Poder Espectro Estimativa Técnicas

Um espectro de energia demonstra a distribuição de energia de uma série de tempo em relação ao seu domínio de frequência . Como uma série temporal pode conter de forma irregular períodos de sinal amostrado , o espectro de potência é geralmente considerado contínuo , o que requer uma representação de valores que de frequência a ser proporcional ao seu intervalo de frequência . A fim de eliminar a dependência do intervalo , o espectro de potência pode ser normalizado para representar a densidade de potência espectral , ou PSD . O que é PSD ?

PSD é definido como uma medida da potência do sinal de espectro por cada unidade na sua largura de banda , tal como medido em volts condução uma alimentação de 1 ohm , ou V ^ 2 /Hz . Se o seu valor PSD é representar em formato de decibéis (dB) , a unidade para as mudanças PSD em dB ref V /sqrt (Hz). Para calcular o PSD de uma série de tempo , você precisa ter certeza de converter suas unidades para qualquer unidade que você está medindo para esse período .
Parametric contra métodos não paramétricos

Os dois principais métodos de estimação PSD são paramétricos e não paramétricos . Métodos paramétricos envolvem o uso de modelos paramétricos de séries temporais com base em uma série de números finitos , usando reunidos para formar um único vetor. Estes métodos dão como certo que a série temporal é parte de um sistema linear que pode ser medido em resposta ao ruído branco . Para estimar um PSD usando métodos paramétricos , você terá que recolher os parâmetros do modelo da série, que reflete o comportamento do sistema contido.
Métodos não paramétricos

Finite vs. infinitas Systems.

métodos não paramétricos são baseados em uma série de tempo que são considerados infinito, e, portanto, não exigem que você reunir os parâmetros ou um modelo do sistema antes de prosseguir. Estes métodos são , em vez baseado num processo chamado de janelas de dados , em que uma selecção de dados é utilizada no lugar de todo o sistema . Isso resulta em uma ligeira distorção dos resultados, devido à amostra restrita , mas também permite que o período de estimação para evitar picos onde os dados vai muito fora do seu comportamento esperado.
Exemplos de métodos não paramétricos

métodos não paramétricos são baseados na transformada discreta de Fourier , que é um algoritmo concebido para transformar as amostras de um período de tempo no seu domínio da frequência . É usado geralmente para a análise espectral , de telecomunicações , de acústica , imagiologia médica e assim por diante . Os exemplos comuns de métodos não paramétricos incluem o método periodogram ( que é o mais comum ) , método Welch ( que divide as suas sequências em subsequências ) e Capon método (que utiliza energia de saída através de um filtro passa-banda para limitar a resposta ) .