Класс весовых функций с плоской вершиной и низкими боковыми лепестками спектра для гармонического анализа сигналов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрены весовые функции с плоской вершиной, используемые для повышения точности измерения амплитуды составляющих спектра при дискретном гармоническом анализе. Предложен новый класс весовых функций с плоской вершиной, обеспечивающих минимальный уровень максимального бокового лепестка спектра и простой способ вычисления значений функции. Описаны математическое представление новых весовых функций и метод оптимизации их параметров, основанные на предыдущих работах авторов. Синтезирован ряд весовых функций с плоской вершиной порядков 1…6 со скоростями спада боковых лепестков 6, 12, 18, 24, 30, 36 и 48 дБ/окт, представлены таблицы их параметров и проанализированы характеристики синтезированных функций. Предложен альтернативный способ повышения точности измерения амплитуды спектральных составляющих.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Г. В. Зайцев

ПАО НПО «Алмаз» им. акад. А.А. Расплетина

Автор, ответственный за переписку.
Email: gennady-zaytsev@yandex.ru
Россия, Ленинградский просп., 80, корп. 16, Москва, 125190

А. Д. Хзмалян

ПАО НПО «Алмаз» им. акад. А.А. Расплетина

Email: gennady-zaytsev@yandex.ru
Россия, Ленинградский просп., 80, корп. 16, Москва, 125190

Список литературы

  1. Хэррис Ф.Дж. // ТИИЭР. 1978. Т. 66. № 1. С. 60.
  2. Prabhu K.M.M. Window Functions and Their Applications in Signal Processing. Boca Raton: CRC Press, 2014.
  3. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. М.: Техносфера, 2006.
  4. D’Antona G., Ferrero A. Digital Signal Processing for Measurement Systems. N.Y.: Springer Media, 2006.
  5. Salvatore, L., Trotta A. // IEE Proc. 1988. V. 135. № 6. P. 346.
  6. Heinzel G., Rudiger A., Schilling R. Spectrum and Spectral Density Estimation by the Discrete Fourier transform (DFT), Including a Comprehensive List of Window Functions and Some New at-top Windows. Hannover: Max-Planck-Institut fur Gravitationsphysik, Teilinstitut. 2002, 84 p.
  7. Cortés C.A., Mombello E., Dib R., Ratta G. // Signal Processing. 2007. V. 87. P. 2151.
  8. Зайцев Г.В. // Радиотехника. 2011. № 3. С. 21.
  9. Коллатц Л., Крабс В. Теория приближений. Чебышевские приближения и их приложения. М.: Наука, 1978.
  10. Зайцев Г.В. // Радиотехника. 2012. № 1. С. 55.
  11. Хзмалян А.Д. // Вестник воздушно-космической обороны. 2018. № 4. С. 90.
  12. Zaytsev G.V., Khzmalyan A.D. // Proc. Int. Conf. on Eng. and Telecom. (EnT). Dolgoprudny. 20–21 Nov. 2019. N.Y.: IEEE, 2019. https://doi.org/10.1109/EnT47717.2019.9030552
  13. Зайцев Г.В., Хзмалян А.Д. // РЭ. 2021. Т. 66. № 5. С. 443. https://doi.org/10.31857/S0033849421050120
  14. Зайцев Г.В., Хзмалян А.Д. Оптимальные весовые функции для гармонического анализа сигналов в реальном времени. М.: НПО «Алмаз», 2023. https://elibrary.ru/item.asp?id=54363389

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Вид весовой функции с плоской вершиной: а – во временной области; б – в частотной области; в – спектр на интервале уплощения.

Скачать (166KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Зависимость ошибки δ на интервале уплощения от параметра синтеза β для оптимальных косинус-полиномиальных функций со скоростями спада боковых лепестков 6 (1), 24 (2) и 36 дБ/окт (3).

Скачать (65KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Зависимости уровней максимальных боковых лепестков на отрезке [β, N / 2] бин от параметра β для оптимальных весовых функций с плоской вершиной (1, 2) и без этого свойства (3, 4) для скоростей спада боковых лепестков 6 (1, 3) и 24 дБ/окт (2, 4).

Скачать (88KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024