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1.7 KiB
Matlab
Executable File
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% ## Funktion: lrader.m ; AKF-Schaetzung mit Raderverfahren ##
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% function rxx = lrader(M,x)
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%
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% Nicht erwartungstreue AKF-Schaetzung nach dem Rader-Verfahren laut
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% Kammeyer/Kroschel "Digitale Signalverarbeitung", S. 240-247.
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% Der Parameter M muss eine Zweierpotenz sein und entspricht dem
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% (Maximalwert+1) fuer lambda. Der Vektor x mit den Signalwerten
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% darf eine beliebige Dimension annehmen und kann als Spalten- oder
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% Zeilenvektor uebergeben werden. Die Ausgabe erfolgt als Spalten-
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% vektor der Dimension M sowie nur fuer positive lambda-Werte:
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% rxx = [rxx(0), ..., rxx(M-1)].
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% Fuer negative lambda ist eine konj. gerade Ergaenzung vorzunehmen.
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function rxx = lrader2(M,x,y)
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x = x(:); % Spaltenvektoren erzeugen
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y = y(:); % Spaltenvektoren erzeugen
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N = length(x);
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u = zeros(2*M,1);
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u(1:M) = x(1:M);
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U = fft(u);
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w = zeros(2*M,1);
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w(1:M) = y(1:M);
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W = fft(w);
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K = floor(N/M);
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v = zeros(2*M,1);
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Sxx = zeros(2*M,1);
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pm = (-1).^(0:(2*M-1)).';
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for ii = 1:(K-1) % Iteration und Akkumulation
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v(1:M) = y((ii*M+1):((ii+1)*M));
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V = fft(v);
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Sxx = Sxx + (conj(U) .*(W + (pm .*V)));
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W = V;
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u(1:M) = x((ii*M+1):((ii+1)*M));
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U = fft(u);
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end;
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if K < N/M
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b = N - K*M;
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v = zeros(2*M,1);
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v(1:b) = y((K*M+1):N);
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V = fft(v);
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Sxx = Sxx + (conj(U) .*(W + (pm .*V)));
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end;
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Sxx = Sxx + 0*abs(V.^2);
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rxx = ifft(Sxx)/N;
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rxx = rxx(1:M);
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% ##### EOF #####
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