ОФНРадиотехника и электроника Journal of Communications Technology and Electronics

  • ISSN (Print) 0033-8494
  • ISSN (Online) 3034-5901

Класс весовых функций с плоской вершиной и низкими боковыми лепестками спектра для гармонического анализа сигналов

Код статьи
10.31857/S0033849424090068-1
DOI
10.31857/S0033849424090068
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том 69 / Номер выпуска 9
Страницы
866-877
Аннотация
Рассмотрены весовые функции с плоской вершиной, используемые для повышения точности измерения амплитуды составляющих спектра при дискретном гармоническом анализе. Предложен новый класс весовых функций с плоской вершиной, обеспечивающих минимальный уровень максимального бокового лепестка спектра и простой способ вычисления значений функции. Описаны математическое представление новых весовых функций и метод оптимизации их параметров, основанные на предыдущих работах авторов. Синтезирован ряд весовых функций с плоской вершиной порядков 1…6 со скоростями спада боковых лепестков 6, 12, 18, 24, 30, 36 и 48 дБ/окт, представлены таблицы их параметров и проанализированы характеристики синтезированных функций. Предложен альтернативный способ повышения точности измерения амплитуды спектральных составляющих.
Ключевые слова
гармонический анализ весовые функции с плоской вершиной метод оптимизации минимальные боковые лепестки
Дата публикации
16.09.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
15

Библиография

  1. 1. Хэррис Ф.Дж. // ТИИЭР. 1978. Т. 66. № 1. С. 60.
  2. 2. Prabhu K.M.M. Window Functions and Their Applications in Signal Processing. Boca Raton: CRC Press, 2014.
  3. 3. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. М.: Техносфера, 2006.
  4. 4. D’Antona G., Ferrero A. Digital Signal Processing for Measurement Systems. N.Y.: Springer Media, 2006.
  5. 5. Salvatore, L., Trotta A. // IEE Proc. 1988. V. 135. № 6. P. 346.
  6. 6. Heinzel G., Rudiger A., Schilling R. Spectrum and Spectral Density Estimation by the Discrete Fourier transform (DFT), Including a Comprehensive List of Window Functions and Some New at-top Windows. Hannover: Max-Planck-Institut fur Gravitationsphysik, Teilinstitut. 2002, 84 p.
  7. 7. Cortés C.A., Mombello E., Dib R., Ratta G. // Signal Processing. 2007. V. 87. P. 2151.
  8. 8. Зайцев Г.В. // Радиотехника. 2011. № 3. С. 21.
  9. 9. Коллатц Л., Крабс В. Теория приближений. Чебышевские приближения и их приложения. М.: Наука, 1978.
  10. 10. Зайцев Г.В. // Радиотехника. 2012. № 1. С. 55.
  11. 11. Хзмалян А.Д. // Вестник воздушно-космической обороны. 2018. № 4. С. 90.
  12. 12. Zaytsev G.V., Khzmalyan A.D. // Proc. Int. Conf. on Eng. and Telecom. (EnT). Dolgoprudny. 20–21 Nov. 2019. N.Y.: IEEE, 2019. https://doi.org/10.1109/EnT47717.2019.9030552
  13. 13. Зайцев Г.В., Хзмалян А.Д. // РЭ. 2021. Т. 66. № 5. С. 443. https://doi.org/10.31857/S0033849421050120
  14. 14. Зайцев Г.В., Хзмалян А.Д. Оптимальные весовые функции для гармонического анализа сигналов в реальном времени. М.: НПО «Алмаз», 2023. https://elibrary.ru/item.asp?id=54363389
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека