MUSIC и методы анализа собственного вектора

pmusic и peig функции предоставляют два связанных метода спектрального анализа:

  • pmusic обеспечивает несколько сигнализируют о классификации (MUSIC) метод, разработанный Шмидтом.

  • peig обеспечивает собственный вектор (EV) метод, разработанный Джонсоном.

Оба из этих методов являются методами средства оценки частоты на основе eigenanalysis матрицы автокорреляции. Этот тип спектрального анализа категоризирует информацию в корреляционной матрице или матрице данных, присваивая информацию или подпространству сигнала или шумовому подпространству.

Обзор Eigenanalysis

Считайте много комплексных синусоид встроенными в белый шум. Можно записать матрице автокорреляции R для этой системы как сумма матрицы автокорреляции сигнала (S) и шумовая матрица автокорреляции (W): R = S + W. Существует тесная связь между собственными векторами матрицы автокорреляции сигнала и и шумовых подпространств сигнала. Собственные вектора v S охватывают то же подпространство сигнала как сигнальные векторы. Если система содержит синусоиды комплекса M, и порядком матрицы автокорреляции является p, собственные вектора v M +1 через v, p +1 охватывает шумовое подпространство матрицы автокорреляции.

Функции средства оценки частоты

Чтобы сгенерировать их оценки частоты, eigenanalysis методы вычисляют функции векторов в и шумовых подпространствах сигнала. И MUSIC и методы EV выбирают функцию, которая переходит к бесконечности (знаменатель переходит к нулю) на одной из синусоидальных частот во входном сигнале. Используя цифровую технологию, получившаяся оценка имеет резкий peaks на частотах интереса; это означает, что не может быть значений бесконечности в векторах.

Оценка MUSIC дана формулой

P^MUSIC(f)=1k=p+1M|vkHe(f)|2,

где vk является собственными векторами шумового подпространства, и e (f) является вектором комплексных синусоид:

e(f)=[1ej2πfej4πfej2(M1)πf]T.

Здесь v представляет собственные вектора корреляционной матрицы входного сигнала; vk является k th собственный вектор. H является оператором сопряженного транспонирования. Собственные вектора, используемые в сумме, соответствуют самым маленьким собственным значениям и охватывают шумовое подпространство (p является размером подпространства сигнала).

e vkH выражения (f) эквивалентен преобразованию Фурье (векторный e (f) состоит из комплексных экпонент). Эта форма полезна для числового расчета, потому что БПФ может быть вычислен для каждого vk, и затем величины в квадрате могут быть суммированы.

Метод EV взвешивает суммирование собственными значениями корреляционной матрицы:

P^EV(f)=1k=p+1M1λk|vkHe(f)|2.

pmusic и peig функции интерпретируют свой первый вход или как матрицу сигнала или как корреляционная матрица (если 'corr' входной флаг установлен). В бывшем случае сингулярное разложение матрицы сигнала используется, чтобы определить и шумовые подпространства сигнала. В последнем случае разложение собственного значения корреляционной матрицы используется, чтобы определить и шумовые подпространства сигнала.

Смотрите также

Функции