ВУЗ:
Составители:
rn
n
N
nN
N
n
N
() sin sin=−−
−
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟
12
21
2
2
π
ππ
, n = 0, ..., N − 1.
Таким образом, для нахождения оптимального окна W
m
(λ) в частотной
области необходимо решить интегральное уравнение (8.10), в левой части
которого стоит известная функция R(λ), а затем с помощью обратного
преобразования Фурье определить оптимальное окно w
m
(n) во временной
области. Интегральное уравнение (8.10) может быть решено численными
методами, например, с помощью итерационного алгоритма
WRW Wd
m
n
m
n
i
i
m
m
n
ii
i
m
[] [] []
() () ... ( )
+
=
−
=
−
=−
⎛
⎝
⎜
⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
∫
∑
∏
∫
1
0
2
1
1
1
1
λλ λλ λλ
π
, (8.11)
где
W
m
n[]
()λ − приближение к W
m
(λ) на n-й итерации. Заметим, что кратный
интеграл в знаменателе выражения (8.11) легко может быть вычислен с
помощью алгоритма БПФ. Для этого необходимо определить обратное
преобразование Фурье функции
W
m
n[]
, возвести полученный оригинал в m-ю
степень и вновь вычислить преобразование Фурье.
Исследование состоятельности оценки
$
( ,..., )H
mm
ωω
1
начнем с
определения ковариаций многомерных периодограмм (8.2). На основании
кумулянтных свойств конечного преобразования Фурье можно показать что:
{}
cov ( ,..., ), ( ,..., )
... ...
II
yxx
l
m
yxx
l
mm
mm
ωω ω ω
112
∗
+
=
=
−++ =
−
⎛
⎝
⎜
⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
⎛
⎝
⎜
⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
+≥
⎧
⎨
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
∗
+
==
∑∑
∏
∑
WSSWSSm
WSWSm
yx yxyx
mimi
i
m
yi
i
m
mi j x i
m
1
2
12 1 2 1
2
12 1 2
11
111
1
2
()()()()()(),;
() ()(),,
ωω ω ω ωω ω ω
ωω ω ωω ω
(8.12)
где
W
m
()ω − преобразование Фурье квадрата wn
m
2
() временного окна.
Суммирование в (8.12) выполняется по различным разбиениям совокупности
1 2πn ⎛ 2n − N ⎞ πn
r (n) = sin − 2⎜1 − ⎟ sin 2 , n = 0, ..., N − 1.
π N ⎝ N ⎠ N
Таким образом, для нахождения оптимального окна Wm(λ) в частотной
области необходимо решить интегральное уравнение (8.10), в левой части
которого стоит известная функция R(λ), а затем с помощью обратного
преобразования Фурье определить оптимальное окно wm(n) во временной
области. Интегральное уравнение (8.10) может быть решено численными
методами, например, с помощью итерационного алгоритма
m −1⎞ m − 1 [ n]
[ n] ⎛
2π
[ n + 1]
Wm ( λ) = R( λ ) ∫ ...0 ∫ Wm − ∑ λ i ⎟⎟ ∏W m ( λ i )dλ i ,
⎜⎜ λ (8.11)
⎝ i =1 ⎠ i =1
где W m[ n ] ( λ) − приближение к Wm(λ) на n-й итерации. Заметим, что кратный
интеграл в знаменателе выражения (8.11) легко может быть вычислен с
помощью алгоритма БПФ. Для этого необходимо определить обратное
преобразование Фурье функции W m[ n ] , возвести полученный оригинал в m-ю
степень и вновь вычислить преобразование Фурье.
Исследование состоятельности оценки H$ m ( ω1 , . . . , ω m ) начнем с
определения ковариаций многомерных периодограмм (8.2). На основании
кумулянтных свойств конечного преобразования Фурье можно показать что:
{
cov I l
y m x ... x
( ω1 ,... , ω m ), I yl ∗ x ... x ( ω m +1 ,... , ω 2m )
m
}=
⎧W 12 (ω 1 − ω 2 )S y (ω 1 )S x (ω 2 ) + W 12 (ω 1 + ω 2 )S y x (ω1 )S y∗ x (ω 2 ), m = 1;
⎪⎪ 1 1 1
=⎨ ⎛m ⎞ ⎛m ⎞ (8.12)
⎪W m ⎜⎜ ∑ (ω i − ω m+ i )⎟⎟ S y m ⎜⎜ ∑ ω i ⎟⎟ ∑ ∏W m (ω i + ω j )S x (ω i ), m ≥ 2,
⎪⎩ ⎝ i =1 ⎠ ⎝ i =1 ⎠
где W m( ω) − преобразование Фурье квадрата wm
2
(n) временного окна.
Суммирование в (8.12) выполняется по различным разбиениям совокупности
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 175
- 176
- 177
- 178
- 179
- …
- следующая ›
- последняя »
