Хабрахабр

Об авторегрессионном оценивании спектральной плотности стационарного сигнала

Методы спектрального оценивания стационарных случайных процессов, основанные на быстром преобразовании Фурье (БПФ), хорошо известны и широко применяются в инженерной практике. К их недостаткам следует отнести, в частности, высокую дисперсию (низкую точность) оценки при недостаточно длительном интервале наблюдения за процессом, что визуально обычно проявляется в сильной «изрезанности» графика спектральной плотности мощности(СПМ). Одним из альтернативных методов спектрального оценивания является авторегрессионный метод, рассмотренный на примере ниже, который в инженерной практике известен гораздо меньше. Метод во многих случаях позволяет сравнительно просто получить гораздо более качественную оценку СПМ (рис.1), а иногда и более глубокие сведения об исследуемом случайном процессе.

1 Классическая и авторегрессионная оценка СПМ «короткого» процесса
Для демонстрационных целей был синтезирован дискретно-временной сигнал (последовательность) x[i]. image
Рис. Сигнал смоделирован при помощи ARMA-модели (цифрового фильтра), имитирующей свойства механической системы (1) — перемещение материальной точки x(t) в «одномассовом» осцилляторе с параметрами m=1 кг, c= 100 Н/м, k=2,5 кг/с, и силовым возмущением — гауссовым «белым»(с учетом дискретизации) шумом f(t) с дисперсией 1 Н2, интервал дискретизации по времени Δt=0,12 с.

image

Способ построения модели уже рассматривался ранее здесь . Построена модель (2).

6388· x[i-1] + 0. x[i] — 0. 009667·f[i-1] (2) 7408· x[i-2] = 0.

отсчетов, для чего использован генератор нормально-распределенной случайной величины randn( ) общеизвестной программной среды. С помощью (2) синтезирована последовательность в 50 тыс.

После завершения моделирования процесса x[i], количественные параметры модели (2) предполагаются неизвестными — для исследования доступен только сам процесс и, в какой-то мере, сведения о свойствах модели в самых общих чертах.

Среднеквадратичное отклонение такой оценки, исходя из того, что последовательность имеет длину около 200 неперекрывающихся сегментов, может быть примерно оценено, как ~7%. Было проведено спектральное оценивание 50000-точечной последовательности методом Уэлча, размер сегмента принят равным 256 отсчетам, применено окно Хэмминга и 60% перекрытие сегментов.

Далее, предполагая, что в реальных условиях в эксперименте для исследования доступна гораздо менее длинная последовательность, проведены исследования только по первым 500 отсчетам этого сигнала.

СКО такой оценки ~70%, заметна очень сильная «изрезанность» графика (рис. Получена оценка методом Уэлча с теми же параметрами. 2).

2 Оценивание СПМ «длинного» и «короткого» процессов классическими методом image
Рис.

Исходя из того, что примерный вид функции (графика) СПМ процесса нам известен (например, исходя из известной физической природы процесса — одномассовый осциллятор под белым шумом, либо из оценивания аналогичных процессов, для которых доступны более длинные реализации), принято решение об оценивании с помощью модели авторегрессии второго порядка (AR(2), или =ARMA(2,0)).

Существуют методы, здесь пока не рассматриваемые, помогающие в определении порядка модели на основании только самого анализируемого процесса. Определение порядка модели — весьма важный момент, ошибка в порядке может повлечь очень грубые ошибки в результатах оценивания.

Оценивание параметров модели поизведено с помощью известных уравнений Юла-Уолкера для авторегрессионного процесса (несущественно модифицированных с целью некоторого упрощения структуры скрипта ):

image

Как видно из уравнений, для определения параметров понадобятся только три первых члена авторегрессионной последовательности Rxx[0], Rxx[1], Rxx[2], которые и были оценены по исходной 500-точечной последовательности x[i] корелограммным методом, СКО такой оценки ~4,5%.

Они и появились-то из-за преимущественно «предсказательного» использования ARMA-моделей в экономике, в более ранних «инженерных» источниках их нет. (Кстати, видно, что «минусы» перед a1, a2 2и т.д, крайне неудобны. Уже сомневаюсь, что надо было здесь использовать такое понимание AR-коэффициентов.)

Корреляционная матрица в (3) на практике всегда имеет строгое диагональное преобладание | Rxx[0] | >| Rxx[i] |, в том числе по причине присутствия шумов наблюдения, вследствие чего трудностей с ее обращением (нахождением решения(3)) не возникает.

2606e-04 м2, полученную по 500 отсчетам, в сравнении с полученными корелограммной оценкой дисперсии по 50000 отсчетам, = 2. (Для пояснения вопроса о величине статистической ошибки моделирования интересно упомянуть, например, оценку Rxx[0] =2. 2), = 2. 4238e-04 м2 и оценкой по подынтегральной площади СПМ, полученной методом Уэлча по 50000 отсчетам (рис. 4232e-04 м2)

После подстановки найденных оценок Rxx[i] имеем:

image

9; a1=-7090. Определены следующие параметры модели a0=11325. 5; Как видно из (3), дисперсией гипотетического вхоящего белого шума здесь задались =1, определив вместо нее коэффициент усиления a0. 1; a2=8411. Авторегрессионная оценка СПМ построена путем преобразования Фурье над последовательностью коэффициентов a0, a1, a2:

image

3 Классическая и авторегрессионная оценка СПМ «короткого» процесса image
Рис.

Помимо графика, есть возможность попытаться оценить некоторые аналитические характеристики процесса и связанной с ним механической системы. Таким же образом, по выражению, аналогичному (5), был ранее построен и «теоретический» график СПМ, только коэффициенты модели там, естественно, были взяты иные (из (2)).
Из графика видно, что AR-оценка СПМ получилась весьма близка к теоретически ожидаемой. В данном случае это «полюса» модели, численно характеризующие частоты «резонансных» пиков модели и связанные с ними «добротности».

Из (5) находим соотношение для поиска разрывов передаточной функции нашей модели, используя преобразование Лапласа (заменяя jω на λ=-ε+ jω):

image

5427 ± j· 10. Для полученной AR- модели таким способом вычислены λ1,2= -1. 2500 ± j · 9. 1514, что весьма близко к исходной модели, использованной для генерации процесса
λ1,2теор=-1. 9216 (т.е положения резонансного пика соответственно, 1,615 Гц (в теории) и 1,579 Гц (определено)).

4 О понятии «полюсов» image
Рис.

Несколько замечаний и рекомендаций в заключение.

  1. «Избыточный» (слишком большой) порядок AR-модели обычно гораздо менее опасен, чем недостаточный, с точки зрения риска получения оценки СПМ с грубыми ошибками.
  2. Как правило, AR-моделирование позволяет довольно точно определить резонансные частоты jωk и гораздо мене точно — ширины соответствующих им «пиков» -εk
  3. ARMA — модель может получиться гораздо меньшего порядка (размера), чем AR-модель, к чему вроде бы следует стремиться для повышения точности модели, по мнению многих источников. Однако оценивание MA-части модели гораздо более затруднительно и может вообще включать в себя первым этапом получение AR-модели большого порядка с целью ее дальнейшего преобразования в MA-часть. В связи с этим источниками высказывается также альтернативное мнение о целесообразности применения для целей спектрального оценивания именно AR-моделей, пусть и большего порядка.
  4. Для очень коротких, а также для нестационарных процессов вместо матрицы оценок автокорреляционной функции в (3) обычно используют матрицу ковариаций.
  5. Для подробного изучения вопроса авторегрессионного спктрального оценивания можно рекомендовать С.Л. Марпл-мл. «Цифровой спектральный анализ и его приложения», М., Мир, 1990
Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть