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高分解能フィルター バンク ベースのパワー スペクトル推定

この例では、チャネライザーと呼ばれることもある効率のよいポリフェーズ フィルター バンクを使用して高分解能スペクトル解析を実行する方法を説明します。

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例の検証

この例では、フル バンド スペクトル推定器とサブバンド スペクトル推定器を比較します。どちらのスペクトル推定器も、ウェルチ手法に基づく推定器と比べて良好な分解能とより高い正確性を提供するポリフェーズ フィルター バンク (チャネライザー) 実装を使用します。フィルター バンク スペクトル推定器とウェルチ手法に基づくスペクトル推定器の比較については、High Resolution Spectral Analysis in MATLABを参照してください。

この例では、フル バンド推定器には、スペクトル推定を計算するために 512 の位相から成るポリフェーズ FIR フィルターと 512 の点から成る FFT が必要です。各サブバンドの正弦波周波数は、周波数が増加するにつれて間隔が大きくなっていきます。ここでは、低い周波数帯域では高周波数分解能が必要となり、高い周波数帯域では低分解能が必要となるケースを設定しようとしています。

サブ帯域のアプローチの方が効率的です。8 位相ポリフェーズ FIR フィルターと 8 点 FFT を使って広帯域信号を 8 つのサブ帯域に分割します。その後、フル バンド推定器と同じ分解能でスペクトル推定を計算するため、64 帯域のフィルター バンク推定器 (それ自体に 64 位相ポリフェーズ FIR フィルターと 64 点 FFT が含まれている) を低周波数サブ帯域で使用します。同じ実装を中低域の周波数帯域に使用します。

モデルのシミュレート

中高域の周波数帯域については、正弦波の間隔がさらに離れています。そのため、32 帯域フィルター バンク推定器が使用されます。高周波数帯域については、16 帯域フィルター バンク推定器を使用します。

参考文献

harris, f. j.Multirate Signal Processing for Communications Systems, Prentice Hall PTR, 2004.