天天看點

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

本文首發于 算法社群 dspstack.com,轉載請注明出處,謝謝。

寫在前面#

我發現很多小夥伴對相關操作、能量密度譜以及系統識别之間的關系比較生疏,本文就講講它們之間的關系,看看能否解開各位小夥伴的疑惑

互相關和互能量密度譜#

引用上一篇卷積和互相關操作的關系中的互相關公式

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 (2-1)

根據 離散傅裡葉變換的 相關定理 知:

如果

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 (2-2)

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 (2-3)

成立,那麼

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 (2-4)

其中

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

稱為信号序列 x 和 y 的互相關序列;

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

稱為信号序列 x 和 y 的互能量密度譜;

是以兩個信号的互相關序列的傅裡葉變換 就是 互能量密度譜。

那麼顯然的,x 的自相關序列 就是把 互相關公式的 y 換成 x,之後再進行傅裡葉變換,得到的就是 x 的能量密度譜。(類似地,也可以計算 y 的自相關序列 和 能量密度譜)

能量密度譜和互能量密度譜都是頻率 w 的函數,它展現了一個信号在各個頻率中所包含的有用資訊程度。

而我們應該知道,傅裡葉變換 其實就是 z-變換在機關圓上的計算,即 

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

此時應該注意的是:我們已經把 z-變換,傅裡葉變換 和 相關操作 都聯系到了一起,可以說形成了一個小的知識體系。

互相關和系統識别的關系#

涉及到了系統之後,那麼這裡的互相關操作對象:x 就是輸入序列 和 y 就是輸出序列,另外增加一個系統脈沖響應 h。接下來我們講講 x 和 y 的互自相關序列,x 的自相關序列 和 h 的頻域函數H之間的關系。

根據 卷積公式 和 相關操作 的關系,可知

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 (3-1)

也就是

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 (3-2)

在頻域,相應的關系式為:

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 (3-3)

也就是:

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 (3-4)

所謂系統識别,就是求系統的頻率響應函數或系統的脈沖響應。

那麼式(3-4)給出的系統頻率響應函數可通過 輸出序列 y 和 輸入序列 x 的互能量密度譜 和 輸入序列 x 的能量密度譜 來求得。

此外,如果我們選擇輸入序列 x 使它的相關序列 

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 是一個機關樣本序列,或等價地,它的頻譜在系統頻率響應 H 的整個通帶是平緩的(常數),那麼脈沖響應 h 的值就等于互相關序列 

自相關-能量密度譜,互相關-互能量密度譜,系統識别

 。

當然,我們也可以使用 式(3-2)來求得 h(n) (卷積公式展開,使用遞推關系)。由此,我們也可以推知,其實直接使用輸入和輸出的卷積公式,對其展開後使用遞推,也可以求的 h 的值,需要具體情況具體分析。

總結#

本篇從互相關和互能量密度譜開始,推得自相關和能量密度譜的特殊例子,再從互相關和系統識别的角度講解了它們之間的關系,進而獲知互相關能量密度譜來求系統的頻率響應函數的知識。其實相關操作在許多領域有着舉足輕重的作用,比如它可以計算原信号的周期性等等,這個還需要我們自己深入的了解和應用。

本文首發于 算法社群 dspstack.com,轉載請注明出處,謝謝。

繼續閱讀