1) Noise Power Spectrum Estimation
噪声功率谱估计
2) noise power estimation
噪声功率估计
1.
Thereby a new unbiased FMT channel estimation algorithm grounded on channel noise power estimation was proposed.
鉴于此,提出了基于信道噪声功率估计的FMT无偏信道估计算法,利用估计值数据特点,完全消除了残余直流偏置,同时在接收端利用导频序列估计信道噪声功率,根据路径信噪比选择出受噪声干扰大而能量贡献小的多径分量并将其置零,降低了信道噪声对估计精度的影响,改善了信道估计性能。
2.
The main work described in this project is listed as follows:(1) By making use of the frequency autocorrelation characteristics of the TPS data, the PN codes and the coefficients of the sub-channels, a new noise power estimation method in Chinese DTTB systems is presented.
本论文在详细分析无线通信系统信道特性的基础上,结合我国数字电视地面广播传输标准系统自身特点,把数字电视信道状态信息估计由传统的信噪比估计化分为信道平均噪声功率估计和系统信道传输系数估计(即信道估计)两大部分,并提出了基于这两大部分参数估计的设计改进方法;在论文的最后部分,还详细给出了数字电视信道状态信息估计中的关键模块3780点FFT的硬件设计实现方法。
3.
In this paper,a modified algorithm of AWGN noise power estimation is proposed.
提出了一种改进的AWGN噪声功率估计方法,该算法利用信道估计模块得到的信道响应信息,从接收的总噪声中减去符号间干扰功率和多用户之间的信号干扰功率,从而准确估计AWGN信道的噪声功率。
3) pre-estimation of average noise power
噪声功率预估计
1.
Power-saving scheme for mobile Ad hoc networks based on pre-estimation of average noise power;
一种平均噪声功率预估计的自组网节能机制
4) noise spectrum estimation
噪声谱估计
1.
A fast adaptive method for noise spectrum estimation is proposed in this paper.
提出了一种快速自适应的噪声谱估计方法。
2.
In this algorithm,a noise spectrum estimation approach by minima controlled recursive averaging is utilized firstly,thus no voice activity detection is needed here,secondly,the occurrence possibility of "musical noise" is reduced by making use of a recursively calculated over-subtraction factor based on sub-band signal-to-noise ratio.
该算法首先利用了一种由最小值控制的递归平均的噪声谱估计算法,因而无需语音端点检测,其次利用一种通过递归计算得到的基于子带信噪比的过减因子,减小了产生"音乐噪声"的可能性。
5) noise power spectrum
噪声功率谱
1.
We individually test their modulation transfer function(MTF),noise power spectrum(NPS),noise equivalent number of quanta(NEQ)and detective quantum efficiency(DQE).
我们对我院现有的德国西门子公司NEUOSTARPLUS血管造影系统和北京万东医疗装备股份有限公司CGO -2100C血管造影系统的调制传递函数 (MTF) ,噪声功率谱 (NPS) ,噪声等价量子数 (NEQ )和检测量子效率 (DQE)分别进行了测试。
2.
In this paper the screening methods widely used in optoelectronic coupled devices (OCD) are analyzed,and a new screening method by use of measuring noise power spectrum of OCD is proposed.
本文针对目前用于光电耦合器件筛选方法的不足，提出了用测量光电耦合器件噪声功率谱的方法来筛选掉噪声值大的器件，给出一批光电耦合器件的测量统计结果及在不同工作点时的噪声功率谱，并给出相应的筛选标准。
3.
The system function block diagram and software design were introduced,which can measure the noise power spectrum in frequency-domain,and show the time waveform,also perform the time-domain analysis.
介绍了系统功能框图和软件设计,不仅能够测量光电耦合器的噪声功率谱,而且还能显示时域波形,并完成时域分析。
6) power spectrum estimation
功率谱估计
1.
All phase filter white noise to generate colored noise and power spectrum estimation;
全相位滤波白噪声产生有色噪声及其功率谱估计
2.
According to the periodic characteristic of the echo signal of the ultrasonic inner inspection on pipeline corrosion, the application of power spectrum estimation to digital ultrasonic thickness measurement has been researched.
管道腐蚀内检测中超声回波信号具有周期性特点,功率谱估计是重要的数据处理方法之一。
3.
Objective To improve the estimation and the percentage of electrogastrogram(EGG)slow wave rhythm with power spectrum estimation and calculation rule set.
目的从功率谱估计和计算规则两方面对胃电慢波节律百分比的计算方法进行改进。
补充资料：功率谱密度估计
随机信号的功率谱密度用来描述信号的能量特征随频率的变化关系。功率谱密度简称为功率谱，是自相关函数的傅里叶变换。对功率谱密度的估计又称功率谱估计。平稳随机信号x(t)的（自）功率谱Sxx(ω)定义为
(1)
式中rxx(τ)为平稳随机信号的自相关函数。
对于离散情况，功率谱表示为
(2)
式中T为离散随机信号的抽样间隔时间。
当利用随机信号的 N个抽样值来计算其自相关估值时，即可得到功率谱估计为
(3)
可见，随机信号的功率谱与自相关函数互为傅里叶变换的关系，这两个函数分别从频率域和时间域来表征随机信号的基本特征。按上式计算功率谱估值，其运算量往往很大，通常采用快速傅里叶变换算法，以减少运算次数。
计算信号功率谱的方法可以分为两类：一为线性估计方法，有自相关估计、自协方差法及周期图法等。另一类为非线性估计方法，有最大似然法、最大熵法等。线性估计方法是有偏的谱估计方法，谱分辨率随数据长度的增加而提高。非线性估计方法大多是无偏的谱估计方法，可以获得高的谱分辨率。
参考书目
何振亚：《数字信号处理的理论与应用》，人民邮电出版社，北京，1983。
A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, Digital Signal Processing Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs,New Jersey,1975.
(1)
式中rxx(τ)为平稳随机信号的自相关函数。
对于离散情况，功率谱表示为
(2)
式中T为离散随机信号的抽样间隔时间。
当利用随机信号的 N个抽样值来计算其自相关估值时，即可得到功率谱估计为
(3)
可见，随机信号的功率谱与自相关函数互为傅里叶变换的关系，这两个函数分别从频率域和时间域来表征随机信号的基本特征。按上式计算功率谱估值，其运算量往往很大，通常采用快速傅里叶变换算法，以减少运算次数。
计算信号功率谱的方法可以分为两类：一为线性估计方法，有自相关估计、自协方差法及周期图法等。另一类为非线性估计方法，有最大似然法、最大熵法等。线性估计方法是有偏的谱估计方法，谱分辨率随数据长度的增加而提高。非线性估计方法大多是无偏的谱估计方法，可以获得高的谱分辨率。
参考书目
何振亚：《数字信号处理的理论与应用》，人民邮电出版社，北京，1983。
A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, Digital Signal Processing Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs,New Jersey,1975.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条