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摘要:
为了提高信号频率估计的精确度,提出了一种新的自适应滑动窗奇异值算法(sliding window adaptive SVD,SWASVD).该算法基于奇异值算法将包含信号信息的矩阵分解到一系列奇异值和奇异值矢量对应的时频子空间中,从而分离信号信息与其他噪声信息的特点,推导了连续奇异值算法,产生两个辅助矩阵,在行列式处理中,采用减少秩的方法消除噪声,推导出的近似矩阵减少了复杂计算,使用matlab进行仿真,与多重信号分类谱估计法(MUSIC)进行了比较.结果表明,该新算法使用了滑动窗的概念,对陡峭信号变化有很好的鲁棒性,应用该方法可以在频率估计方面获得更准确的结果.
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文献信息
篇名 基于奇异值分解的频率估计新算法
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 奇异值算法 滑动窗 频率估计
年,卷(期) 2006,(7) 所属期刊栏目 电气工程
研究方向 页码范围 1285-1288
页数 4页 分类号 TM1
字数 2640字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2006.07.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈隆道 浙江大学电气工程学院 66 954 13.0 30.0
2 汪滢 浙江大学电气工程学院 4 90 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
奇异值算法
滑动窗
频率估计
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
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6
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