张贤达的《高阶统计量信号处理方法》
高阶统计量分析方法是一种重要的非高斯信号分析方法,在此上传张贤达的这本书,希望对大家的学习有所帮助专题内容概述高阶统计量的定义、性质和估计155()高阶矩、高阶累积量及其谱·*·····“········““··“·(二)高阶累积量与高阶谱的性质三)高阶累积量与高阶谱的估计…......19、非最小相位系统的辨识21(一)基本问题21(二)MA系统的辨识.25(三)ARMA系统的辨识…135四、谐波恢复42()基本问题42()谐波恢复的高阶累积量方法……………·………43五、空间窄带信号源的波达方向估计()基本问题46(二)基于二阶统计量的DOA估计方法及其不足.147(三)基于高阶统计量的DOA估计方法53、概述高阶统计量( (Higher-order Statistics)是指比二阶统计量更高阶的随机变量或随机过程的统计量。二阶统计量有:〉随机变量(矢量):方差、协方差(相关矩)、二阶矩。随机过程:自相关函数、功率谱、互相关函数、互功率谱、自协方差函数等高阶统计量有:随机变量(矢量):高阶矩( Higher-order Moment),高阶累积量(Higher-order Cumulant)随机过程:高阶矩、高阶累积量、高阶谱( Higher- order Spectra,Polyspectra)。从统计学的角度,对正态分布的随机变量(矢量),用一阶和二阶统计量就可以完备地表示其统计特征。如对一个高斯分布的随机矢量,知道了其数学期望和协方差矩阵,就可以知道它的联合概率密度函数。对一个高斯随机过程,知道了均值和自相关函数(或自协方差函数),就可以知道它的概率结构,即知道它的整个统计特征。但是,对不服从髙斯分布的随机变量(矢量)或随机过程,一阶和二阶统计量不能完备地表示其统计特征。或者说,信息没有全部包含在一二阶统计量中,更高阶的统计量中也包含了大量有用的信息。高阶统计量信号处理方法,就是从非高斯信号的高阶统计量中提取信号的有用信息,特别是从一、二阶统计量中无法提取的信息的方法。从这个角度来说,高阶统计量方法不仅是对基于相关函数或功率谱的随机信号处理方法的重要补充,而且可以为二阶统计量方法无法解决的许多信号处理问题提供手段。可以亳不夸张地说,凡是使用功率谱或相关函数进行过分析与处理,而又未得到满意结果的任何问题,都值得重新试用高阶统计量方法。高阶统计量的概念于1889年提出。高阶统计量的研究始于六十年代初,主要是数学家和统计学家们在做基础理论的研究,以及针对光学、流体动力学、地球物理、信号处理等领域特定问题的应用研究。直到八十年代中、后期,在信号处理和系统理论领域才掀起了高阶统计量方法的研究热潮。标志性的事件有:1. K. S. Lii. m. rosenblatt "Deconvolution and Estimation of TransferFunction phase and Coefficients for non-Gaussian Linear processes AnnStatistcs, Vol, 10, pp. 1195-1208, 1982首次用高阶统计量解决了非最小相位系统的盲辩识问题。2.C.L. Nikias,M.R. Raghuveer的综述文章“ Bispectrum Estimation:ADigital Signal Processing Framework”在Proc.正EE发表,1987July3.1989、1991、1993、1995、1997、1999年举办了六届关于高阶统计量的信号处理专题研讨会(海军研究办公室,NSF, IEEE Control SystemSociety, IEEE ASSP Society, IEEE Geoscience and Remote sensingSociety4. IEEE Trans.onAC1990年1月专辑5. IEEE Trans, on AssP1990年7月专辑。6.J.M. Mendel的综述文章 Tutorial on Higher- Order statistics( Spectra)inSignal Processing and System Theory: Theoretical Results and SomeApplications”.Proc,正E,1991(主要是关于非最小相位系统辨识)。7.C.L. Nikias&A.P. Petropula的专著 Higher-order Spectral Analysis:ANonlinear Processing Framework,由 Prentice-Hall I1993出版。8. Signal Processing,19944月专辑。9. Circuits, Systems, and Signal Processing,1994.6月专辑。高阶统计量方法已在雷达、声纳、通信、海洋学、电磁学、等离子体物理、结晶学、地球物理、生物医学、故障诊断、振动分析、流体动力学等领域的信号处理问题中获得应用。典型的信号处理应用包括系统辨识与时间序列分析建模、自适应估计与滤波、信号重构、信号检测、谐波恢复、图像处理、阵列信号处理、盲反卷积与盲均衡等。在信号处理中使用高阶统计量的主要动机可以归纳成四点1、抑制未知功率谱的加性有色噪声的影响。2、辨识非最小相位系统或重构非最小相位信号。自相关函数或功率谱是相盲的,即不包含信号或系统的相位信息。仅当系统或信号是最小相位时,二阶统计量的方法才能获得正确的结果。相反,高阶统计量既包含了幅度信息,又保留了信号的相位信息,因而可以用来解决非最小相位系统的辨识或非最小相位信号的重构问题。3、提取由于高斯性偏离带来的各种信息对于非高斯信号,其高阶统计量中也包含了大量的信息。对模式识别、信号检测、分类等问题,有可能从高阶统计量获得信号的显著分类特征,4、检测和表征信号中的非线性以及辨识非线性系统。如用来解决非线性引起的二次、三次相位耦合问题。参考资料:1、张贤达,《时间序列分析一高阶统计量方法》,清华大学出版社,1996。2、沈凤麟等,《生物医学随机信号处理》(第9章),中国科学技术大学出版社,1999。3 J M. Mendel. "Tutorial on Higher-order Statistics(Spectra) in SignalProcessing and Systems Theory: Theoretical Results and SomeApplications. Proc. IEEE, Vol. 79, pp. 278-305, 19914, C. L. Nikias A. P, Petropulu. Higher-order Spectral Analysis: ANonlinear Processing Framework. Prentice-Hall. 19935 C L. Nikias J. M. Mendel.Signal Processing with Higher-orderSpectra. IEEE Signal Processing Magazine, Vol 10, July, pp 10-37, 19936 C. L Nikias M. R Raghuveer." Bispectrum Estimation: A DigitalSignal Processing Firamewoork". Proc. IEEE, Vol. 75, pp. 869-891, 19877 P. A. Delaney d. O. Walsh. " A Bibliography of Higher-Order Spectraand Cumulants". IEEE Signal Processing Magazine, Vol 11 July, pp. 61-7019948、J.A. Cadzow.“ Blind Deconvolution via Cumulant Extrema”.IEEESignal Processing Magazine, Vol 13, No 3, pp 24-42, 1996www.ant,uni-bremen.edu.de/hoshome二、高阶统计量的定义、性质和估计(一)高阶矩、高阶累积量及其谱从随机变量→随机矢量→随机过程)1、随机变量的特征函数与累积量定义:设随机变量x具有概率密度fx),其特征函数定义为(s)=f()edx=Eel其中s为特征函数的参数。(可看作八x)的拉普拉斯变换)特征函数Φ(s)只是参数s的函数。对Φ)求k次导数,可得Φ^(s)=Exe因此(O)=E}=m也就是说)在原点阶导数等孩x阶筹k。因此,Φ(s)也称作矩生成函数(又叫第一特征函数)。矩生成函数可以唯一地、完全地确定一个概率分布。这可由矩生成函数唯一性定理阐明:定理:设F(x)和G(x)是具有相同矩生成函数的分布函数,即:e dF (x)= esdG(x)则F(x)=G(x)由矩生成函数可以定义随机变量κ的累积量生成函数(又叫第二特征函数)及累积量。定义:设随机变量x的矩生成函数为Φ(s),则函数H(s)=nΦ(s)称为x的累积量生成函数,而v()在原点的k阶导数dky(s)ds k0称为x的k阶累积量如果将s)和v展开成 Taylor级数,根据以上定义,就会有①(s)=1+m1S+m2S2+…+,,mkS+…k!(2+4+x12cmk!k1也就是说,x的k阶矩和累积量分别是其矩生成函数和累积量生成函数的Taylor级数展开中s项的系数。2、随机矢量的特征函数与累积量定义:令x=[x,x2,…,x是一随机矢量,且s=s,s2,…,sr,则随机矢量x的矩生成函数定义为Φ(S1SES11+2x2+…+Skxkl52为Ex的累积量生成函数定义为(S1,S2,…,Sk)=lnΦ(s1,x的(vy2…,w)阶矩和累积量分别定义为矩生成函数和累积量生成函数的Iayr级数展开中S1S2…S项的函数,即0Φ(S1,s2;…,s)ExVIS"Y(1521512skas1Os2…ask其中vko对v=V2=…=认=1的特殊情况,记随机矢量x的矩和累积量分别为mom(,,cum(Y1X我们下面将用它们来定义随机过程的高阶矩和累积量。3、随机过程的高阶矩和高阶累积量定义:设{x(n)}为k阶平稳随机过程,则该过程的k阶矩定义为ma(z1,z2,…,k-)=mom{x(n),x(n+),…,x(n+xk-1)}而k阶累积量定义为cs(1,z2,…,k-)=cum{x(m),x(nt+),…,x(n+tk1)}根据这一定义,平稳随机过程的k阶矩和k阶累积量实质上就是取x1=x(n),x2=x(n+a),…,x=x(n+k)之后的随机矢量[(n),x(n+z),…,
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Labview Core II官方教材
这是NI的官方收费培训:labview core2的官方教材,手工扫描的D.为设计模式设置定时执行定时总结一测验答案1.状态机是设计模式的范例。78-0a)对软件控制定时?NATIONALINSTRUMENTSniconwhina training总结一测验答案总结一测验答案2.下列哪项或哪几项为使用多循环模式的原因?3.软件控制定时能够为处理器提供处理其它任务的a)同时执行多个任务时间。b)通过状态机执行不同的状态c)以不同的速率执行任务d)执行开始代码、主循环和关闭代码)INSTIIONALNALRUMENTSn. comchinastrainingUMENTSni.comichinaitraining第2课同步技术第作的A变量(预览)做日·与前面板输入控件/显示控件关联位于同一计算·与具有前面板,但不存在程序框图的特殊机上的多个Ⅵ全局Ⅵ关联主题动全期位于一计算·使用带有未初始化的移位寄在器的Whe机上的多个Ⅵ环实现,移位寄存器用于存储全局数据A.变量(预览)位于同一计算·使用项目中的项日库实现B.通知器机上的多个Ⅵ·便于转换为网络发布共享变量C.队列以太网使用项目中的项目库实现通常用于与实时终端通信INStRumEnTsIn.comichinatraining小环们花冲B队同步需求B.通知器变量常用于在并行处理过程中传递数据通知器操作函数用于挂起一个程序框图的执行,直使用变量会破坏LabⅥEW的数据流模式,到从另一个Ⅵ或程序框图的另一部分中取得数据。从而可能引发竞争状态。与通过连线传递数据相比,占用系统开销更大获取诵知等发送通知取消涵知8通知器专的等待通知等待多个通知念 NATIONALINSTRUMENTSI ni. comlchi的选an像INATIONALai.comichinatraining主/从设计模式通知器一优势使用通知器在并行循环间传输数据具有下列优点:·两个循环均被同步为与主循环一致一从循环且仅在主循环发出通知时执行器装题·通知器可用于创建全局可用数据,从而使发送带通知器的数据成为可能·使用通知器创建有效代码一无需通过轮询确定主循环的数据何时可用岁判解装别如A1单91mm不)instRUmeNtS InI.ComIChiNaltrainIng通知器一缺点C.队列通知器不缓存数据队列与通知器类似,但队列可存储多个数据·如主循环在从循环读取第一份数据前发送艻一份默认情况下,队列以FFO(先进先出)方式执行数据,原有数据将被覆盖并丢失如需处理排列为队列的数据,请使用队列如仪需处理当前数据,请使用通知器NATIONALINSTRUMENTSnicosichina trainingnicomichinaatrsc.队列生产者/消费者设计模式(数据)队列操作函数可为在程序框图的不同部分或其它Ⅵ望需重间通信的数据创建队列证[魏率[看获队人用元常入队列我队元章获队列大态释队列用有损耗元家队列最璃,元出列清空队人列PinsTRUmEnTsInL.ComLcHiNaTraininGIinstrUMenTs i ni.cOm/cHInalTrAining总结一测验答案总结一连线答案1.下列哪项或哪几项无法缓存数据?1.获取队列引用a)通知器a.销毁队列引用b)队列b.分配队列的数据类型c)全局变量2.获取队列状态c.在队列后端添加元素d)局部变量3.释放队列引用d.确定当前队列中的元9素数量4.元素入队列NATIONALNSTRUMENTs ni comichinatsainingpRUMENTS nicom/chinaitraining总结一测验答案3.卜列哪项或哪儿项为队列和通知器的有效数据类型?a)字符串b)数值c)枚举d)布尔数组e)一个字符串簇和一个数值NATIONALINSTRUMENTSsi. com/caina ng第3课A.事件事件编程生的异主题事件可来自用户界面、外部1O或程序的其它部分A.事件B.事件驱动编程C.说明和建议事作驱动编程一种编法,程序在我D.基于事件的设计模式个事件发生) INSTRUMENTs I nicomechinatrainingNATIONALINSTRUMENTSRicomchinatraintB.事件驱动编程事件结构组成部分事件结构超时事件选择器标签事件选择器标签进知和过滤事件识别当前查看的事件分支配骂和使用事件结构·超时一等待某个1:“新建按钮”:鼠标按下?事件注册和面板锁定事件发生的事件:默认值为-1,即永不超时)INSTRUMENTS Ini. eamichinaistaining事件结构组成部分(续)通知和过滤事件事件数据节点事件数据节点事件过滤节点通知事件识别事件发生·用户操作已经发生时 LabVIEW提供的数据;与按LabVIEW已处理了事件干“建按钮鼠标按下?名称解除捆绑·仅用于事件数据节点函数类似事件过滤节点过滤事件识别在事件数·用户操作已经发生据节点中,事LabVIEW尚未处理事件件分支可修改允许用户覆盖事件的默认动作的部分数据可用于事件过滤节点和事件数据节点NATIONALSTRUMENTS nl. com/chinatrainingINSTRUMENTSni.com/chinaftraining事件结构配置事件结构通常用于Whle循环序—新田“偏改变每次循环仅处理一个事件吧明和提示建友钮无事件发生时休眠结祗取消茎理程序相图出除事件结构本分支所理的事件复料事件分支右键单击事件结构边框,从快捷菜单分选择编辑分支所处理的事件,使用对话框薰分配置事件PhNATIONALNstrUmeNtsni.comichinatrainingNATIONALINSTRUMENTSni.comchinatraining到食?(是B中,而中出比,个出得通知和过滤事件事件注册和面板锁定事件键鼠标→通知事件(绿色箭头)运行Ⅵ时, LabVIEW会自动注册通过编辑事件对话鼠标按下用户操作已经发生框配置的事件鼠标按下?鼠标进入·事件注册后被放入队列,直至事件结构配置为执鼠标离开过滤事件(红色箭头)行该事件鼠标移动鼠标释放用户已经执行操作,但尚未处理事件不会错过事件或打乱事件的顺序多拖曳允许用户自定义事件处理。快捷菜单·默认状态下将锁定前面板至事件处理结朿用户可禁用锁定前面板,但仅限通知事件贴等饮Ⅵ进入空闲状态时将取消事件注册VINSTRUMENTSni com/chinasrainingNATIONALTRUMENTSni. com/chinaltrainingC.说明和建议C.说明和建议完整列表,见 LabVIEW帮助主题:在 ab VIEW中使用件的说明和建议使用值改变事件检测值的改变无论用户如何修改输入控件,值改变均生成事件触发布尔控件书键盘快捷键、增量减量按钮和在数字显示框内,使用控件接线端必须位于事件分支内部,机械动作才能键盘输入数值正确执行保持事件处理代码简洁快速通过编程更新前面板如果代码执行时间过长,可锁定用户界如使用Ⅵ服务器或变量,以编程的方式改变前面板Ⅵ和对象, LabvIEw就不会生成事生特例:值(信号)属性INStRumEnTsIni.comichinaltrainingIONALTruMentSni.com/chinatraininD.基于事件的设计模式用户界面事件处理器用户界面事件处理器使用用户界面事件处理器生产者/消费者(事件)设计模式监听下列事件,移动单击鼠标或按下按健用户界面事件不影响程序的交互性,使处理器的开销降为最小) nNATIONALINSTRUMENTs ni. com china/rainngNATIONALNSTRUMENTSni. comichinaftraiaing生产者消费者(事件)总结一测验答案优势1.使用用户界面事件可使前面板用户操作与程序框对用户界面实图执行同步。现有效的异步响应对队列可传递任b)错意数据类型NATIONALInStruMenTsni.comichinahtrainingNATIONALNSTRUMENTSal. comlchinaftraining总结一测验答案总结一测验答案2.事件结构每次执行时仅能处理一个事件3.下列哪项或哪几项为用户界面事件范例?a)对a)鼠标点击b)错b)键盘按键c)事件过滤节点d)控件值改变)instRUmeNTsInI.ComIChiNaTtrainIngANATIONALISTRUMENTSn com/chinatraining总结一测验答案4.下列哪项或哪几项操作可生成数值输入控件的值改变事件?a)单击数字显示框,然后从键盘输入数值b)单击增量或减量按钮。c)将鼠标置于需改变的数字的右侧,然后在键盘上按向上或向下箭头键d)使用局部变量改变数值输入控件的值PiANATIONALINSTRUMENTS ni com china training10
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