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Modified Constrained Notch Fourier Transform (MCNFT) for Sinusoidal Signals in Noise and Its Performance Transformada de Fourier de Notch Restringida Modificada (MCNFT) para Sinais Senoidais em Ruído e Seu Desempenho

Yegui XIAO, Takahiro MATSUO, Katsunori SHIDA

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Resumo:

A análise adaptativa de Fourier de sinais senoidais em ruído é de essencial importância em muitos campos da engenharia. Até agora, muitos algoritmos adaptativos foram desenvolvidos. Em particular, um algoritmo baseado em banco de filtros denominado transformada de Fourier de entalhe restrito (CNFT) é muito atraente em termos de custo-benefício e desempenho facilmente controlável. No entanto, seu desempenho torna-se ruim quando as frequências do sinal não são espaçadas uniformemente (ou espaçadas com intervalos desiguais) no domínio da frequência. Isso ocorre porque as estimativas dos coeficientes discretos de Fourier (DFCs) no CNFT são inevitavelmente corrompidas por distúrbios senoidais nesse caso. Este artigo propõe, a princípio, um CNFT modificado (MCNFT), para compensar o desempenho do CNFT para sinais senoidais ruidosos com frequências de sinal conhecidas e não uniformemente espaçadas. A seguir, a análise de desempenho do MCNFT é realizada detalhadamente. É derivada uma expressão de forma fechada para o erro quadrático médio (MSE) de estado estacionário de cada estimativa DFC. Esta expressão indica que o MSE é proporcional à variância do ruído aditivo e é uma função complexa tanto da frequência de cada componente de frequência quanto do raio do pólo do filtro passa-banda usado no banco de filtros. Extensas simulações são apresentadas para demonstrar o melhor desempenho do MCNFT e a validade dos resultados analíticos.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E85-A No.5 pp.1096-1103
Data de publicação
2002/05/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Processamento de Sinal Digital

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