【雷达通信】Matlab实现广义自适应多项式窗函数

本文介绍了一种创新的窗口函数设计方法,通过广义自适应多项式(GAP)实现灵活定制。GAP窗口能模拟并优化传统窗函数,如汉明、纳塔尔等,通过迭代优化适应特定应用需求,展示了其在主瓣宽度和旁瓣衰减方面的优越性能。博客提供了MATLAB代码实例,展示了如何通过GAP进行窗口函数的优化和定制。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1 内容介绍

我们提出了一种新的方法来设计和优化基于线性独立函数组合的窗口函数。这些组合可以使用不同的策略来执行,例如正弦/余弦之和、级数,或者方便地使用多项式展开。为了证明这种实现的灵活性,我们提出了广义自适应多项式 (GAP) 窗口函数,这是一种非线性多项式形式,其中所有当前窗口函数都可以被视为特殊情况。它的功能灵活性允许拟合扩展系数以优化时域或频域中的某些理想属性,例如主瓣宽度、旁瓣衰减和旁瓣衰减率。窗口优化可以通过迭代技术来执行,从一组模拟当前已知窗口函数的扩展系数开始,并考虑某个品质因数目标来优化这些系数。建议的 GAP 窗口已经实现,并获得了几组优化的系数。使用 GAP 的结果例证了该方法根据特定应用的要求获得具有优越性能的窗口函数的潜力。可以在该策略中应用其他优化算法以进一步改进窗口函数。使用 GAP 的结果例证了该方法根据特定应用的要求获得具有优越性能的窗口函数的潜力。可以在该策略中应用其他优化算法以进一步改进窗口函数。使用 GAP 的结果例证了该方法根据特定应用的要求获得具有优越性能的窗口函数的潜力。可以在该策略中应用其他优化算法以进一步改进窗口函数。

2 仿真代码

%   GAP  Generalized Adaptive Polynomial Window Function

%

%   M        (input)   order 

%   w        (output)  returns an M-point GAP window.

%   

%   Authors: J.F. Justo, W. Beccaro

%   Data:   2020

%   IEEE Access 8, 187584 (2020).  DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3030903

%   J. F. Justo and W. Beccaro, "Generalized Adaptive Polynomial Window Function," 

%   in IEEE Access, vol. 8, pp. 187584-187589, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3030903.

%

clear all; clc; warning ('off','all');

%% Initial conditions

% Create a 64-point window. 

M = 64;

N = (0:1/(M-1):1)';

%% GAP Algorithm mimic window functions

% Computes a window function using traditional algorithm, e.g. nuttallwin()

win_function_matlab = nuttallwin(M);

% win_function_matlab = hann(M); % To mimic Hann window

% win_function_matlab = tukeywin(M); % To mimic Tukey window

% win_function_matlab = hamming(M); % % To mimic Hamming window

% Display the result using wvtool

wvtool(win_function_matlab);  

% Fit Polynomial curve

[xData, yData] = prepareCurveData(N, win_function_matlab);

ft = fittype( '1 + a2*(x)^2 + a4*(x)^4 + a6*(x)^6 + a8*(x)^8 + a10*(x)^10 + a12*(x)^12 + a14*(x)^14 + a16*(x)^16 + a18*(x)^18  + a20*(x)^20', ...

'independent', 'x', 'dependent', 'y' );

opts = fitoptions( 'Normalize', 'on' );

% Fit GAP model to data.

[fitresult, gof] = fit(xData, yData, ft, opts);

GAP_win_function = fitresult(N);

% Display the result using wvtool to demonstrate how GAP can mimic window functions.

wvtool(GAP_win_function);  

%% Optimization traditional window functions using GAP algorithm  

% Initial values of polynomial window previously calculated 

GAP_coef = [fitresult.a2,fitresult.a4,fitresult.a6,fitresult.a8,fitresult.a10,...

    fitresult.a12,fitresult.a14,fitresult.a16,fitresult.a18, fitresult.a20];

% Optimization using derivative-free method

options = optimset('PlotFcns',{@optimplotfval});

GAP_optimized_coef = fminsearch(@sidelobe_attenuation, [GAP_coef, M], options);

% Display the result using wvtool to demonstrate GAP optimized window functions.

GAP_optimized_win_function = gapwin('user', M, GAP_optimized_coef);

wvtool(GAP_optimized_win_function);  ​

3 运行结果

4 参考文献

[1] Justo, J. F. , and  W. Beccaro . "Generalized Adaptive Polynomial Window Function." IEEE Access 8(2020):187584-187589.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值