宋骥
摘 要:高阶统计量分析是信号处理的前沿之一。高阶统计量技术能够揭示二阶矩所不能提供的信息。利用高阶谱对一些周期性的信号进行基频估计以消除不必要的噪声的影响,使信号更容易的被检测出来。同时,提出了一种新的高阶谱的方法来进行基频估计,用这种方法对弱的被严重污染的信号有着良好的效果。
关键词:高阶谱;参数估计;噪声干扰
中图分类号:TB
文献标识码:A
文章编号:1672-3198(2014)09-0194-01
1 高阶谱方法
高阶统计量方法提供了比传统的二阶处理手段更为有利的因素,将这些因素归结到一起,可分为以下两类:
(1)一类是高阶统计量方法提供了比二阶统计量更好的抗噪性。
(2)另一类是高阶统计量方法提供了二阶统计量所不能揭示的信息。
正确的选择高阶谱估计的方法能够增强基频组件,通过利用谐波并抑制噪声。从理论上来说,高阶谱能够完全的抑制高斯噪声。这里,我们研究的就是二阶平稳方法所不能分辨的二次非线性相位耦合现象。