高分辨率Filter-Bank-Based功率谱估计

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探索的例子

这个例子比较完整的乐队和子带谱估计。谱估计都使用多相滤波器组(信道器)实现提供良好的分辨率和改善准确性相比Welch-method-based估计。看到高分辨率光谱分析在MATLAB滤波器组之间的比较和Welch-based谱估计。

在这个例子中,完整的乐队估计需要512 -相多相滤波器和512点FFT计算谱估计。正弦信号的频率在每一次能带间距为进一步随着频率的增加。这个想法是为了设置一个案件需要更高的频率分辨率低频段和低分辨率需要在更高的频段。

子频带的方法是更有效率。它使用一个8-phase多相滤波器和一个8 FFT将宽带信号划分为8个副环带。随后,64年带通滤波器银行估计量(本身包含一个64 -阶段多相滤波器和64点FFT)是用于低频子频带,以便计算谱估计的分辨率一样完整的乐队估计量。相同的实现用于中低频段。

模拟模型

矮秆、频带、正弦曲线间距为进一步。因此,一个32使用带通滤波器银行估计量。高频波段,我们使用一个16带通滤波器银行估计量。

引用

哈里斯,f·j。多重速率的通信系统的信号处理普伦蒂斯霍尔PTR, 2004。