- 相关函数:
2.2.3 引言
第一段
- x1(t) = s1(t) + n1(t)
- x2(t) = αs1(t+D) + n2(t)
第二段
第三段
第四段
第五段
第六段
第七段
- 此处提出的研究并没有在最开始就假设估计器具有(6c)的形式。
- 而是,ML估计器可能通过选择时延τ来实现,该时延τ最大化具有合适权重函数和互功率谱的公式(6c)。
在使用GCC的时候,互相关估计值是确定的(两个信号做互相关运算),加权函数也是确定的(PHAT/SCOT等),最后直接取使得互相关估计值最大的时延τ即可。
2.2.4 过程解释
第一段
第二段
第三段
第四段