Prony模型在正弦信号参数估计中的应用研究

"云计算-基于Prony模型的正弦信号参数估计算法研究.pdf" 这篇PDF文档是哈尔滨工程大学硕士研究生张超宇关于“基于Prony模型的正弦信号参数估计算法研究”的学位论文，由邓廷权教授指导。论文提交时间为2014年12月，答辩时间为2015年3月。作者在学位论文原创性声明中确认所有工作独立完成，并遵守了知识产权规定，承诺论文内容不含他人已发表成果，除非明确标注。此外，作者同意学校对论文进行保存、汇编和公布。 论文的核心内容围绕着Prony模型在正弦信号参数估计中的应用展开。在信号处理领域，根据傅里叶级数理论，任何连续信号都可以被看作是不同频率正弦波的叠加。然而，实际获取的信号通常会受到噪声的干扰。因此，从噪声环境中准确地估计出正弦信号的参数（如频率、幅度和相位）是一项关键的技术挑战。 Prony模型是一种特殊的线性递归滤波器模型，特别适合于分析和重构离散时间序列中的复指数信号，包括正弦信号。经典Prony算法是该模型的一种实现，它通过解析解的方式估计信号的频率成分。在论文中，作者可能详细探讨了以下方面： 1. Prony模型的基本原理和构建过程，包括如何通过有限的采样数据来近似一个离散的复指数信号序列。 2. 噪声环境下Prony模型的稳健性分析，以及如何改进算法以提高在噪声中的参数估计精度。 3. 与其他正弦信号参数估计算法（如最小二乘法、匹配追踪等）的比较，突出Prony模型的优势和局限性。 4. 实验设计与结果分析，可能包括模拟和真实信号的数据测试，展示算法在不同条件下的性能。 5. 应用场景探讨，可能涉及通信、音频处理、图像处理等领域，以及如何利用Prony模型解决实际问题。 这篇论文对于理解并应用Prony模型进行正弦信号参数估计具有重要意义，尤其对于在云计算环境中处理大规模数据的信号处理任务，这种高效且精确的参数估计方法显得尤为关键。通过深入研究和优化Prony算法，可以提升云计算平台在信号分析和噪声抑制方面的性能，为各种实时信号处理应用提供支持。