ar模型matlab代码

AR模型是一种常用的信号处理方法，用于对时间序列数据进行建模和预测。根据引用\[1\]中的论文，可以使用AR模型法进行功率谱估计的Matlab实现。根据引用\[2\]中的代码，可以实现Levinson递推算法来计算AR模型的系数。具体的Matlab代码如下：

function \[aa, ee\] = fLevinson(f,p)
    sig=zeros(1,p);
    sig(1+0)=f(1+0);
    a=zeros(p,p);
    a(1,1)=-f(1+1)/f(1+0);
    sig(1+1)=(1-a(1,1)*conj(a(1,1)))*f(1+0);
    
    for(k=2:p)
        sum_af=0;
        for(L=1:k-1)
            sum_af=sum_af+a(k-1,L)*f(1+k-L);
        end
        a(k,k)=-(f(1+k)+sum_af)/sig(1+k-1);
        
        for i=1:k-1
            a(k,i)=a(k-1,i)+a(k,k)*a(k-1,k-i);
        end
        
        sig(1+k)=(1+a(k,k)*conj(a(k,k)))*sig(1+k-1);
    end
    
    aa=zeros(1,p);
    aa(1)=1;
    for(i=2:p+1)
        aa(i)=a(p,i-1);
    end
    
    ee=sig(1+p);
end

这段代码实现了Levinson递推算法，用于计算AR模型的系数。其中，输入参数f是时间序列数据，p是AR模型的阶数。输出参数aa是AR模型的系数，ee是预测误差的方差。你可以根据需要调用这个函数来实现AR模型的建模和预测。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【预测模型】基于AR模型实现数据预测含Matlab源码](https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/124460048)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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