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Performance Analyses of Notch Fourier Transform (NFT) and Constrained Notch Fourier Transform (CNFT) Analyses des performances de la transformée de Fourier Notch (NFT) et de la transformée de Fourier Notch contrainte (CNFT)

Yegui XIAO, Takahiro MATSUO, Katsunori SHIDA

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Résumé:

L'analyse de Fourier des signaux sinusoïdaux et/ou quasi-périodiques dans le bruit additif a été utilisée dans divers domaines. Jusqu’à présent, de nombreux algorithmes d’analyse, dont le célèbre DFT, ont été développés. En particulier, de nombreux algorithmes adaptatifs ont été proposés pour gérer des signaux non stationnaires dont les coefficients de Fourier discrets (DFC) varient dans le temps. Transformée de Fourier Notch (NFT) et transformée de Fourier Notch contrainte (CNFT) proposées par Tadokoro et al. et Kilani et al., respectivement, en sont deux, qui sont implémentés par des bancs de filtres et estiment les DFC via de simples algorithmes glissants qui leur sont propres. Cet article présente, pour la première fois, des analyses statistiques des performances du NFT et du CNFT. Les biais d'estimation et les erreurs quadratiques moyennes (MSE) de leurs algorithmes glissants seront dérivés sous forme fermée. En conséquence, il est révélé que les deux algorithmes sont impartiaux et que leurs MSE d’estimation sont liés aux fréquences des signaux, à la variance additive du bruit et aux ordres des filtres en peigne utilisés dans leurs bancs de filtres. Des simulations approfondies sont effectuées pour confirmer les résultats analytiques.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E83-A No.9 pp.1739-1747
Date de publication
2000/09/25
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Traitement des signaux numériques

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