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一种新型的目标极点提取方法──SSFB 被引量：1
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作者 黄浴 强伯涵 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第4期394-402,共9页
状态空间法（ＳＳＭ）是目前信号分析中应用广泛的一种方法，它为目标极点提取提供了一个十分有效的工具．文中分析了自回归（ＡＲ）模型与状态空间模型在极点提取时的关系，并基于后向线性预测（ＢＬＰ）的思想建立了新颖的后向递推状... 状态空间法（ＳＳＭ）是目前信号分析中应用广泛的一种方法，它为目标极点提取提供了一个十分有效的工具．文中分析了自回归（ＡＲ）模型与状态空间模型在极点提取时的关系，并基于后向线性预测（ＢＬＰ）的思想建立了新颖的后向递推状态空间模型．在参考文献六中，Ｓ．Ｍ．Ｋａｙ深入分析了噪声对于线性预测的ＡＲ模型的影响，文中将此类稚到状态空间模型中，由此得到前向和后向递推状态空间法（ＳＳＦＢ）．蒙特卡罗模拟表明其性能优于原ＳＳＭ，表现在以下两个方面：一是在更宽的信噪比（ＳＮＲ）范围内获得对极点实部的无偏估计；二是进一步减小提取极点时算法对采样率的敏感性． 展开更多
关键词 极点提取 状态空间法 目标 SSFB
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