【摘 要】
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经典的基于Yule-Walker等式的最大嫡方法--Levinson-Durbin递推算法,忽略了数据的自相关序列估计值代替理论值时的误差,因而降低了算法性能.为了减小该误差的影响,提出一种新
【机 构】
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清华大学电子工程系,北京,100084
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经典的基于Yule-Walker等式的最大嫡方法--Levinson-Durbin递推算法,忽略了数据的自相关序列估计值代替理论值时的误差,因而降低了算法性能.为了减小该误差的影响,提出一种新的最大熵算法.该算法在计算过程中利用了一些现有算法的思路,来提高谱估计的性能并减小计算量,计算机模拟结果证明,这种新算法的估计性能远高于Levinson-Durbin算法.与同样具有高性能的LUD(Lower and Upper triangular matrix Decomposition)算法相比,在低信噪比时新算法的分辨率更高,高信噪比时,二者性能则相似.
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