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Two-dimensional AR spectral estimation using a two-dimensional minimum free energy method

机译:使用二维最小自由能法的二维AR谱估计

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摘要

We present a 2-D extension of the minimum free energy (MFE) autoregressive parameter and spectral estimation technique. MFE can outperform the multidimensional Levinson algorithm producing superior spectral estimation of 2-D sinusoids in white Gaussian noise. MFE spectral estimates are found to be comparable to modified covariance method estimates. MFE also outperforms the conventional Fourier method for closely spaced sinusoids at low signal-to-noise ratio and low data set size.
机译:我们提出了最小自由能(MFE)自回归参数和频谱估计技术的二维扩展。 MFE可以胜过多维Levinson算法,从而在白高斯噪声中产生二维正弦曲线的出色频谱估计。发现MFE频谱估计与修改的协方差方法估计可比。对于低间距信噪比和低数据集大小的正弦曲线,MFE的性能也优于传统的Fourier方法。

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