В.Н. Жураковский – к.т.н., доцент, кафедра СМ-6, МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: Zhurakovsky@sm.bmstu.ru

Рассмотрено влияние на потенциальную точность определения частоты сигнала некоторых особенностей применения цифровых методов. Показано, что использование или неиспользование буфера памяти существенно влияет на точность измерения. Исследовано влияние соотношения частоты дискретизации и частоты сигнала на точность оценок. 

1. Кривошеев В.И., Лупов С.Ю. О некоторых возможностях и проблемах современного цифрового спектрального анализа // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. 2011. № 5. С. 109–117.
2. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / Пер. с англ. С.Л. Марпл-мл. М.: Мир. 1990.
3. Stoica P., Moses R. Introduction to Spectral Analysis / Upper Saddle River. NJ: Prentice-Hall. 1997.
4. Frelich R.G. Kramer–Rao Bound for Gaussian Random Processes and Applications to Radar Processing of Atmospheric Signals // IEEE Transactions Geoscience and Remote Sensing. 1993. V. 31. № 6. P. 1123. 
5. Sobolev V.S., Feshenko A.A. Accurate Cramer-Rao Bounds for a Laser Doppler anemometer // IEEE transactions on instrumentation and measurement. 2006. V. 55. № 2. P. 659–665.
6. Kay S.M. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall. 1998.
7. Todros K., Hero A.O. Measure-transformed quasi-maximum likelihood estimation // IEEE Trans. Signal Process. Feb. 2017. V. 65. № 3. P. 748–763.
8. Злацкий В.Т. О границах Рао–Крамера для оценок параметров сигнала ЛДИС / Ученые записки ЦАГИ. 1980. № 3.