【摘 要】
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自动化频谱监测中,信噪分离为宽带频谱序列进一步信号识别和统计提供算法支撑,而现有的频域信噪分离方法存在准确性较低的问题,为提高算法准确性,提出了一种面向宽带频谱的信
【基金项目】
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国家自然科学基金(11973077),中国科学院“西部之光”人才培养引进计划(2019-XBQNXZ-B-020),中国科学院天文台站设备更新及重大仪器设备运行专项经费支持项目。
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自动化频谱监测中,信噪分离为宽带频谱序列进一步信号识别和统计提供算法支撑,而现有的频域信噪分离方法存在准确性较低的问题,为提高算法准确性,提出了一种面向宽带频谱的信噪分离方法.首先,分析实测宽带频谱样本数据特征,采用爱泼斯-普利方法验证了频谱噪声数据样本满足正态性;其次,结合标准差理论,采用邻值比较和窗口划分方法确定信噪分离阈值;最后,以信噪分离准确性为目标,通过迭代优化邻值比较判别值及窗口划分宽度,提高了算法的准确性.数据验证和对比分析表明,本文方法的信噪分离阈值与频谱噪声吻合较佳,准确性高至90.53
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