• 电或信息理论工程师都知道，光谱分析的确定性信号被引入，作为一种手段来表征的信号的频率域。 定期信号进行分析的频率域使用傅里叶和非周期的有限能量信号的使用傅立叶变换。 傅里叶变换的自相关功能表示的功率谱密度(PSD)的信号连接时间和频率的领域。

    知道如何强的信号分发的频率和时间域中心在设计任何线性时间不变(公司)使用的过滤器在许多目前使用的MIMO(多入多出)系统。

    SpectrumSolvers是一个方便的软件工具，专门设计工程师、科学家、频谱的专家或初级研究人员。

    该计划的重点是计算的功率谱密度基于史蒂夫*凯的书有关的现代化谱估计，在统计信号处理。

    这个程序的你可以选择几种估计方法。 因为私营部门司的业务结果为每一个的估计方法可以不同于大幅度从另一个建议你尝试的几个人之前你选择的估计，更好地代表你的PSD图。 此外，如果您不同的输入参数或入境点数目，可能会出现某些差异，当然，会影响私营部门司计算出和显示出来。

    当选择的输入参数，还有可能改变阵列大小，看看如何填零影响的结果。

    一些估算方法包括在应用递归的可能性最大估计，自相关，堡，德宾，洛克希德,Mayne-Firoozan，以协的、周期，布莱克曼-土耳其、赤池和修改的圣诞节-沃克方程式。

    所有的一切，SpectrumSolvers是一个方便的工具，对于那些与工作频谱分析仪或做的研究在所提交的信息和理论信号处理。 但它也可以是一个起点，为学生和有抱负的科学家，由于了解程序需要广泛的信息理论知识。

  • बिजली या सूचना सिद्धांत इंजीनियरों अच्छी तरह से जानते हैं कि वर्णक्रमीय विश्लेषण के नियतात्मक संकेतों पेश किया गया था एक साधन के रूप में चिह्नित करने के लिए संकेतों आवृत्ति डोमेन. आवधिक संकेतों का विश्लेषण कर रहे हैं में आवृत्ति डोमेन का उपयोग कर फूरियर श्रृंखला है, और परिमित अनावधिक ऊर्जा संकेतों का उपयोग कर फूरियर रूपांतरण. फूरियर परिवरतित के autocorrelation समारोह का प्रतिनिधित्व करता है की शक्ति वर्णक्रमीय घनत्व (PSD) के संकेत को जोड़ता है कि समय और आवृत्ति डोमेन.

    कैसे जानने के ताकत का एक संकेत में वितरित किया जाता है आवृत्ति और समय डोमेन है, एक केंद्रीय बिंदु के डिजाइन में किसी भी रैखिक समय अपरिवर्तनीय (LTI) फिल्टर में इस्तेमाल किया कई वर्तमान में इस्तेमाल किया MIMO (बहु-बहु इनपुट-आउटपुट सिस्टम).

    SpectrumSolvers है एक आसान सॉफ्टवेयर उपकरण के लिए विशेष रूप से डिजाइन इंजीनियरों, वैज्ञानिकों, स्पेक्ट्रम विशेषज्ञों या जूनियर शोधकर्ताओं.

    कार्यक्रम पर केंद्रित है, गणना की शक्ति वर्णक्रमीय घनत्व के आधार पर स्टीव Kay की किताब के बारे में आधुनिक वर्णक्रमीय आकलन में सांख्यिकीय सिग्नल प्रोसेसिंग.

    इस कार्यक्रम के साथ आप में से चुन सकते हैं कई आकलन के तरीके. क्योंकि PSD परिणाम के लिए प्रत्येक आकलन विधि में अलग कर सकते हैं काफी एक दूसरे से, यह अनुशंसित है कि आप की कोशिश कई लोगों को इससे पहले कि आप का चयन करें का आकलन है कि बेहतर प्रतिनिधित्व करता है अपने PSD आरेख. इसके अलावा, यदि आप अलग-अलग इनपुट पैरामीटर या प्रविष्टि संख्या के अंक, आप कुछ विसंगतियां दिखाई दे सकती है कि निश्चित रूप से कैसे प्रभावित PSD गणना की और प्रदर्शित किया जाता है ।

    का चयन करते समय इनपुट पैरामीटर, आप भी संभावना है बदलने के लिए, सरणी के आकार और देखें कि शून्य गद्दी को प्रभावित करता है आपके परिणाम है.

    कुछ आकलन के तरीकों के आवेदन में शामिल कर रहे हैं पुनरावर्ती अधिकतम संभावना अनुमान, Autocorrelation, Burg, Durbin, लॉकहीड, Mayne-Firoozan, सहप्रसरण, Periodogram, Blackman-तुर्की, Akaike और संशोधित यूल-वाकर समीकरण है.

    सब सब में, SpectrumSolvers है के लिए एक आसान उपयोगिता है जो उन लोगों के साथ काम वर्णक्रमीय विश्लेषक या अनुसंधान करने के दायर में सूचना सिद्धांत और सिग्नल प्रोसेसिंग. लेकिन यह भी हो सकता है के लिए एक प्रारंभिक बिंदु के छात्रों और महत्वाकांक्षी वैज्ञानिकों के बाद से, समझ के कार्यक्रम की आवश्यकता है व्यापक जानकारी सिद्धांत का ज्ञान है ।

  • Electrical or information theory engineers are well aware that the spectral analysis of deterministic signals was introduced as a means to characterize signals in the frequency domain. Periodic signals are analyzed in the frequency domain using Fourier series, and the finite aperiodic energy signals using Fourier transform. The Fourier transform of the autocorrelation function represents the power spectral density (PSD) of the signal that connects time and frequency domains.

    Knowing how the strength of a signal is distributed in the frequency and time domain is a central point in designing any linear time-invariant (LTI) filter used in many currently used MIMO (multi-input multi-output) systems.

    SpectrumSolvers is a handy software tool designed specifically for engineers, scientists, spectrum specialists or junior researchers.

    The program focuses on calculating the power spectral density based on Steve Kay's book about modern spectral estimation in statistical signal processing.

    With this program you can choose from several estimation methods. Because PSD results for each estimation method can differ drastically from one another, it is recommended that you try several ones before you select the estimation that better represents your PSD diagram. Furthermore, if you vary input parameters or entry number of points, you may notice some discrepancies that surely affect how PSD is calculated and displayed.

    When choosing the input parameters, you also have the possibility to change array sizes and see how zero padding affects your results.

    A few estimation methods included in the application are Recursive Maximum Likelihood Estimation, Autocorrelation, Burg, Durbin, Lockheed, Mayne-Firoozan, Covariance, Periodogram, Blackman-Turkey, Akaike and Modified Yule-Walker Equations.

    All in all, SpectrumSolvers is a handy utility for those who work with spectral analyzers or do research in the filed of information theory and signal processing. But it can also be a starting point for students and aspiring scientists, since understanding the program requires extensive information theory knowledge.