Performance Analyses of Notch Fourier Transform (NFT) and Constrained Notch Fourier Transform (CNFT)
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概要
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雑音におけるサイン信号や擬似の周期信号のフーリエ解析は様々な分野で必要とされている。今まで、多くの解析アルゴリズムが提案されてきている。その中、フィルタバンクを用いたものとして、田所氏らとKilani氏らによって提案されたNotch Fourier Transform (NFT)とConstrained Notch Fourier Transform (CNFT)が有効である。本報告では,NFTとCNFTの統計性能に対する解析を行なう。具体的には、両アルゴリズムにおける、フーリエ係数を推定するためのSliding Algorithmsの推定バイアスと推定自乗誤差の陽表示を導出し、その結果、NFTもCNFTも推定バイアスがないこと、そして推定分散が信号周波数や雑音の分散などに関係することが明らかにされる。解析の正当性がシミュレーション実験により検証される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-12-17
著者
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