一种快速特征分解方法及其在高分辨率谱估计中的应用

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基于bVD的谱估计方法具有良好的估计性能,但运算量较大。本文介绍了一种快速矩阵特征分解方法,其运算速度比通常方法快几倍。将它用于前后向线性预测谱估计,可以降低SVD分解过程的运算量。 The bVD-based spectral estimation method has a good estimation performance, but a large amount of computation. This article describes a fast matrix eigendecomposition method that operates several times faster than normal methods. It is used to estimate the linear prediction spectrum before and after, which can reduce the computational complexity of SVD decomposition.
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