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皮萨连科谐波分解
编辑皮萨连科谐波分解，也被称为皮萨连科方法，是一种频率估计的方法。这种方法假设一个信号。x(n)，包括一个信号，x(n)在白噪声存在下的复指数。由于复指数的数量必须事先知道，所以它的用处有些局限。皮萨连科的方法还假设自相关矩阵的p+1值是已知的或估计的。自相关矩阵是已知的或估计的。因此，鉴于(p+1)×(p+1)的自相关矩阵，维度是(p+1)×(p+1)。
自相关矩阵，噪声子空间的维度等于1，由最小特征值对应的特征向量跨越。这个特征向量与每个信号向量都是正交的。频率估计可以通过设置频率等于多项式的根的角度来确定
皮萨连科谐波分解的历史
编辑研究白噪声中复杂信号的频率估计问题时重新发现。频率可以从自相关矩阵的最小特征值所对应的特征向量中得到。
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