已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Frequency estimation based on progressive spectral leakage shrinking for multi-tone signals

估计员 残余物 频谱泄漏 稳健性(进化) 语调(文学) 数学 语音识别 计算机科学 统计 算法 快速傅里叶变换 生物化学 基因 文学类 艺术 化学
作者
Xiangdong Huang,Chong Lu,Qian Lin,Jun Tang
出处
期刊:Mechanical Systems and Signal Processing [Elsevier BV]
卷期号:211: 111200-111200 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.ymssp.2024.111200
摘要

The frequency estimation of multi-tone exponential signals plays important roles in vast applications. However, mutual spectral interference among tones (especially for cases of densely distributed tones) severely deteriorates the estimation accuracy. To address this problem, we propose a progressive spectral leakage shrinking-based multi-tone estimator derived from a range-controlled single-tone estimator. Based on deducing an interpolator with controllable range flexibility, our proposed iterative single-tone estimator acquires high accuracy via frequency shift and compensation operations, highlighting the effect of shrinking spectral leakage. Furthermore, in the multi-tone estimator design, it is necessary to construct two types of residual signals iteratively (i.e., descending residual and exclusive residual), which are fed into our proposed range-controlled single-tone estimator to output the frequency estimates. Both the residual construction and the callback of the single-tone estimator facilitate the progressive spectral leakage shrinking as the iteration proceeds, which together entitles our multi-tone estimator with the characteristic of automatically suppressing mutual spectral interference without any prior information. The numerical results demonstrate that the proposed multi-tone estimator overall outperforms the existing estimators in accuracy, suppressing mutual spectral interference and robustness in dense spectrum recognition, etc., presenting the proposed multi-tone estimator with vast potential in future applications.

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
刚刚
君不见钱包渐扁完成签到,获得积分10
2秒前
SYY完成签到 ,获得积分10
3秒前
ww发布了新的文献求助10
4秒前
滴滴答答发布了新的文献求助10
5秒前
星辰大海应助有风自南采纳,获得10
5秒前
高兴致远完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
甜甜千筹完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
微笑的螃蟹完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
ww完成签到 ,获得积分20
13秒前
科目三应助俭朴安波采纳,获得10
13秒前
13秒前
zbidnh完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
善学以致用应助科研小白采纳,获得10
15秒前
15秒前
16秒前
律香川照之完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
Kirtor发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
盆盆大王发布了新的文献求助10
19秒前
Daniel发布了新的文献求助30
20秒前
俏皮的如冬完成签到 ,获得积分10
20秒前
20秒前
flysky120发布了新的文献求助10
21秒前
情怀应助不羁采纳,获得10
21秒前
21秒前
鞑靼完成签到 ,获得积分10
22秒前
24秒前
Nickky完成签到 ,获得积分10
24秒前
25秒前
26秒前
核糖体发布了新的文献求助10
26秒前
脑洞疼应助leyo采纳,获得10
26秒前
26秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
26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
Applied Min-Max Approach to Missile Guidance and Control 5000
Metallurgy at high pressures and high temperatures 2000
Inorganic Chemistry Eighth Edition 1200
The Psychological Quest for Meaning 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6329230
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8145682
关于积分的说明 17086323
捐赠科研通 5383821
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2855264
邀请新用户注册赠送积分活动 1832873
关于科研通互助平台的介绍 1684141