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[1]陈维佳.基于FPGA的自适应频谱分析优化算法的研究[J].电子设计工程,2019,27(22):83-86.
 CHEN Weijia.Research on optimizing algorithms of adaptive spectrum analysis based on FPGA[J].SAMSON,2019,27(22):83-86.
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基于FPGA的自适应频谱分析优化算法的研究(PDF)
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《电子设计工程》[ISSN:1674-6236/CN:61-1477/TN]

卷:
27
期数:
2019年22期
页码:
83-86
栏目:
计算机技术应用
出版日期:
2019-11-20

文章信息/Info

Title:
Research on optimizing algorithms of adaptive spectrum analysis based on FPGA
文章编号:
1674-6236(2019)22-0083-04
作者:
陈维佳
(西安邮电大学 自动化学院,陕西 西安 710000)
Author(s):
CHEN Wei?jia
(College of Automation, Xi’an University of Posts & Telecommunications, Xi’an 710000,China)
关键词:
FPGA自适应滤波 频谱分析 频谱算法优化 最小均方
Keywords:
adaptive filtering spectrum analysis spectrum algorithm optimization least mean square
分类号:
TN301
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
传统的频谱分析算法计算量大,且计算结果准确率低、花费成本高。为了解决上述问题,提出一种新的基于FPGA的自适应频谱分析优化算法。使用迭代优化的思路计算出误差信号均方值的曲面梯度,根据梯度值得到滤波优化计算公式,通过研究确定信号滤波算法时域结果、频域结果,同时获取不确定信号滤波算法时域结果、频域结果。将自适应频谱看成一个有限的长序列,将长序列分成多个小段,求出每一段样本的功率谱,利用平均加权思路得到功率谱平均值,即优化后的频谱分析结果。为检测所提算法有效性,与传统算法进行实验对比,在序列段为2段和8段两种情况下进行实验,结果表明,所提算法的计算结果准确率有了大大提高。
Abstract:
The traditional spectrum analysis algorithm has a large amount of calculation, low accuracy and high cost. In order to solve the above problems, a new adaptive spectrum analysis optimization algorithm based on FPGA is proposed. The surface gradient of mean square value of error signal is calculated by iteration optimization method. According to the gradient, the optimization formula of filtering is obtained. The time domain and frequency domain results of signal filtering algorithm are determined through research. At the same time, the time domain and frequency domain results of uncertain signal filtering algorithm are obtained. The adaptive spectrum is regarded as a finite long sequence. The long sequence is divided into several segments, and the power spectrum of each sample is obtained. The average power spectrum is obtained by average weighting method, that is, the optimized spectrum analysis results. In order to test the effectiveness of the proposed algorithm, experiments are carried out under two and eight segments of the sequence. The results show that the accuracy of the proposed algorithm has been greatly improved.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2019-04-14 稿件编号:201904083作者简介:陈维佳(1990—),女,河北唐山人,硕士研究生,助理工程师。研究方向:测控技术。
更新日期/Last Update: 2019-11-25