《表1 两种算法仿真结果》

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《基于平均幅度谱的高精度频率估计方法》

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信噪比定义为：，取N=1024，M=4，则L=N/M=256。设f0为某个量化频率，取，则?f f=s/L，从f0到取11个离散的频率：，i=1，2，i ii1 1，对频率为fi的信号分别用新算法进行频率估计。Monte Carlo仿真次数为1000次模拟，计算均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。估计频率方差下限为：。取δ=0.3，μ=0.3，λ=0.5，仿真结果如表1所示。从表1可看出，当信噪比较高如SNR在0dB以上时，本文算法估计误差下限非常接近克拉美-罗限，与M-Rife法相当；当信噪比较低时如SNR=-3dB时，本文算法不仅在量化频率附近频点的估计误差很小，而且在整个频段上仍保持较高的精度，估计误差小于1.2倍克拉美-罗限。（注：表1中两种算法估计结果及克拉美-罗限的不同在于两者使用不同长度采样数据所致。表2给出了低信噪比条件下靠近量化频率f0的11个离散的频率点：