摘要频率估计是数字信号处理的重要内容，对噪声条件下的正弦波信号进行频率估计是信号处理的经典课题。快速高精度的频率估计问题在很多领域普遍存在，具有重要的理论意义和应用价值。
论文首先介绍了频率估计的基础知识，简述了FFT的栅栏效应和常用的窗函数。然后，论文又介绍了几种常见的频率估计算法：最大似然法、双线幅度法、分段FFT法和Quinn 算法，并分别叙述其算法原理和特点。23334
论文在总结现有算法的基础上，研究了一种基于FFT的频率估计改进算法，在数据采集时间、数据采集点数、时域窗口类型及频域中可达到的分辨率之间寻找一个最佳平衡点。通过MATLAB仿真和性能比较分析得知，该算法具有快速、高精度的特点。
毕业论文关键词 频率估计 快速傅里叶变换 快速 高精度
Title A Fast Frequency Estimation Algorithm
Abstract
Frequency estimation is an important content of digital signal processing. The frequency estimation of sine wave signal is a classic topic of signal processing under the condition of noise. The problem of fast and accurate frequency estimation is widespread in many fields. So the frequency estimation has great significance both on theory and practice.
Firstly, the basic knowledge of frequency estimation is introduced, including FFT “fence” effect and the common window function . After that, several types of high-precision frequency estimation algorithms as well as their algorithm principles and characteristics are discussed in this paper，including maximum-likelihood method, Rife method, Partial FFT method and Quinn algorithm.
On the basis of summarizing the existing algorithms, an improved algorithm based on FFT frequency estimation is concluded in the paper. When using it, a tradeoff exists between the amount of time needed to collect data, the number of data points collected, the type of time-domain window used, and the resolution that can be achieved in the frequency domain. It can be learned from the result of simulation by MATLAB and analysis of performance that the algorithm is fast and accurate.
Keywords frequency estimation FFT fast accurate
目 次
1 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 频率估计的发展 2
1.3 本文主要工作及论文结构 3
2 频率估计的基础知识 4
2.1 频率估计问题的数学模型 4
2.2 快速傅里叶变换(FFT) 4
2.3 窗函数 5
2.4 栅栏效应 9
2.5 MATLAB简介 9
3 频率估计的一般算法 10
3.1 最大似然法 10
3.2 双线幅度法(Rife法) 12
3.3 分段FFT法 14
3.4 Quinn 算法 16
4 频率估计的改进算法 19
4.1 算法思路 19
4.2 谱峰位置估计 20
4.3 MATLAB仿真评估 22
4.4 仿真结论 24
结论 25
致谢 26
参考文献27
1 绪论
1．1 研究背景和意义
数字信号处理过程中，信号的频率是用来描述信号的一个至关重要的参数，有着不可替代的作用。根据已知的有限数据，使用频率的频谱分析，我们可以估算信号的频率。对于时变的信号进行处理，通常采用的方法是将信号变换到其在频域中等价的形式，通过判断该信号是周期的、非周期的，还是随机的，来寻找它的傅里叶变换关系式。该方法已经在数字信号处理中广为流传。很多时候，信号的频域形式往往更加容易说明和表征，频谱可以对原始的信号进行更加简单的描述，而且对于信号通过线性系统以后的变化更适合在频域上解释。 MATLAB一种快速频率估计算法研究:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_16349.html