本文關(guān)鍵詞：基于偽隨機(jī)序列的維納濾波反卷積算法的改進(jìn)

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【摘要】：應(yīng)用于相關(guān)辨識(shí)中的維納濾波反卷積算法對(duì)噪聲的適應(yīng)性不理想,辨識(shí)效果不佳。據(jù)此分析了維納濾波反卷積算法在對(duì)大地辨識(shí)的過(guò)程中對(duì)噪聲適應(yīng)性不理想的原因,并提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法:根據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)沖激響應(yīng)的頻譜范圍,首先用常數(shù)進(jìn)行處理,但實(shí)驗(yàn)效果不佳;再次改進(jìn)后用可變函數(shù)代替不同閾值來(lái)調(diào)整算法,對(duì)帶通內(nèi)部分和帶通外部分使用不同的估計(jì)方法,從而提高算法對(duì)噪聲的適應(yīng)能力。試驗(yàn)表明改進(jìn)后的維納濾波反卷積算法有較強(qiáng)的噪聲適應(yīng)能力,在相關(guān)辨識(shí)的應(yīng)用中取得了良好的辨識(shí)效果。
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 相關(guān)辨識(shí) 維納濾波反卷積算法 m序列 噪聲
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41374185)
【分類(lèi)號(hào)】：TN713
【正文快照】： 在相關(guān)辨識(shí)中,利用維納濾波反卷積算法可以改善傳統(tǒng)頻域反卷積算法中的零點(diǎn)問(wèn)題[1],還可以抑制掉部分噪聲干擾,從而提高辨識(shí)效果[2]。但是,由于檢測(cè)系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù)帶寬有限,頻帶外的噪聲起伏會(huì)直接影響反卷積的效果,造成算法本身的穩(wěn)定性較差;同時(shí)系統(tǒng)沖激響應(yīng)和噪聲的功率譜

【相似文獻(xiàn)】

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