提高低信噪比下频率估计精度的多段倍频正弦信号融合算法

本文主要探讨了一种针对低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计优化算法，该算法特别适用于多段倍频正弦信号的融合。研究的背景是为提高频率估计的精度并扩大传统多段信号融合方法的应用范围。算法的核心思想是首先识别并处理多段信号中存在的频率不等问题，通过生成倍频修正矩阵，将不同频率的信号调整到同一频率域，从而减少频谱分析中的干扰。 在处理相位不连续和信号时宽不一致的问题时，作者构建了一种具有相位连续性和噪声对消特性的加权因子。这些加权因子的作用是平衡各段信号的贡献，确保在融合过程中能够有效地抑制噪声，同时保持信号的完整性。通过这些权重的精细调整，算法能够生成最优加权融合频谱，这个频谱能更准确地反映信号的真实频率特性。 最终，通过谱峰搜索技术，可以从最优加权融合频谱中精确提取频率估计值。作者通过实验验证，结果显示该算法相较于现有的频率估计方法，显著提高了频率估计的精度，并且在抗噪声性能和适用性上表现出色。本文的研究成果不仅对信号处理领域，特别是频率估计方面的技术提升具有重要意义，也为实际应用中的噪声抑制和信号融合提供了新的思路。 关键词：频率估计、加权融合、多段倍频正弦信号、噪声对消。该篇论文发表于自然科学领域的期刊，得到了国家自然科学基金项目和重庆市自然科学基金项目的资助，作者肖玮等人在后勤工程学院后勤信息工程系进行研究工作。文章通过详细的理论分析和实验验证，为读者展示了这一创新频率估计方法的技术细节和实际效果。