Simulación de algoritmos de autoanálisis para estimación espectral de señales alteradas con ruido blanco aditivo

Abstract

El presente proyecto de titulación contempla el estudio e implementación de varios algoritmos de Estimación Espectral, entre ellos los métodos de Autoanálisis, el Periodograma y el método de Mínima Varianza; los mismos que son presentados en un interfaz gráfico que permite sus ejecución a partir de la utilización de señales formadas por la suma de varias sinusoides reales o complejas y ruido blanco aditivo. En la primera parte se hace un análisis breve de un método de estimación espectral (El Periodograma) que es desarrollado con el propósito de servir como método de comparación con los siguientes algoritmos. Además se describen los algoritmos de autoanálisis para Estimación Espectral y todo lo que se refiere a su desarrollo matemático, es decir, la estimación y descomposición de la matriz de autocorrelación; además se indica un algoritmo para calcular las potencias de las componentes espectrales estimadas y otro para estimar el número de componentes sinusoidales de que está formada la señal. Por último se desarrolla un algoritmo de Estimación Espectral que al igual que el Periodograma solo servirá para comparación con los métodos de autoanálisis.