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现代谱估计与经典谱估计的区别

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现代谱估计与经典谱估计的区别

经典谱估计以傅里叶变换为基础,分为直接法(即周期图法)和间接法,当样本数据很大时经典谱估计的效果是可以接受的,但是样本少时,此估计方法的效果往往不是很好,这是由于经典谱估计的天然缺陷造成的:经典谱估计认为除了样本数据以外的其他信号值全为零,这是不符合实际的,经典谱估计的分辨率低,不可避免的受到加窗的影响,而且它也不是真实的一致估计。现代谱估计以模型为基础,利用采样数据建立模型,对数据进行外推,进而提高了谱估计的分辨率。但是现代谱估计外推的数据不能完全重构数据,只能用来估计功率谱。
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导读经典谱估计以傅里叶变换为基础,分为直接法(即周期图法)和间接法,当样本数据很大时经典谱估计的效果是可以接受的,但是样本少时,此估计方法的效果往往不是很好,这是由于经典谱估计的天然缺陷造成的:经典谱估计认为除了样本数据以外的其他信号值全为零,这是不符合实际的,经典谱估计的分辨率低,不可避免的受到加窗的影响,而且它也不是真实的一致估计。现代谱估计以模型为基础,利用采样数据建立模型,对数据进行外推,进而提高了谱估计的分辨率。但是现代谱估计外推的数据不能完全重构数据,只能用来估计功率谱。

经典谱估计以傅里叶变换为基础,分为直接法(即周期图法)和间接法,当样本数据很大时经典谱估计的效果是可以接受的,但是样本少时,此估计方法的效果往往不是很好,这是由于经典谱估计的天然缺陷造成的:经典谱估计认为除了样本数据以外的其他信号值全为零,这是不符合实际的,经典谱估计的分辨率低,不可避免的受到加窗的影响,而且它也不是真实的一致估计。

现代谱估计以模型为基础,利用采样数据建立模型,对数据进行外推,进而提高了谱估计的分辨率。但是现代谱估计外推的数据不能完全重构数据,只能用来估计功率谱。

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经典谱估计以傅里叶变换为基础,分为直接法(即周期图法)和间接法,当样本数据很大时经典谱估计的效果是可以接受的,但是样本少时,此估计方法的效果往往不是很好,这是由于经典谱估计的天然缺陷造成的:经典谱估计认为除了样本数据以外的其他信号值全为零,这是不符合实际的,经典谱估计的分辨率低,不可避免的受到加窗的影响,而且它也不是真实的一致估计。现代谱估计以模型为基础,利用采样数据建立模型,对数据进行外推,进而提高了谱估计的分辨率。但是现代谱估计外推的数据不能完全重构数据,只能用来估计功率谱。
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