【摘要】:当信号序列较长时,FFT变换可能导致计算机内存溢出。因此,利用分段式频域加权比相方法来解决此问题。为了便于FFT计算,需要将光子强度序列分为L段,令e=1,2,…通常会对每段数据进行补零运算,从而获得适合FFT算法的长度。
当信号序列较长时,FFT变换可能导致计算机内存溢出。因此,利用分段式频域加权比相方法来解决此问题。
设长序列{x(1),x(2),…,x(N)}为单位时间片段Tb内的光子数量。为了便于FFT计算,需要将光子强度序列分为L段,令e=1,2,…,L,表示第e段,每段包含相同的整数个周期长度,其中每段含M个样点,即N=eM。通常会对每段数据进行补零运算,从而获得适合FFT算法的长度。
相应地,两光子强度序列的相位差为
式中:φe,1(k)、φe,2(k)分别为序列1及序列2在第e段的相位。两光子的延迟相位值表示为(www.xing528.com)
令se(k)=Δφe(k)/k,则有
式中:k=1,2,…,M。对所有数据段的相位延迟估计值求平均,即可得到长序列的相位延迟估计值为
理论上,本章方法性能优势体现在:①从式(3-10)和式(3-12)可见,频域方法不需要采样时间间隔,其测量相位是连续的;②X射线背景噪声流量恒定,通常可认为服从均匀分布,当光子数较多时,其幅度谱一般可近似为常值[110],信号的周期性使其谱线幅度明显高于噪声,因此本章通过引入幅度权重使噪声对相位测量的影响得到抑制,相比而言,非线性最小均方误差(nonlinear least mean squares,NLS)法和最大似然(ML)法对待噪声和信号是等同的。
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