A Fast and Accurate Frequency Estimator for Complex Single-Tone Signal Based on DFT Interpolation

估计员 插值(计算机图形学) 算法 噪音(视频) 探测器 高斯噪声 计算机科学 离散傅里叶变换(通用) 高斯分布 数学 傅里叶变换 统计 人工智能 傅里叶分析 短时傅里叶变换 电信 运动(物理) 数学分析 物理 量子力学 图像(数学)
作者
Mingjiang Wang,Qiujun Wang,Yinghong Wen,Kun Liang
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:73: 1-11 被引量:4
标识
DOI:10.1109/tim.2023.3346521
摘要

Frequency measurements for complex single-tone signals under additive Gaussian noise cover extensive engineering fields. Existing direct discrete Fourier transform (DFT) interpolation methods suffer both degraded accuracies under noisy conditions and biased estimation performances for a restricted number of samples. To address these problems, this article proposes a fast and accurate frequency estimation scheme using two-sample DFT interpolation. First, this work introduces a frequency deviation detector that can exactly recognize the interpolation direction. In addition, to correct the estimation biases of existing direct estimators, this article further develops an unbiased and extremely accurate estimator for an arbitrary number of samples. Finally, a fast and accurate frequency estimation scheme is proposed based on the developed detector and estimator. Results of tests indicate that the proposed scheme exhibits good noise tolerance and can provide exact bias corrections for small and medium numbers of samples. The proposed strategy can provide superior precision and serve as an efficient frequency estimation scheme in various engineering fields.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
1秒前
JamesPei应助紧张的乐蕊采纳,获得10
3秒前
从容道罡完成签到,获得积分10
3秒前
liran12319发布了新的文献求助10
4秒前
Pangolin完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
6秒前
水瓶完成签到,获得积分10
7秒前
小李子完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
青耕完成签到,获得积分10
9秒前
Young4399完成签到 ,获得积分10
11秒前
小小牛马发布了新的文献求助10
12秒前
所所应助唠叨的剑通采纳,获得10
13秒前
锋回露转123完成签到,获得积分10
13秒前
帕尼灬尼发布了新的文献求助30
14秒前
14秒前
林药师完成签到 ,获得积分10
16秒前
张三完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
星辰大海应助liran12319采纳,获得10
19秒前
山长子完成签到,获得积分10
19秒前
白石杏完成签到,获得积分10
20秒前
情怀应助人间理想采纳,获得20
21秒前
VitoLi发布了新的文献求助10
21秒前
科研通AI6.1应助王世俊采纳,获得10
25秒前
27秒前
28秒前
快快乐乐巴完成签到,获得积分10
28秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
29秒前
29秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
29秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
灌水英雄应助科研通管家采纳,获得30
29秒前
29秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Cronologia da história de Macau 1600
Developmental Peace: Theorizing China’s Approach to International Peacebuilding 1000
Traitements Prothétiques et Implantaires de l'Édenté total 2.0 1000
Earth System Geophysics 1000
Bioseparations Science and Engineering Third Edition 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6131541
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7959022
关于积分的说明 16515685
捐赠科研通 5248775
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2803033
邀请新用户注册赠送积分活动 1784035
关于科研通互助平台的介绍 1655139