频响函数的估计方法

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频响函数矩阵 [H(k)] 表示线性系统输入和输出的频域关系。{X(k)} 为输入信号，{Y(k)} 为输出信号。用{Y(k)}=[H(k)]×{X(k)} 描述的理想系统的关系，其输出直接由输入引起，没有任何噪声混杂进来，实际上这是不可能的。

因而人们提出各种估计方法，用于从实际测量的输入和输出信号出发估计出[H(k)]。频响函数估计，至少需有一个参考通道和一个响应通道

01、H1估计

最常用的是H1估计，它假定输入信号中没有噪声，从而认为所有X(k) 的测量都是精确的。

如果输入信号中存在噪声，那么H1估计得到的是FRF低估值。反共振区的H1估计优于共振区的H1估计。

在各输入信号之间不相关情况下，H1估计得到最佳的结果。

02、H2估计

作为替换，可以采用H2估计。假定输出信号中都没有噪声，所以Y(k) 值的测量都是精确的。

如果输出信号中存在噪声，那么H2估计得到的是FRF的高估计。其对共振区的估计优于反共振区的估计。

这种估计只有在单输出情况下才能计算。

03、Hv估计

Hv估计得到FRF的最佳总体估计，它假定输入和输出都有噪声，所以需要比其他两个更多的计算时间。

它在共振区的估计接近于H2估计，而在反共振区的估计则接近于H1估计。

根据实际系统，进行频响函数估计选择，可以使得获得结果更准确。

来源：吉兴汽车声学部件科技有限公司微信公众号（ID：gh_ff1a461c24cb），作者：张阳。