本文關(guān)鍵詞：現(xiàn)代譜估計技術(shù)的研究應(yīng)用與FPGA實現(xiàn)

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【摘要】：在工程應(yīng)用領(lǐng)域,分析信號的功率譜可以獲得信號在各個頻率上的能量分布,方便對于信號的后續(xù)處理。譜估計主要研究信號在頻域中的各個參數(shù),目的是提取被噪聲淹沒的有用信號,對于功率譜的估計方法可分為經(jīng)典譜估計方法和現(xiàn)代譜估計方法�，F(xiàn)代譜估計方法具有分辨率高的特點,且特別適用于短序列數(shù)據(jù)的譜估計,所以在通信、航空航天、雷達(dá)、語音和圖像處理等多個領(lǐng)域有著大量的應(yīng)用。本文首先研究了譜估計算法的發(fā)展歷程及概況,分析了譜估計的研究意義。其次以經(jīng)典譜估計算法為基礎(chǔ),進(jìn)而研究了現(xiàn)代譜估計的一些算法,包括AR參數(shù)模型譜估計算法,MUSIC頻譜估計算法,MVDR頻譜估計算法和Burg譜估計算法。詳細(xì)介紹了各個算法的性能以及優(yōu)缺點,并對各個算法進(jìn)行了軟件仿真。其次,在詳細(xì)研究已有算法的基礎(chǔ)上,針對MVDR算法的計算復(fù)雜度高和Burg算法中估計精度差的特點,提出了改進(jìn)的方法并進(jìn)行了驗證。然后,將現(xiàn)代譜估計方法在二維微波成像和噪聲源識別處理的場景中進(jìn)行了驗證。在微波成像場景中,將這些算法擴(kuò)展到二維雷達(dá)數(shù)據(jù),并將圖像數(shù)據(jù)用改進(jìn)后的算法與改進(jìn)前的算法進(jìn)行了分析對比,以驗證改進(jìn)算法的有效性;在噪聲源的識別場景中,通過對多個聲源信號運用現(xiàn)代譜估計方法,估計出各個頻率點上的噪聲功率,分析出主要噪聲源的源頭及其能量分布和頻率特性,從而為控制噪聲提供了依據(jù)。最后,本文給出了改進(jìn)算法在Virtex-5的FPGA開發(fā)板上實現(xiàn)方案的設(shè)計,在實現(xiàn)結(jié)構(gòu)設(shè)計中對減小資源消耗量和提高處理速度的方面進(jìn)行了優(yōu)化。通過硬件實現(xiàn)與軟件仿真結(jié)果的對比,驗證了各個模塊功能的正確性,說明了算法在硬件實現(xiàn)中的可行性。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.23

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本文編號：1215536