什麼是Model-Based頻譜分析?



主要軟體:
主要軟體版本: 7.0
主要軟體修正版本:
次要軟體: N/A

問題: 什麼是Model-Based頻譜分析?

解答: Model-based頻譜分析是用來做頻譜估測的一種時間序列分析方法。其理論基礎是根據下面的假設:要分析的訊號可以使用一個數學模型來描述。通常使用這個分析方法時所引用的數學模型包含Autoregressive(AR)以及Autogressive Moving Average(ARMA)。Model-based頻譜分析和傅立葉頻譜分析不同的地方在於傅立葉頻譜分析不需要數學參數來描述信號,也就是不需要一個數學模型。下面是Model-Based頻譜分析的特點:
‧即使資料點數有限,依然可以估測頻率的資訊
‧可以估測一個訊號其正弦成分的相位、振幅和阻尼係數
‧需要先對輸入訊號的有一定的認識,也就是說,需要使用一個數學模型來描述輸入訊號
‧跟FFT相比,其需要更多的數學運算且較易受影響,適合較小的資料組(資料點小於100點)

相關連結:

附加檔案:





報告日期: 07/26/2006
最後更新: 11/11/2007
文件偏號: 3ZPCIPZH