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噪声环境下频率估计算法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-14页
第一章 绪论第14-22页
   ·研究背景第14-19页
   ·论文研究的主要工作第19-21页
   ·论文结构的安排第21-22页
第二章 频率估计的基础理论和方法第22-37页
   ·引言第22页
   ·频率估计问题的数学模型第22-25页
   ·Cramer Rao Bound : CRB界第25-29页
     ·CRB 界的推导第25-28页
     ·频率估计问题的CRB界第28-29页
   ·现有的频谱分析算法第29-34页
     ·谱估计法第30-31页
     ·线性预测与参数模型法第31-32页
     ·自相关相位法第32-33页
     ·最大熵谱估计第33页
     ·子空间法第33-34页
   ·最大似然法第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 窄带谱能量频率估计算法第37-65页
   ·引言第37页
   ·基于周期图的两步法第37-41页
   ·窄带谱能量频率估计算法第41-44页
   ·算法性能分析第44-55页
     ·离散傅立叶系数与傅立叶级数第44-45页
     ·由窄带近似引起的误差第45-49页
     ·由噪声引起的误差第49-55页
     ·总的估计误差第55页
   ·阈值第55-59页
     ·阈值1:谱峰检错阈值第56-58页
     ·阈值2:噪声-窄带阈值第58-59页
   ·仿真第59-63页
     ·参数与性能讨论第59-62页
     ·与其他周期图法的性能比较第62-63页
   ·复杂度比较第63-64页
   ·本章小结第64-65页
第四章 频域窄带自相关频率估计算法第65-92页
   ·引言第65页
   ·时域自相关频率估计算法第65-69页
     ·自相关函数法第65-66页
     ·全频范围的时域自相关函数频率估计法第66-69页
   ·时域自相关频率估计算法性能分析第69-76页
     ·频率范围受限的频率估计算法性能分析第69-71页
     ·全频范围频率估计算法(M&M、A&C)的性能分析第71-73页
     ·仿真第73-76页
   ·基于窄带自相关函数的频率估计算法第76-77页
   ·算法性能分析第77-86页
     ·τ= 1 时算法的性能第79-84页
     ·τ> 1 时算法的性能第84-86页
   ·基于窄带自相关函数的改进算法第86-90页
     ·与Fitz法及L& R法结合第86-87页
     ·与M&M法结合第87-88页
     ·仿真第88-90页
   ·复杂度比较第90-91页
   ·本章小结第91-92页
第五章 频域最小二乘逼近频率估计算法第92-109页
   ·引言第92页
   ·最小二乘估计原理第92-93页
   ·频域最小二乘逼近算法第93-98页
     ·算法描述第93-96页
     ·仿真第96-98页
   ·谱线有理组合算法第98-105页
     ·算法描述第98-100页
     ·性能分析第100-103页
     ·仿真第103-105页
   ·内插谱线有理组合算法第105-107页
     ·算法描述第105-106页
     ·仿真第106-107页
   ·本章小结第107-109页
第六章 频率估计算法的应用第109-129页
   ·引言第109页
   ·音频正弦模型及正弦参数分析方法第109-113页
     ·正弦模型第109-111页
     ·谱峰检测法第111页
     ·跟踪匹配法第111-113页
   ·频率分析第113-117页
     ·基于信号导数的正弦音频分析方法第113-114页
     ·基于窄带自相关的正弦音频分析方法第114-116页
     ·分析多频实信号的条件第116-117页
   ·幅度分析第117-119页
     ·时域均方误差最小化法第117-118页
     ·功率谱均方误差最小化法第118页
     ·DFT谱均方误差最小化法第118-119页
   ·仿真第119-128页
     ·参数讨论第120-121页
     ·平稳信号分析第121-123页
     ·缓慢变化的音频信号分析第123-125页
     ·自然语音分析与合成第125-128页
   ·本章小结第128-129页
总结第129-131页
参考文献第131-143页
攻读博士学位期间取得的研究成果第143-145页
致谢第145页

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