Leistungsspektrum- Schätzverfahren

Ein Leistungsspektrumzeigt die Verteilung der Energie in einer Zeitreihe relativ zu seinem Frequenzbereich. Wie eine Zeitreihe könnte unregelmäßig abgetastet Perioden des Signals enthält, wird das Leistungsspektrum der Regel als kontinuierliche , die eine Darstellung der Werte dieser Frequenz erfordert proportional zu seiner Frequenzintervall zu sein . Um diese Abhängigkeit von Intervall zu entfernen, kann das Leistungsspektrum normalisiert werden, um seine spektrale Leistungsdichte oder PSD zu vertreten. Was ist PSD ?

PSD ist als die Messung der Signalleistung eines Spektrums jeder Einheit in der Bandbreite festgelegt , wie in Volt Antrieb einer 1 Ohm -Feed oder V ^ 2/Hz gemessen. Wenn Ihr PSD -Wert in Dezibel -Format darstellen (dB) , der Einheit für die PSD Änderungen dB ref V /sqrt (Hz). Um die PSD einer Zeitreihe zu berechnen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Einheiten zu, was Sie messen Einheit für diesen Zeitraum zu konvertieren.
Parametric vs Nichtparametrische Methoden

Die zwei Hauptmethodender PSD- Schätzung sind parametrische und nichtparametrische . Parametrische Methoden beinhalten die Verwendung von parametrischen Modellen einer Zeitreihe auf der Grundlage einer Reihe von bestimmten Zahlen , zusammen, um unter Verwendung eines einzelnen Vektors zu bilden. Diese Verfahren selbstverständlich , daß die Zeitreihe ist Teil eines linearen Systems , das in Reaktion auf weißes Rauschen gemessen werden kann. Um eine PSD mit parametrischen Methoden zu schätzen, müssen Sie die Modellparameter der Serie, eine, die das Verhalten von dem geschlossenen System spiegelt sammeln .
Nichtparametrische Methoden

Finite vs unendlichen Systemen .

Nichtparametrische Verfahren beruhen auf einer Zeitreihe , die als unendlich, und somit nicht erforderlich, dass Sie die Parameter oder ein Modell des Systems , bevor Sie fortfahren sammeln basiert. Diese Verfahren werden anstatt auf ein Verfahren genannt Fensterdaten, wobei eine Auswahl der Daten wird anstelle des gesamten Systems verwendet wird. Dies führt zu einer leichten Verzerrung der Ergebnisse aufgrund der eingeschränkten Probe , sondern erlaubt auch die Schätzperiode Spitzen , wo die Daten geht weit außerhalb seiner erwarteten Verhalten .
Beispiele für nichtparametrische Methoden

parametrische Verfahren auf der diskreten Fourier- Transformation, die ein Algorithmus entwickelt, um Proben einer Zeitperiode in ihre Frequenzbereich -Transformation basiert. Es wird allgemein für die Spektralanalyse , Telekommunikations-, Akustik, medizinische Bildgebung und so weiter verwendet . Gängige Beispiele für nicht-parametrische Verfahren schließen die Periodogramm -Methode (die die häufigste ist ) , Welch -Methode ( die ihre Sequenzen in Untersequenzen unterteilt ) und Kapaun- Methode (die Ausgangsleistung durch einen Bandpassfilterverwendet, um die Reaktion zu begrenzen ) .