Spectre de puissance des techniques d'estimation

Un spectre de puissance montre la distribution de l'énergie dans une série de temps par rapport à son domaine de fréquence. Comme une série de périodes de temps peut contenir irrégulièrement échantillonnées de signal, le spectre de puissance est généralement considéré comme continu , ce qui nécessite une représentation des valeurs de fréquence qui soit proportionnelle à son intervalle de fréquence . Afin de supprimer cette dépendance à l' intervalle , le spectre de puissance peut être normalisée pour représenter sa densité spectrale de puissance , ou PSD . Quelle est PSD ?

PSD est défini comme la mesure de la puissance du signal d'un spectre pour chaque unité dans sa bande passante , mesurée en volts route un flux de 1 ohm , ou V ^ 2/Hz . Si la valeur de votre PSD est représente en format décibels ( dB ) , l'unité pour les changements PSD à dB ref V /sqrt ( Hz ) . Pour calculer le PSD d'une série de temps , vous devez vous assurer de convertir vos unités à n'importe quelle unité vous mesurez pour cette période.
Paramétrique vs méthodes non paramétriques Photos

Les deux principales méthodes d'estimation paramétrique et PSD sont non paramétrique . Méthodes paramétriques impliquent l'utilisation de modèles paramétriques d'une série de temps basée sur une série de nombres finis , en utilisant réunis pour former un seul vecteur . Ces méthodes prennent pour acquis que la série temporelle fait partie d'un système linéaire qui peut être mesuré en réponse à un bruit blanc. Pour estimer un PSD en utilisant des méthodes paramétriques , vous aurez besoin de rassembler les paramètres du modèle de la série , celui qui reflète le comportement du système contenue .

Méthodes non paramétriques Photos
finis vs systèmes infinis . méthodes non paramétriques

sont basés sur une série de temps qui sont considérés comme infini , et donc ne vous oblige pas à recueillir les paramètres ou un modèle du système avant de procéder. Ces méthodes sont basées sur un système à la place de données de fenêtrage processus appelé , où une sélection de données est utilisé à la place de l'ensemble du système . Il en résulte une légère distorsion des résultats , en raison de l'échantillon limité , mais permet également la période d'estimation pour éviter les pics où les données va bien au-delà de son comportement attendu .

Exemples de méthodes non paramétriques
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méthodes non paramétriques sont basés sur la transformée de Fourier discrète , ce qui est un algorithme conçu pour transformer des échantillons d'une période de temps dans son domaine de fréquence. Il est couramment utilisé pour l'analyse spectrale , les télécommunications , l'acoustique , l'imagerie médicale et ainsi de suite . Des exemples courants de méthodes non paramétriques comprennent le procédé de périodogramme ( qui est le plus fréquent ) , la méthode de Welch ( qui divise ses séquences en séquences ) et la méthode de Capon (qui utilise la puissance de sortie à travers un filtre passe-bande pour limiter la réponse ) .