分析了R ife算法的性能,指出当信号频率位于离散傅里叶变换(D iscrete Fourier T ransform,DFT)两个相邻量化频率点的中心区域时,R ife算法精度很高,其均方根误差接近克拉美-罗限(C ram er-R ao Low er Bound,CRLB),但当信号频率位于量...分析了R ife算法的性能,指出当信号频率位于离散傅里叶变换(D iscrete Fourier T ransform,DFT)两个相邻量化频率点的中心区域时,R ife算法精度很高,其均方根误差接近克拉美-罗限(C ram er-R ao Low er Bound,CRLB),但当信号频率位于量化频率点附近时,R ife算法精度降低。本文提出了一种修正R ife(M-R ife)算法,通过对信号进行频移,使新信号的频率位于两个相邻量化频率点的中心区域,然后再利用R ife算法进行频率估计。仿真结果表明本算法性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,整体性能优于牛顿迭代法(一次迭代),接近二次迭代,在低信噪比条件下不存在发散问题,性能比牛顿迭代稳定。本算法易于硬件实现。展开更多
该文介绍了离散时间傅里叶变换(Discrete Time Fourier Transform,DTFT)的一种等价定义式,分析了DTFT与线性调频Z变换(Chirp-Z transform)的联系与区别,推导出DTFT是一种特殊形式的Chirp-Z变换,具有频谱细化特性。设计了DTFT的快速算法...该文介绍了离散时间傅里叶变换(Discrete Time Fourier Transform,DTFT)的一种等价定义式,分析了DTFT与线性调频Z变换(Chirp-Z transform)的联系与区别,推导出DTFT是一种特殊形式的Chirp-Z变换,具有频谱细化特性。设计了DTFT的快速算法,给出了算法实现步骤。算法计算量分析表明:在相同频率分辨率下,DTFT快速算法的计算量比Chirp-Z变换快速算法小。仿真结果验证了理论推导的正确性和DTFT在频率估计方面的优越性。展开更多
文摘该文介绍了离散时间傅里叶变换(Discrete Time Fourier Transform,DTFT)的一种等价定义式,分析了DTFT与线性调频Z变换(Chirp-Z transform)的联系与区别,推导出DTFT是一种特殊形式的Chirp-Z变换,具有频谱细化特性。设计了DTFT的快速算法,给出了算法实现步骤。算法计算量分析表明:在相同频率分辨率下,DTFT快速算法的计算量比Chirp-Z变换快速算法小。仿真结果验证了理论推导的正确性和DTFT在频率估计方面的优越性。
