頻率估計演算法

Ⅰ 對正弦信號采樣後如何估算正弦信號的頻率

看公式，正弦信號頻率是110hz，用200hz的采樣率采樣，屬於欠采樣，得到的數字頻率應該是90hz。
「恢復後的頻率」？不知樓主是不是指的是「重構」後的頻率，如果使用的重構采樣率仍然是200hz，那麼重構後的頻率是90hz。
很基礎的數字信號處理知識，呵呵。

Ⅱ fourier coefficients是什麼意思

fourier coefficients的中文翻譯

fourier coefficients

傅里葉系數

雙語例句

1

A note on the approximation of Fourier sum of periodic functions with
non-negative Fourier coefficients

具有非負Fourier系數的Fourier和逼近的一個注記

2

Fast Frequency Estimation Algorithm Using High Order Approximations to
Kernel Function and Interpolation on Fourier Coefficients

基於高階近似核和傅里葉系數內插的快速頻率估計演算法

Ⅲ 采樣頻率是怎麼計算出來的

采樣點數的多少與要求多大的頻率解析度有關，例如：機器轉速3000r/min=50Hz，如果要分析的故障頻率估計在8倍頻以下，要求譜圖上頻率解析度ΔF=1 Hz ,則采樣頻率和采樣點數設置為：

最高分析頻率Fm=8·50Hz=400Hz；

采樣頻率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz；

采樣點數N=2.56·（Fm/ΔF）=2.56·（400Hz/1Hz）=1024

(3)頻率估計演算法擴展閱讀：

采樣頻率只能用於周期性采樣的采樣器，對於非周期性采樣的采樣器沒有規則限制。

采樣頻率必須大於被采樣信號帶寬的兩倍，另外一種等同的說法是奈奎斯特定律必須大於被采樣信號的帶寬。如果信號的帶寬是100Hz，那麼為了避免混疊現象采樣頻率必須大於200Hz。換句話說就是采樣頻率必須至少是信號中最大頻率分量頻率的兩倍，否則就不能從信號采樣中恢復原始信號。

Ⅳ 頻率直方圖平均數怎麼計算

頻率分布直方圖平均數演算法：頻率分布直方圖每組數值的中間值乘以頻率後相加。

平均數，首先得直方圖應該歸一化，也就是說所有矩形的面積之和為1，然後每個矩形的面積代表其底邊中點橫坐標的數的頻率，那麼面積乘以橫坐標就相當於頻率乘以橫坐標，得到的當然是平均數。

頻率直方圖中是沒有樣本數據的。在某一個分組里，分布在這個分組的樣本數據沒法找得出來，然後也分布不均勻，所以就用這個組的中點的橫坐標來表示這個分組的樣本數據的平均值。

從頻率分布直方圖可以估計出的幾個數據：

眾數：頻率分布直方圖中最高矩形的底邊中點的橫坐標 。

算術平均數：頻率分布直方圖每組數值的中間值乘以頻率後相加。

加權平均數：加權平均數就是所有的頻率乘以數值後的和相加。

中位數：把頻率分布直方圖分成兩個面積相等部分的平行於Y軸的直線橫坐標。

Ⅳ 正弦信號延時估計方法

在雜訊條件下，對正弦波信號的頻率估計是信號處理的一個經典課題。近年來，由於基於DFT (Discrete Fourier Transform,離散傅里葉變換,簡稱DFT)的頻率估計演算法具有運算速度快、對正弦信號有顯著地信噪比增益、演算法參數不敏感等優點，所以此類演算法受到了國內學者越來越多的關注。
[0003]基於DFT的頻率估計演算法分為粗估計和精估計兩個步驟。在粗估計階段，就是對信號進行DFT變換，並將其譜峰最大值所對應的位置作為頻率粗估計值。在精估計階段，藉助一定的插值策略估計信號真實頻率與粗估計值之間的誤差。目前該類演算法的差異性主要體現在第二步中校正粗估計值時所使用的方法不同。
[0004]Jacobsen 頻率估計演算法由 E.Jacobsen 等於 2007 年提出[E.Jacobsen andP.Kootsookos, 「Fast, accurate frequency estimators [J]，，，IEEE Signal ProcessingMagazine, May2007, 24 (3): 123-125]，該演算法利用信號N點DFT頻譜中最大的3根譜線校正第一步中的頻率粗估計值，在低信噪比時，該演算法能夠得到較好的估計結果，但是估計的精度仍然不高。
[0005]為了提高頻率估計的精度，C.Candan於2011年提出Candan頻率估計演算法[C.Candan, 「A method for fine resolution frequency estimation from three DFTsamples [J]，，，IEEE Signal Processing Letters, 2011，18 (6): 351-354]，它對 Jacobsen 頻率估計演算法的系數進行了修正。該演算法利用信號N點DFT頻譜中最大的3根譜線對粗估計中的估計誤差進行校正，計算簡單，並且較Jacobsen演算法精度有所提高。但是，由於在該演算法的推導過程忽視了雜訊對信號的影響，當I S I較小時處於主瓣內的第二大譜線和第一旁瓣內的第三大譜線的幅度可能會判斷錯誤，從而導致插值方向錯誤，產生較大的誤差。
[0006]2N 點 DFT 頻率估計演算法由 Fang Luoyang 等於 2012 年提出[FangLuoyang, DuanDongliang and Yang Liuqing, 「A new DFT-based frequency estimator for single-tonecomplex sinusoidal signals [C]，，，2012-MILC0M2012.1EEE, Orlando, FL, Oct.2012],該演算法通過對信號進行2N點的DFT變換，使更多的譜線處於信號頻譜的主瓣內，當信號真實頻率與DFT變換最大譜峰較近時，即在頻率偏差較小的情況下，|X[km-l]|和|X[km+l]值較大，受雜訊干擾的影響很小，從而能得到較高的估計精度，估計方差接近於CRLB(Cramer -Rao lower bound,克拉美羅下限,簡稱CRLB);但該方法的缺點是當信號頻率偏差較大時，IXtkffl-1] I和|X[km+l] I其中之一會減小，受雜訊干擾的影響變大，估計精度降低，頻率估計方差將偏離CRLB。

【發明內容】

[0007]為了解決上述問題，提供一種在任意頻偏下，頻率估計的性能都能達到CRLB的頻率估計方法，本發明提供了一種基於DFT的正弦信號頻率估計方法，主要包括如下步驟:
[0008](a)對信號進行必要的預處理，以便用於頻率估計:
[0009]將信號x(t)經過采樣頻率為fs、采樣點為N的采樣後，得到離散化的原始信號X [n], (n=0, I, 2,…，N-1)；
[0010](b)用Candan演算法對信號x[n]進行頻率粗估計:
[0011]對原始信號χ [η]進行N點FFT變換(Fast Fourier Transformation,快速傅里葉變換，簡稱FFT變換)，得到譜線最大位置km及相鄰兩點km-l、km+l處的DFT變換值X[km-1]、
XtkJ和X[km+1]，利用這三個值計算初始頻率偏差;
[0012](C)修正原始信號:
[0013]利用步驟(b)得到的初始頻率偏差'修正原始信號x[n]，使修正後信號X1 [η]
Cx1W為修正後的信號表達式，η=0, I, 2，- ,Ν-1)的頻率偏差較小；
[0014](d)用2Ν點DFT演算法對信號X1 [η]進行頻率精估計:
[0015]對信號X1 [η]進行2Ν點FFT變換，得到譜線最大位置相鄰兩點km_l、km+l處的DFT變換值X[km-1]和X[km+1]，利用這兩個值計算剩餘頻率偏差式;
[0016](e)頻率估計計算:
[0017]根據步驟(b)得到的初始頻率偏差$和步驟(d)得到的剩餘頻率偏差衣計算得到頻率估計值/
[0018]本發明中所有的符號定義:
[0019]采樣點數:N ;
[0020]采樣頻率:fs ；
[0021]信號頻率:f;
[0022]相對頻率偏差:δ ；
[0023]信號頻率估計值:}
[0024]信噪比:SNR
[0025]均方根誤差:
【權利要求】
1.一種基於DFT的正弦信號頻率估計方法，其特徵在於，包括如下步驟: Ca)對信號進行預處理，以用於頻率估計: 將信號x(t)經過采樣頻率為fs、采樣點為N的采樣後，得到離散化的原始信號x[n]； (b)用Candan演算法對信號χ[η]進行頻率粗估計: 對原始信號X [η]進行N點FFT變換，得到譜線最大位置km及相鄰兩點km-l、km+l處的DFT變換值X[km-1]、X[km]和X[km+1]，利用這三個值計算初始頻率偏差或; (C)修正原始信號: 利用步驟(b)得到的初始頻率偏差$修正原始信號x[n]，得到修正後信號X1 [η]； (d)用2Ν點DFT演算法對信號X1 [η]進行頻率精估計: 對信號X1 [η]進行2Ν點FFT變換，得到譜線最大位置相鄰兩點km_l、km+l處的DFT變換值X[km-1]和X[km+1]，利用這兩個值計算剩餘頻率偏差式; Ce)頻率估計計算: 根據步驟(b)得到的初始頻率偏差^和步驟(d)得到的剩餘頻率偏差5汁算得到頻率估計值/。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵是所述步驟(a)x[n]中的η的取值范圍為:n=0, I,

Ⅵ 高分懸賞 高精度正弦波信號幅值測量，要求達到1e-4的解析度

頻率多少？
如果是50Hz的，許多儀表都可滿足要求，解析度萬分之一不算高，目前技術精度萬分之一也可實現。
如果自己做，實現解析度萬分之一，採用16位AD即可。

Ⅶ 如何提高music演算法頻率估計精度

隨機信號功率譜描述信號功率頻域布情況
實功率譜應該完整描述功率所布頻率范圍及同頻率處功率相強度
MUSIC作種高辨率空間首先其主要應用於離散譜估計比混疊起單頻信號；其頻譜峰值反映些主要信號所頻率位置其並能反映各信號間幅度比值（相強度）反映信噪比水平所MUSIC算所譜稱偽譜

Ⅷ 如何用頻率估計概率

要解決這個問題首先要了解頻率和概率的定義以及它們之間的相互關系:

在相同的條件下做大量重復試驗，一個事件A出現的次數 和總的試驗次數n之比，稱為事件A在這n次試驗中出現的頻率．當試驗次數n很大時，頻率將穩定在一個常數附近．n 越大，頻率偏離這個常數較大的可能性越小．這個常數稱為這個事件的概率．

下面我再給你舉個例子：擲一枚質地均勻的硬幣，硬幣正、反兩面向上的可能性會相等，如果我只拋擲一次且正面朝上，得出結論硬幣正面向上的概率為1，顯然這是不準確的；隨著拋擲次數的增多，出現正面向上的頻率越來越接近於1/2，那麼我們就說硬幣正面向上的概率為1/2。

Ⅸ 用頻率估計概率的方法

http://..com/question/170359705.html?loc_ans=499538295

要解決這個問題首先要了解頻率和概率的定義以及它們之間的相互關系: 在相同的條件下做大量重復試驗，一個事件A出現的次數 和總的試驗次數n之比，稱為事件A在這n次試驗中出現的頻率．當試驗次數n很大時，頻率將穩定在一個常數附近．n 越大，頻率偏離這個常數較大的可能性越小．這個常數稱為這個事件的概率． 下面我再給你舉個例子：擲一枚質地均勻的硬幣，硬幣正、反兩面向上的可能性會相等，如果我只拋擲一次且正面朝上，得出結論硬幣正面向上的概率為1，顯然這是不準確的；隨著拋擲次數的增多，出現正面向上的頻率越來越接近於1/2，那麼我們就說硬幣正面向上的概率為1/2。

補充一句：用頻率趨於概率是概率論的本質之一。它也就是所謂的大數定律。 概率論的第一篇論文就是貝努利弱大數定律。

Ⅹ 手機的GPRS資料和GSM資料

目前GSM手機使用手機上網和彩信有兩種情況：a絕大多數用戶不需更改手機參數設置，直接按上網鍵或通過菜單上網鍵上WAP，彩信可直接發送。b部分手機需要設置參數，內容如下： WAP主頁： http://wap.uni-info.com.cnGPRS網關IP地址：10.0.0.172埠號碼：9201/80連接類型：WSP/HTTP網域接入點：uniwap 用戶名：空密碼：空彩信多媒體中心： http://mmsc.myuni.com.cnGPRS網關IP地址：10.0.0.172埠號碼：9201/80連接類型：WSP/HTTP網域接入點：uniwap用戶名：空密碼：空