Algoritmo para la estimación de la frecuencia instantánea en señales de fase variante en el tiempo usando la transformación local polinomial de Fourier
| Autor: | Herbert Enrique Rojas Cubides, Maria Carolina Forero Mejia |
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| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Redes de Ingeniería, Vol 8, Iss 1, Pp 5-17 (2017) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2248-762X 2248762X |
| DOI: | 10.14483/2248762X.10089 |
| Popis: | La transformación local polinomial de Fourier (LPFT) es una representación tiempo-frecuencia (TFR) que generaliza los resultados obtenidos por la transformación de Fourier de corto tiempo (STFT); esta herramienta matemática puede ser empleada para estimar la frecuencia instantánea (IF) y sus derivadas en señales no estacionarias o señales de fase variante en el tiempo . Varias publicaciones presentan diferentes métodos para calcular la LPFT; sin embargo, estos trabajos no describen de manera completa un algoritmo para su implementación computacional o requieren del cálculo de funciones o transformaciones adicionales. Este artículo propone un algoritmo basado en la definición de la aproximación local polinomial (LPA) y el uso del periodograma local polinomial (LPP) como estimador de la IF y sus derivadas; asimismo, se presenta la validación del algoritmo propuesto y se consideran los errores (SRMSE) en el cálculo de los estimados de la LPFT. Finalmente, se determinan los costos computacionales a partir de un caso de estudio. Los resultados muestran que el error en el cálculo de la LPFT disminuye dependiendo del ancho de la función ventana y de la resolución dada a los posibles estimados de aunque esto provoque un incremento en la cantidad de operaciones realizadas. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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