5.2 Спектральное оценивание по методу Блэкмана - Тьюки
Методы Шустера и Блэкмана-Тьюки основаны на применении формул
2T
S (0) = Lim M<
T ^ ад
— J x(t )exp(- j0t )dt 2п — t
(5.61)
1
1
T
где Т - интервал наблюдения, 0 - частота анализа
(5.62)
1
S (0) = — J R(r)exp(— j0)dr 2п
— ад
как основ для получения спектральных оценок.
Для устранения статистической несостоятельности в указанных оценках используется метод, предложенный Барлеттом и Тьюки /4/, который предлагает проведение дополнительного сглаживания спектральных оценок вида(5.63)
S0) = —L- M Г| Л(0)\2 2п T } 1
1 т
(5.64)
Skp) = — J R(r)cos(0r)dr 2п 0
на ограниченных временных (частотных) отрезках при аналоговом оценивании или ограниченных выборках временных последовательностей при синтезе дискретных оценок СПМ.
В цифровой форме оценки (5.63) и (5.64) принимают вид соответственно
Д t N — 1N — 1
(5.65)
nN
$•(0 ) = ^ Z x (i Д t) • x (к Д t) exp[ — j0 (i — к ) Д t ],
i = 0 к = 0
(5.66)
S(0) = ^L J 2 • NZ 1 Я(Ш) cos(k0Д) — R(0) \ . 2n l к = 0
Согласно принятой классификации традиционные методы спектрального оценивания могут быть охарактеризованы следующим образом:
оценки СПМ могут быть как аналоговыми, так и цифровыми;
оценки строятся по реализации исследуемого процесса без предварительного
его моделирования;
оценки линейны относительно своих параметров;
спектральные оценки получаются на ограниченных интервалах времени;
оценивание СПМ может производиться как по имеющейся оценке АКФ
процесса, так и непосредственно по его реализации.
Упомянутая выше процедура дополнительного сглаживания оценки /4/ эквивалентна умножению в преобразовании Фурье на некоторую весовую функцию - спектрального g(0) или корреляционного И(т) окна.
Приведенная характеристика оценок СПМ, получаемых традиционными методами, будет в дальнейшем продолжена путем рассмотрения метрологических характеристик спектральных оценок, получаемых с помощью разного вида окон.
Для обеспечения единства подхода в качестве критерия отличия получаемых оценок от истинностных значений СПМ, с помощью которого будут сравниваться различные оценки СПМ, станем использовать один и тот же среднеквадратический критерийё2(0) = M
{{(0) — S (0 )}2 "I = Д2 cv + D[S(0 )] == min. (5.67)
Относительная среднеквадратическая погрешность при этом определяется следующим образом
г» = 4с^ + 4У. (5.68)
S 2(0) S 2(0) v 7
С учетом дополнительного сглаживания (использования
корреляционных окон) соотношения (5.65) и (5.66) примут вид соответственно:
1 ад
S(0) = - Jh(T)• RT)cos(0r)dr, (5.69)
n 0
At Г N—1 1
S0) = —J2ZКШ)• М(Ш)^(к0&) — h(0)R(0)\ . (5.70)
2n | к=0 J
При этом оценки с верху относительной дисперсии оценки СПМ и относительной ошибки от смещенности будут определяться соотношениями вида
Ф4* T J h(0)dT, (5.71)
S (0) T 0
у = M [0) — S (0)]- ^Tr0CJ[h(r) — 1]R(r)cos(0r)dr . (5.72)
cv n S(0)0
Погрешности оценивания, как видно из (5.71) и (5.72), определяются видом весовой функции к(т) (корреляционного окна).
К настоящему времени предложено много различных корреляционных окон, среди которых наибольшее распространение получили окна: Пугачева - Даниэля, Бартлетта, Хемминга, Тьюки, Парзена /4/.
Приведем краткий сравнительный анализ спектральных оценок с использованием перечисленных окон.
Окно Пугачева - Даниэля представляет собой прямоугольник в частотной области и определяется выражением
2п Aw —,| w |<
g(w) =
Aw Л 4п, (5.73)
Aw
0,| w |>
. 1 4п
соответствующее корреляционное окно имеет вид
( Aw
SinlT)т
Кт) = . (5.74)
'tl Aw
т
2
На рисунке 23 изображены графики функций ( 5.73 ) и (5.74 )
Очевидно, что использование этого окна эквивалентно полосовой фильтрации и требует большого объема вычислительных процедур. Оценка СПМ при этом имеет вид
A w
2 т л sin( )т
S(w) = — f R(т) —2 cos w тс!т. (5.75)
П J Aw^т
2
Погрешности оценивания в этом случае довольно велики, особенно для процессов с АКФ, обладающих низкой колебательностью.
Оценка сверху относительной среднеквадратической погрешности оценки Пугачева - Даниэля определяется выражением
Y = т +Y 2 =?m + (5.76)
/ T Гсш т S2(w) V 7
или
2 тт I 1 п
-\т2R(т)cos(wт)dT . (5.77)
ад
2
T I S(w) 3т
Для случайного сигнала с АКФ
(5.78)
D, ч — а \т | R(w) = e 1 'cos w^T
и СПМ:
а
(5.79)
S (w) = — • 2п
а
- + -
а2 + (w + w0)2 а + (w + w0)2
выражение (5.77) имеет вид
(5.80)
п
т
с2
X2 = — +
Т 9т\а4
где
(5.81)
с = 1 — 3(п + х)2 + 1 — 3(п + х)
1 + (п — х)2
ю0
[1 + (П + х)2]2 здесь
ю
х =
п = —;
а
а
Из (5.80) видно, что для уменьшения дисперсии оценки (5.75)
г 2п
необходимо уменьшать ширину корреляционного окна тт = —, но при этом
Аю
растет смещение.
Зависимость (5.68) носит параболический характер и, следовательно, имеет единственный экстремум - минимум. Среднеквадратические погрешности оценок СПМ для других окон определяются аналогичными соотношениями. Дженкинс Ваттс /4/ показали, что измеряя ширину окна можно получать одинаковые метрологические характеристики для оценок, полученных с помощью различных окон. По этому для удобства сравнения вычисляют оценки СПМ, соответствующие окнам с оптимальной в смысле среднеквадратической ошибки шириной т0m.Оптимальная ширина корреляционного окна (5.74) находится из условия существования экстремума следующим образом:
ду2 дтт
(5.82)
4п4С 2T
= 0;...т т = 5
3а4
где т m - оптимальное, в смысле среднеквадратического критерия, значение ширины окна.
Погрешность оптимизированной оценки Пугачева - Даниэля имеет вид
1
с К
(5.83)
(5.84)
И(т) =
Окно Барлетта представляет собой треугольник во временной области
у20 « (2.1 + 0.49)- 1 ;...|т| < т m
г
m
0;...\т\ > т
Соответствующее спектральное окно имеет вид:
• 2,А® sin (—К
(5.85)
2
g < = тт
(2)т
А® 2 2
m
а спектральная оценка:
(5.86)
2 ( т I S(<) = — Г ^^-(т)! 1 cos(<ат)ёт
— 0 I тт )
Графики функций (5.84) и (5.85) показаны на рисунке 43.
Как видно из (5.85) и рисунка 43, спектральная оценка имеет выраженные боковые лепестки, что крайне не желательно при спектральном анализе. Это объясняется тем, что спектр исследуемого сигнала, и особенно его слабые составляющие искажаются, так как боковые максимумы лепестков «маскируют» пики слабых гармоник обрабатываемого сигнала.
-т„
т т
m
g <
<
Рисунок 44 - Корреляционное и спектральное окна Барлетта
оценки определяется
Y
Среднеквадратическая погрешность выражением:
(5.87)
т 4 2
T а тт
—J тЯ(<а) cos^rd т
2 2 т
Y = m +
3 T
со
2
Оптимальная ширина окна т0т определяется соотношением:
0 8TC2
тт = л 7 и с учетом этого
V 0.667а
1
(5.88)
'C2/ •
у02 = (1.61 + 0.67) •
(аТ )2
Не смотря на простоту технической реализации, окно Барлетта довольно редко используется в современном спектральном анализе из-за явно выраженных боковых лепестков и сравнительно низких метрологических характеристиках.
Окно Хэмминга описывается во временной во временной и частотной областях уравнениями
т
V m J
ед =
(5.89)
0.54 + 0.46cos
0, \T\>Tm
\т\ < т
(5.90)
g(0) = 1.08^^00 + 0.46Sin(0Tm -п) + 0.46sin(0тт -п)
(0Тт -П)
0тт
0Тт +П)
и спектрального окон Хэмминга
Графики корреляционного изображены на рисунке 44:
2птт
2птт
1
-т
т
Рисунок 45 - Корреляционное и спектральные окна Хэмминга Погрешность у2 определяется выражением:
2
2п
(5.91)
у = 0.8^ +
T
4.35^ S (0)
- \т2R(T)cos(0T)dT
IJ
1
(5.92)
-C .
(аТ)4/ 25
у2 = (0.8 + 0.5)
Оценка, получаемая при помощи окна Тьюки, дает результаты несколько лучше, чем оценка Хэмминга.
Окна Тьюки во временной и частотных областях описываются следующими соотношениями:m
т > т
(5.93)
т
V m ))
к(т) =
m
т <т
1 2
0;
С ( I Л!
—т
1 + cos
g << =
(5.94)
т
sln(Tm ) , тm sin {atm + —) , т m ^(«m - —)
m
<
^ 2 ^T^m +— 2 ^T^m - —)
а оценка СПМ:
(5.95)
2 Ш
S<) = — j Я(т) —0 1 + cos —т т V V m )) cos
(сот)с1г
Графики функций (5.93) и (5.94) приведены на рисунке 45. Боковые экстремумы здесь того же порядка, что и у оценки Хэмминга, хотя погрешности оценивания меньше.
y = 0.75—^ + T
(5.96)