Здравствуйте!
У меня следующая задача:
имеет спектр мощности сигнала, вычисляется из результатов комплексного ДПФ.
Далее путем экспоненциального усреднения я усредняю по времени мощность каждого бина.
Накапливаю статистику для подавления зеркального канала в SDR приемнике, вычисляю параметры для коррекции бинов, в которых долгое время был зарегистрирован сигнал и набраны статистики.
Вопрос вот в чем: После набора нужного количества статистики я вижу, что в некоторых бинах был сигнал и по ним набрана статистика, а в некоторых - нет. Мне необходимо аппроксимировать коэффициенты коррекции для бинов, где сигнала не было. Как это сделать?
т.е. я имею последовательность, например 1 9 8 5 6 7 X X X X 5. Как мне найти эти X ?
Как найти аппроксимирующую функцию?
Линейная аппроксимация не интересует.

А как автор обосновывает необходимость этой операции?

Автор , то бишь я, обосновываю это так:
Значение бина учитывается при наборе статистики только если его значение превышает порог в 3.3 раза (хотя порог может быть произвольный). Чтобы в итоге можно было принимать сигналы с соотношением с/ш 5дБ мне для этого и нужна в конечном счете аппроксимация.

Что происходит если никаких порогов не делать? Чем например шум МШУ хуже сигнала, он так же через квадратурный демодулятор проходит и зеркальные каналы становятся коррелированными, пусть алгоритм компенсации себе работает, появится сигнал, ещё лучше будет работать?

Шум - случайный процесс. Применение алгоритма для него нецелесообразно - поскольку в алгоритме корректируются как основной, так и зеркальный канал.

Это вроде какой-то постобработки с целью скомпенсировать не идеальность квадратурного демодулятора, side-band rejection улучшить?

Да. Не только демодулятора, но в первую очередь ФЧХ АЦП аудиокодека.

Т.е компенсируется разбегание фаз квадратур на различных частотах...
А ссылочку на алгоритм не дадите?

Вот один вариант:
http://www.dxatlas.com/rocky/advanced.asp
Вот второй:
http://www.cqham.ru/forum/attachment.php?a...mp;d=1347269543

Все-таки прошу дельных советов по теме