Цифровой спектральный анализ на основе равномерной дискретизации во времени коррелограммной спектральной оценки и бинарного стохастического квантования сигнала
| Jazyk: | ruština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: | |
| DOI: | 10.25791/pribor.02.2020.1149 |
| Popis: | Рассматривается цифровой алгоритм вычисления коррелограммной оценки спектральной плотности мощности сигналов с применением сглаживающих функций корреляционных окон. Алгоритм разработан на основе дискретизации с равномерным шагом по времени интегрального представления коррелограммной спектральной оценки и бинарного стохастического квантования по уровню анализируемого сигнала. Такой подход обеспечил аналитическое вычисление оператора интегрирования при переходе от аналоговой коррелограммной оценки к цифровому алгоритму. Это исключило необходимость предварительного вычисления оценок корреляционной функции и выполнения операции их взвешивания (умножения) с отсчетами функции корреляционного окна. Данный результат привел к снижению числа цифровых операций умножения, что повышает оперативность цифрового спектрального анализа сложных сигналов. В качестве примера рассмотрено применение ряда наиболее известных корреляционных окон. We consider a digital algorithm for calculating the correlation estimation of the spectral power density of signals using smoothing functions of correlation Windows. The algorithm is developed on the basis of sampling with a uniform time step of the integral representation of the correlogram spectral estimation and binary stochastic quantization by the level of the analyzed signal. This approach provided analytical calculation of the integration operator during the transition from analog correlation estimation to a digital algorithm. This eliminated the need to pre-calculate the correlation function estimates and perform the operation of weighing them (multiplying) with the counts of the correlation window function. This result led to a decrease in the number of digital multiplication operations, which increases the effi ciency of digital spectral analysis of complex signals. As an example, we have considered the use of a number of the most well-known correlation Windows. №2 (2020) |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|