matlab递推算法功率谱估计

在MATLAB中，可以使用递推算法来估计信号的功率谱密度（PSD）。以下是一个示例代码：

% 生成一个随机信号
N = 1024;
x = randn(1, N);

% 递推算法参数
M = 16; % 子序列长度
L = N/M; % 子序列数
D = 8; % 重叠长度

% 初始化递推算法
P = zeros(1, N); % PSD估计
w = hamming(M)'; % 汉明窗
s = zeros(1, M); % 子序列
S = zeros(1, M); % 子序列的DFT
for i = 1:M
    s(i) = x(i);
    S(i) = abs(fft(s(i)*w, N)).^2;
end
P(1:M) = S;

% 递推计算
for l = 2:L
    for i = 1:M-D
        s(i) = s(i+D);
    end
    for i = M-D+1:M
        s(i) = x((l-1)*M+i-M);
    end
    for i = 1:M
        S(i) = abs(fft(s(i)*w, N)).^2;
    end
    P((l-1)*M+1:l*M) = S;
end

% 平均PSD
P = P/L;

% 绘制PSD图像
f = (0:N-1)/N;
plot(f, P);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power Spectral Density');

这段代码中，首先生成一个长度为N的随机信号x。然后设置递推算法的参数，包括子序列长度M、子序列数L和重叠长度D。接着初始化递推算法，计算第一个子序列的PSD估计。然后进行递推计算，每次计算一个新的子序列的PSD估计，并将其添加到PSD序列中。最后计算PSD序列的平均值，并绘制PSD图像。

需要注意的是，递推算法的参数需要根据信号的特性进行调整，以获得更准确的PSD估计。