资源简介
对噪声信号中的正弦信号,通过Pisarenko谐波分解方法、Music算法和Esprit算法进行频率估计,信号源是: 其中, , , ; 是高斯白噪声,方差为 。使用128个数据样本进行估计。 1、用三种算法进行频率估计,独立运行20次,记录各个方法的估计值,计算均值和方差; 2、增加噪声功率,观察和分析各种方法的性能。
代码片段和文件信息
%频率估计--esprit
%----------------------------------------------
%初始条件
%----------------------------------------------
clear;
clc;
for L=1:20;
n=1:128;
xn=2*cos(2*pi*0.05*n)+3*cos(2*pi*0.40*n)+1.2*cos(2*pi*0.42*n)+sqrt(0.32)*randn(size(n));
p=6; %阶数;
m=1.5*p;
%-------------------------------------------------------------------------
%1、由xn求r(0)—r(m)
%-------------------------------------------------------------------------
N=length(xn);
rxx1=xcorr(xn‘biased‘); %求自相关函数;
rxx=rxx1(N:m+N); %取r(0)—r(m);
%-------------------------------------------------------------------------
%2、构造自相关矩阵Rxx和Rxy
%-------------------------------------------------------------------------
Rxxx=toeplitz(rxx); %m+1阶自相关矩阵
Rxx=Rxxx(1:m1:m); %m阶 Rxx
Rxy=Rxxx(1:m2:m+1); %m阶 Rxy
%-------------------------------------------------------------------------
%3、对Rxx特征分解,求出最小特征值t
%-------------------------------------------------------------------------
ev=eig(Rxx); %矩阵分解;
[s i]=min(ev);
[V D]=eig(Rxx);
t=D(ii);
%-------------------------------------------------------------------------
% 4、计算Rx=(Cxx,Cxy)=(Rxx-t*I,Rxy-t*Z)
%-------------------------------------------------------------------------
%4.1求Z
II=eye(m+1);
I=eye(m);
Z=II(1:m2:m+1);
%4.2求(Cxx,Cxy)
Cxx=Rxx-t*I;
Cxy=Rxy-t*Z;
syms x;
Rx=Cxx-x*Cxy;
%-------------------------------------------------------------------------
%5、求广义特征根w 与频率分量f
%-------------------------------------------------------------------------
y=det(Rx);
yy=sym2poly(y); %提取系数
w=roots(yy);
for i=1:m;
f(Li)=angle(w(i))/(2*pi);
end;
end
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1869 2011-01-05 18:05 MATLAB\f_est_esprit.m
文件 2630 2011-01-05 18:05 MATLAB\f_est_music.m
文件 798 2011-01-05 18:05 MATLAB\f_est_pisarenko.m
目录 0 2010-05-17 23:50 MATLAB
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