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现代信号处理-现代功率谱密度估计AR模型
目录 前言一、概率梳理二、AR模型的几种方法三、AR模型的方法与具体仿真 前言 本栏前两节经典谱估计中提到：经典谱估计下，方差和分辨率是一对矛盾。这是因为经典谱估计将数据进行了加窗，自相关法还对自相关进行了加窗（二次加窗），这就让我们想到把原始数据藏在一个系统H(Z)中，让功率谱一点介绍
本篇为《信号处理》系列博客的第六篇，该系列博客主要记录信号处理相关知识的学习过程和自己的理解，方便以后查阅。 文章原地址：《[Matlab科学计算] 功率谱一点介绍》 功率谱一点介绍 经典功率谱估计根据自相关函数计算功率谱Matlab代码 据周期图法计算功率谱Matlab代码 现代【物理应用】基于matlab的功率谱估计【含Matlab源码 329期】
一、简介 功率谱估计是一种对信号的功率谱密度进行估计的方法，用于表征信号的能量特征随频率的变化关系，是信号处理领域的常用分析方法。具体可以分为三类： 直接法：周期图法(psd)、pwelch 基于滤波器组方法：Capon、Slapain 基于参数化模型的方法：AR、MA、ARMA 主要分为四章介绍功率现代法谱估计（1）Yule Walker 方程法MATLAB及Python实现
原理 AR模型的系统函数可以表示为： 如果在白噪声 激励下模型的输出为x(n)，则模型输入、输出关系的时域表达式为： 此式为AR模型的差分方程。将白噪声 激励AR模型产生的输出x(n)叫做AR过程。 根据相关卷积定理，若y(n)=x(n)*h(n)，则有 即卷积的相关等于相关的卷积。如果对上式两功率谱估计（一）— BT法与周期图法（附Mtalab代码）
本文同步发布在我的个人博客宅到没朋友，欢迎来玩。 1.前言 经典功率谱估计基于傅里叶变换的思想，典型代表为BT法和周期图法。 2.自相关函数 理论上求一个随机信号的自相关函数应该使用下面这个公式：R(s,t)=E[X(s)x(t)] R(s,t) = E[X(s)x(t)]\quad R(s,t)=E[X(s)x(t)] 但在实际