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基于AR模型的仿真,用了自相關(guān)法與BURG法
代碼片段和文件信息
%AR(3)產(chǎn)生數(shù)據(jù),用3階的LD算法計算,輸出估計的功率譜
clear;
p=100;??????????%AR計算的階數(shù)
u=wgn(100011);???%u(n)是一個均值為零,功率為一的白噪聲
x(1)=u(1);
x(2)=u(2);
x(3)=u(3);
for?kk=4:1000
???x(kk)=14/24*x(kk-1)+9/24*x(kk-2)-1/24*x(kk-3)+u(kk);
end???????????%產(chǎn)生指定的AR(3)模型的x(n)
figure?
pburg(x3)
R?=?zeros(1?p+1);
???sample_num?=?length(x);
???for?n?=?1:p+2
???????R(n)?=?mean(?x(1:sample_num-n+1)?.*?x(n:sample_num)?);%自相關(guān)函數(shù)
???end
%for??n=?2:p+2
???%?R(n)=R(n)/R(1);
%end
????ssigma?=?zeros(1?p);???%?噪聲方差矩陣
????D?=?zeros(1?p);????????%?Dk矩陣
????gama?=?zeros(1?p);?????%?gama矩陣
????a?=?zeros(p?p);???????
???
????a0?=?1;
????D0?=?a0?*?R(1+1);
????ssigma0?=?R(1);
????gama(1)?=?D0?/?(ssigma0?+?eps);
????a(11)?=?-gama(1);
????
????for?k?=?1:p
????????%公式中的?R(k)?is?R(k+1)?in?this?program
????????ssigma(k)?=?R(1)?+?sum(?a(k?1:k)?.*?R(2:k+1)?);
????????D(k)?=?a0*R(k+2)?+?sum(?a(k?1:k)?.*?fliplr(R(2?:?k+1
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