資源簡(jiǎn)介
Matlab功率譜估計(jì)的詳盡分析——絕對(duì)原創(chuàng)
功率譜估計(jì)是信息學(xué)科中的研究熱點(diǎn),在過(guò)去的30多年里取得了飛速的發(fā)展。現(xiàn)代譜估計(jì)主要是針對(duì)經(jīng)典譜估計(jì)(周期圖和自相關(guān)法)的分辨率低和方差性能不好的問(wèn)題而提出的。其內(nèi)容極其豐富,涉及的學(xué)科和領(lǐng)域也相當(dāng)廣泛,按是否有參數(shù)大致可分為參數(shù)模型估計(jì)和非參數(shù)模型估計(jì),前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指數(shù)模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA譜估計(jì)叫做自回歸移動(dòng)平均譜估計(jì),它是一種模型化方法。由于具有廣泛的代表性和實(shí)用性,ARMA譜估計(jì)在近十幾年是現(xiàn)代譜估計(jì)中最活躍和最重要的研究方向之一。
二： AR參數(shù)估計(jì)及其S
代碼片段和文件信息
%pq=3peqe=5M=30;
N?=?500;%樣本點(diǎn)數(shù)
B?=?1;%分母項(xiàng)，確定為AR模型
A?=[1-1.30.86?-0.676];%分子項(xiàng)，可根據(jù)它求出實(shí)際的功率譜
yangben=filter（B?A0.1*randn（1N））;%濾波產(chǎn)生樣本
r=zeros（1N）;%為總體最小二乘演化公式z，詳見(jiàn)式3.4.45
pp=0;%有效秩初始化
for?p=1:35
????for?i=1:N-p
????????r（p）=r（p）+yangben（i）*yangben（i+p）;%混入噪聲時(shí)的自相關(guān)函數(shù)
????end
????r（p）=1/（N-p）*r（p）;
end
for?l=1:30
????re（l:）=[r（l+5）?r（l+4）?r（l+3）?r（l+2）?r（l+1）?r（l）];%生成矩陣RE即為3.4.43
end
[USV]?=svd（re）;%奇異值分解
for?i=1:6
????s=S/S（1評(píng)論
共有 條評(píng)論