频率估计算法

Ⅰ 对正弦信号采样后如何估算正弦信号的频率

看公式，正弦信号频率是110hz，用200hz的采样率采样，属于欠采样，得到的数字频率应该是90hz。
“恢复后的频率”？不知楼主是不是指的是“重构”后的频率，如果使用的重构采样率仍然是200hz，那么重构后的频率是90hz。
很基础的数字信号处理知识，呵呵。

Ⅱ fourier coefficients是什么意思

fourier coefficients的中文翻译

fourier coefficients

傅里叶系数

双语例句

1

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

具有非负Fourier系数的Fourier和逼近的一个注记

2

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

基于高阶近似核和傅里叶系数内插的快速频率估计算法

Ⅲ 采样频率是怎么计算出来的

采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关，例如：机器转速3000r/min=50Hz，如果要分析的故障频率估计在8倍频以下，要求谱图上频率分辨率ΔF=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为：

最高分析频率Fm=8·50Hz=400Hz；

采样频率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz；

采样点数N=2.56·（Fm/ΔF）=2.56·（400Hz/1Hz）=1024

(3)频率估计算法扩展阅读：

采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期性采样的采样器没有规则限制。

采样频率必须大于被采样信号带宽的两倍，另外一种等同的说法是奈奎斯特定律必须大于被采样信号的带宽。如果信号的带宽是100Hz，那么为了避免混叠现象采样频率必须大于200Hz。换句话说就是采样频率必须至少是信号中最大频率分量频率的两倍，否则就不能从信号采样中恢复原始信号。

Ⅳ 频率直方图平均数怎么计算

频率分布直方图平均数算法：频率分布直方图每组数值的中间值乘以频率后相加。

平均数，首先得直方图应该归一化，也就是说所有矩形的面积之和为1，然后每个矩形的面积代表其底边中点横坐标的数的频率，那么面积乘以横坐标就相当于频率乘以横坐标，得到的当然是平均数。

频率直方图中是没有样本数据的。在某一个分组里，分布在这个分组的样本数据没法找得出来，然后也分布不均匀，所以就用这个组的中点的横坐标来表示这个分组的样本数据的平均值。

从频率分布直方图可以估计出的几个数据：

众数：频率分布直方图中最高矩形的底边中点的横坐标 。

算术平均数：频率分布直方图每组数值的中间值乘以频率后相加。

加权平均数：加权平均数就是所有的频率乘以数值后的和相加。

中位数：把频率分布直方图分成两个面积相等部分的平行于Y轴的直线横坐标。

Ⅳ 正弦信号延时估计方法

在噪声条件下，对正弦波信号的频率估计是信号处理的一个经典课题。近年来，由于基于DFT (Discrete Fourier Transform,离散傅里叶变换,简称DFT)的频率估计算法具有运算速度快、对正弦信号有显着地信噪比增益、算法参数不敏感等优点，所以此类算法受到了国内学者越来越多的关注。
[0003]基于DFT的频率估计算法分为粗估计和精估计两个步骤。在粗估计阶段，就是对信号进行DFT变换，并将其谱峰最大值所对应的位置作为频率粗估计值。在精估计阶段，借助一定的插值策略估计信号真实频率与粗估计值之间的误差。目前该类算法的差异性主要体现在第二步中校正粗估计值时所使用的方法不同。
[0004]Jacobsen 频率估计算法由 E.Jacobsen 等于 2007 年提出[E.Jacobsen andP.Kootsookos, “Fast, accurate frequency estimators [J]，，，IEEE Signal ProcessingMagazine, May2007, 24 (3): 123-125]，该算法利用信号N点DFT频谱中最大的3根谱线校正第一步中的频率粗估计值，在低信噪比时，该算法能够得到较好的估计结果，但是估计的精度仍然不高。
[0005]为了提高频率估计的精度，C.Candan于2011年提出Candan频率估计算法[C.Candan, “A method for fine resolution frequency estimation from three DFTsamples [J]，，，IEEE Signal Processing Letters, 2011，18 (6): 351-354]，它对 Jacobsen 频率估计算法的系数进行了修正。该算法利用信号N点DFT频谱中最大的3根谱线对粗估计中的估计误差进行校正，计算简单，并且较Jacobsen算法精度有所提高。但是，由于在该算法的推导过程忽视了噪声对信号的影响，当I S I较小时处于主瓣内的第二大谱线和第一旁瓣内的第三大谱线的幅度可能会判断错误，从而导致插值方向错误，产生较大的误差。
[0006]2N 点 DFT 频率估计算法由 Fang Luoyang 等于 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],该算法通过对信号进行2N点的DFT变换，使更多的谱线处于信号频谱的主瓣内，当信号真实频率与DFT变换最大谱峰较近时，即在频率偏差较小的情况下，|X[km-l]|和|X[km+l]值较大，受噪声干扰的影响很小，从而能得到较高的估计精度，估计方差接近于CRLB(Cramer -Rao lower bound,克拉美罗下限,简称CRLB);但该方法的缺点是当信号频率偏差较大时，IXtkffl-1] I和|X[km+l] I其中之一会减小，受噪声干扰的影响变大，估计精度降低，频率估计方差将偏离CRLB。

【发明内容】

[0007]为了解决上述问题，提供一种在任意频偏下，频率估计的性能都能达到CRLB的频率估计方法，本发明提供了一种基于DFT的正弦信号频率估计方法，主要包括如下步骤:
[0008](a)对信号进行必要的预处理，以便用于频率估计:
[0009]将信号x(t)经过采样频率为fs、采样点为N的采样后，得到离散化的原始信号X [n], (n=0, I, 2,…，N-1)；
[0010](b)用Candan算法对信号x[n]进行频率粗估计:
[0011]对原始信号χ [η]进行N点FFT变换(Fast Fourier Transformation,快速傅里叶变换，简称FFT变换)，得到谱线最大位置km及相邻两点km-l、km+l处的DFT变换值X[km-1]、
XtkJ和X[km+1]，利用这三个值计算初始频率偏差;
[0012](C)修正原始信号:
[0013]利用步骤(b)得到的初始频率偏差'修正原始信号x[n]，使修正后信号X1 [η]
Cx1W为修正后的信号表达式，η=0, I, 2，- ,Ν-1)的频率偏差较小；
[0014](d)用2Ν点DFT算法对信号X1 [η]进行频率精估计:
[0015]对信号X1 [η]进行2Ν点FFT变换，得到谱线最大位置相邻两点km_l、km+l处的DFT变换值X[km-1]和X[km+1]，利用这两个值计算剩余频率偏差式;
[0016](e)频率估计计算:
[0017]根据步骤(b)得到的初始频率偏差$和步骤(d)得到的剩余频率偏差衣计算得到频率估计值/
[0018]本发明中所有的符号定义:
[0019]采样点数:N ;
[0020]采样频率:fs ；
[0021]信号频率:f;
[0022]相对频率偏差:δ ；
[0023]信号频率估计值:}
[0024]信噪比:SNR
[0025]均方根误差:
【权利要求】
1.一种基于DFT的正弦信号频率估计方法，其特征在于，包括如下步骤: Ca)对信号进行预处理，以用于频率估计: 将信号x(t)经过采样频率为fs、采样点为N的采样后，得到离散化的原始信号x[n]； (b)用Candan算法对信号χ[η]进行频率粗估计: 对原始信号X [η]进行N点FFT变换，得到谱线最大位置km及相邻两点km-l、km+l处的DFT变换值X[km-1]、X[km]和X[km+1]，利用这三个值计算初始频率偏差或; (C)修正原始信号: 利用步骤(b)得到的初始频率偏差$修正原始信号x[n]，得到修正后信号X1 [η]； (d)用2Ν点DFT算法对信号X1 [η]进行频率精估计: 对信号X1 [η]进行2Ν点FFT变换，得到谱线最大位置相邻两点km_l、km+l处的DFT变换值X[km-1]和X[km+1]，利用这两个值计算剩余频率偏差式; Ce)频率估计计算: 根据步骤(b)得到的初始频率偏差^和步骤(d)得到的剩余频率偏差5汁算得到频率估计值/。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述步骤(a)x[n]中的η的取值范围为:n=0, I,

Ⅵ 高分悬赏 高精度正弦波信号幅值测量，要求达到1e-4的分辨率

频率多少？
如果是50Hz的，许多仪表都可满足要求，分辨率万分之一不算高，目前技术精度万分之一也可实现。
如果自己做，实现分辨率万分之一，采用16位AD即可。

Ⅶ 如何提高music算法频率估计精度

随机信号功率谱描述信号功率频域布情况
实功率谱应该完整描述功率所布频率范围及同频率处功率相强度
MUSIC作种高辨率空间首先其主要应用于离散谱估计比混叠起单频信号；其频谱峰值反映些主要信号所频率位置其并能反映各信号间幅度比值（相强度）反映信噪比水平所MUSIC算所谱称伪谱

Ⅷ 如何用频率估计概率

要解决这个问题首先要了解频率和概率的定义以及它们之间的相互关系:

在相同的条件下做大量重复试验，一个事件A出现的次数 和总的试验次数n之比，称为事件A在这n次试验中出现的频率．当试验次数n很大时，频率将稳定在一个常数附近．n 越大，频率偏离这个常数较大的可能性越小．这个常数称为这个事件的概率．

下面我再给你举个例子：掷一枚质地均匀的硬币，硬币正、反两面向上的可能性会相等，如果我只抛掷一次且正面朝上，得出结论硬币正面向上的概率为1，显然这是不准确的；随着抛掷次数的增多，出现正面向上的频率越来越接近于1/2，那么我们就说硬币正面向上的概率为1/2。

Ⅸ 用频率估计概率的方法

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

要解决这个问题首先要了解频率和概率的定义以及它们之间的相互关系: 在相同的条件下做大量重复试验，一个事件A出现的次数 和总的试验次数n之比，称为事件A在这n次试验中出现的频率．当试验次数n很大时，频率将稳定在一个常数附近．n 越大，频率偏离这个常数较大的可能性越小．这个常数称为这个事件的概率． 下面我再给你举个例子：掷一枚质地均匀的硬币，硬币正、反两面向上的可能性会相等，如果我只抛掷一次且正面朝上，得出结论硬币正面向上的概率为1，显然这是不准确的；随着抛掷次数的增多，出现正面向上的频率越来越接近于1/2，那么我们就说硬币正面向上的概率为1/2。

补充一句：用频率趋于概率是概率论的本质之一。它也就是所谓的大数定律。 概率论的第一篇论文就是贝努利弱大数定律。

Ⅹ 手机的GPRS资料和GSM资料

目前GSM手机使用手机上网和彩信有两种情况：a绝大多数用户不需更改手机参数设置，直接按上网键或通过菜单上网键上WAP，彩信可直接发送。b部分手机需要设置参数，内容如下： WAP主页： http://wap.uni-info.com.cnGPRS网关IP地址：10.0.0.172端口号码：9201/80连接类型：WSP/HTTP网域接入点：uniwap 用户名：空密码：空彩信多媒体中心： http://mmsc.myuni.com.cnGPRS网关IP地址：10.0.0.172端口号码：9201/80连接类型：WSP/HTTP网域接入点：uniwap用户名：空密码：空