【摘 要】
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本文提出了一种新的二维正弦参量估计方法,这种方法基于二维自相关矩阵信号特征向量所形成信号矩阵的奇异值分解(SVD),将二维频率估计问题分解在每一维上进行,本方法的优点是
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本文提出了一种新的二维正弦参量估计方法,这种方法基于二维自相关矩阵信号特征向量所形成信号矩阵的奇异值分解(SVD),将二维频率估计问题分解在每一维上进行,本方法的优点是有效性高,且节省运算量。计算机模拟实验验证了上述结论。
In this paper, a new two-dimensional sinusoidal parameter estimation method is proposed. This method is based on the singular value decomposition (SVD) of the signal matrix formed by two-dimensional autocorrelation matrix signal eigenvectors, and decomposes the two-dimensional frequency estimation problem in each dimension The advantage of this method is that it is highly efficient and saves computational complexity. Computer simulation experiments verify the above conclusion.
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