频响函数矩阵 [H(k)] 表示线性系统输入和输出的频域关系。{X(k)} 为输入信号,{Y(k)} 为输出信号。用{Y(k)}=[H(k)]×{X(k)} 描述的理想系统的关系,其输出直接由输入引起,没有任何噪声混杂进来,实际上这是不可能的。 因而人们提出各种估计方法,用于从实际测量的输入和输出信号出发估计出[H(k)]。频响函数估计,至少需有一个参考通道和一个响应通道 01、H1估计 最常用的是H1估计,它假定输入信号中没有噪声,从而认为所有X(k) 的测量都是精确的。 如果输入信号中存在噪声,那么H1估计得到的是FRF低估值。反共振区的H1估计优于共振区的H1估计。 在各输入信号之间不相关情况下,H1估计得到最佳的结果。 02、H2估计 作为替换,可以采用H2估计。假定输出信号中都没有噪声,所以Y(k) 值的测量都是精确的。 如果输出信号中存在噪声,那么H2估计得到的是FRF的高估计。其对共振区的估计优于反共振区的估计。 这种估计只有在单输出情况下才能计算。 03、Hv估计 Hv估计得到FRF的最佳总体估计,它假定输入和输出都有噪声,所以需要比其他两个更多的计算时间。 它在共振区的估计接近于H2估计,而在反共振区的估计则接近于H1估计。 根据实际系统,进行频响函数估计选择,可以使得获得结果更准确。 来源:吉兴汽车声学部件科技有限公司微信公众号(ID:gh_ff1a461c24cb),作者:张阳。 |
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