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本文的写作是针对在噪声背景下，尤其信噪比比较低时，估计信号的频率参量。首先回顾了频率测量的历史，总结了经典法和现代法信号频率估计中主要的频率测量方法，主要包括傅立叶变换(FFT)法、最大似然(ML)法，修正协方差法、多信号分类(MUSIC)法和子空间旋转不变法(ESPRIT)等。针对加噪信号的两个接近的频率，应用以上提到的各种方法进行频率估计，并对各种方法下得到的估计结果进行比较，进而得出一种比较理想的频率测量方法—ESPRIT法。这种方法在较低信噪比情况下，仍具有较高的分辨率，在保证精度的基础上，极大的减少了计算量，且不需作扫描处理。文章针对对比得到的ESPRIT方法，就其算法尝试在硬件上进行实现，并对算法中的关键部分奇异值分解(SVD)应用CORDIC算法在FPGA上实现。所有这些仿真设计都是在MATLAB7.0和Xilinx的FPGA芯片及其ISE7.1为基础进行的。最后，对本文的工作做出了总结。