简述利用周期信号的自相关函数数提取信号中周期成分的原理。

  本文作者maxfiner毕业于西安电子科技大学,拥有信号与信息处理专业硕士学位maxfiner曾供职于通信技术公司无线通信部门,拥有多年的工程项目研发经验同时兼备算法理论研究,仿真验证以及对应的硬件设计实现能力;具备通信物理层开发设计各个方面的实战经验...

  相关函数的应用很广,比如噪声中信號的检测信号中隐含周期性的检测,信号时延长度的测量等等这一节专门讨论利用周期信号的自相关函数数检测淹没在噪声下的周期性信号。

  一个信号由于噪声的影响,从波形上看已经面目全非,杂乱不堪如下图所示:

  基于信号的自相关累积可以检测是否有周期信号的存在,这是基于几个前提:

  第一通常把噪声都看作加性的白噪声对待,因为这种噪声从理论上便于分析和处理而皛噪声的周期信号的自相关函数数有着非常独特的个性,就是周期信号的自相关函数数只在时有一定的数值在则为零值。这是白噪声本身的完全随机性决定的也正是基于这个性质,我们才有可能从强噪声背景中提取出我们感兴趣的信号

  第二,周期信号的周期信号嘚自相关函数数仍是周期函数,并且周期和原函数周期相同这从周期信号的自相关函数数的定义可以很容易推导出来。

  第三白噪声和周期信号完全不相关,白噪声的完全随机性导致它和任何函数都不相关恋它们之间的互相关函数可认为是零。这是很多理论推导嘚一个前提

  基于周期信号的自相关函数数的定义,我们可以从公式上做一下简单的推导看看添加了噪声后的信号的周期信号的自楿关函数数到底是什么样子。假定我们的信号为白噪声信号为,则添加了白噪声的信号为

  那么,基于上面的三个前提我们可以紦的周期信号的自相关函数数表示成如下的形式。公式推导看上去很麻烦其实一步一步都有严格的规律和理由,认真观察和分析可以增进对周期信号的自相关函数数和互相关函数的理解,也可以加强公式推导的基础能力

  理论公式非常严密但不直观。还是找个实际唎子验证下吧构造一个正弦波周期信号和白噪声信号,看看它们叠加后的信号的周期信号的自相关函数数到底是个什么样子

  周期信号的自相关函数数在0位置是一个相对较大的数值,这是白噪声自身相关累积导致的在非零位置,则完全由周期信号来决定了

  相應的matlab仿真验证代码如下,

  值得说明的是相关函数采用matlab工具箱提供的函数xcorr,它有两种计算方式一种叫“biased”,即有偏的一种叫“unbiased”,即无偏的这是由于实际计算相关函数时,实际数据的长度总是有限的那么随着相关函数中m的增大,相关累积求和的样点数是逐渐减尛的当采用上面提到的周期信号的自相关函数数计算公式时,统一都除以N导致相关函数随着m的增大会线性减,这就是有偏的计算方式意思是计算值的统计上的均值和实际值之间并不一致,存在一定的偏差这种计算方式导致当m的绝对值接近实际采集信号长度N时,误差會变得越来越大若是把m的增大导致累积样点减少这个因素考虑进去,不再统一除以N而是除以N-m,则相关函数不再会产生线性减小的问题这就对应代码中的无偏的计算方式。

下期开讲——精通信号处理设计小ps(9):估算信号在模拟通道的延时敬请关注!

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