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基于Burg算法的AR模型功率谱估计设计.pdf

Burg算法

AR模型

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在对随机信号的分析中，功率谱估计是一类重要的参数研究，功率谱估计的方法分为经典谱法和参数模型方法。参数模型方法是利用型号的先验知识，确定信号的模型，然后估计出模型的参数，以实现对信号的功率谱估计。根据 wold 定理,AR 模型是比较常用的模型，根据 Burg 算法等多种方法可以确定其参数

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现代信号仿真实验

基于 Burg 算法的 AR 模型

功率谱估计设计

讲课老师:：

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所属院系：计算机与通信工程学院

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完成日期： 2018/1/10

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分析此代码及运行结果图：fs=1000;N=1024; t=(0:N-1)1/fs; u=randn(size(t)); f1=100;f2=110;f3=200; index=0:N/2; fx = index fs / N; x=2sin(2pif1t)+cos(2pif2t)+1.5sin(2pif3t)+u;% 输入信号 figure(1);plot(t,x);grid; xlabel('时间');ylabel('幅度');title('输入信号'); x_fft=fft(x); %直接法-周期图谱估计 x_p=(abs(x_fft)).^2/length(t); figure(2); plot(fx,10log10(x_p(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('直接法-周期图谱估计'); cxn=xcorr(x,'unbiased'); cxk=fft(cxn,N);pxx2=abs(cxk);%间接法-自相关函数谱估计 figure(3); plot(fx,10log10(pxx2(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('间接法-自相关函数谱估计'); window=boxcar(100);%矩形窗 noverlap=20; [Pxx1,f]=pwelch(x,window,noverlap,N); %pwelch()函数实现了平均周期法 figure(4); plot(fx,10log10(Pxx1(index+1)));xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');title('周期图谱估计修正-平均周期法pwelch'); [Pxxb,f]=pburg(x,20,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值，AR模型的阶数 figure(5); plot(fx,10log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法)，p=20'); [Pxxb,f]=pburg(x,37,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值，AR模型的阶数 figure(6); plot(fx,10log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法)，p=40'); [Pxxb,f]=pburg(x,60,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值，AR模型的阶数 figure(7); plot(fx,10log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法)，p=60'); [Pxxyu,F]=pyulear(x,60,N,fs); %最大熵法 figure(8); plot(fx,10log10(Pxxyu(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(pyulear最大熵法)，p=60');

7. 对合成信号 $x$ 进行 AR 模型谱估计 (Burg法)，尝试修改第二个参数的值，即 AR 模型的阶数，分别取 $20$、$37$ 和 $60$，得到三幅功率谱估计的频率-功率谱密度曲线图。 8. 对合成信号 $x$ 进行 AR 模型谱估计 ...

Burg 算法对信号进行频率估计的步骤

Burg算法是一种基于最小误差平方和准则的频率估计算法，其步骤如下： 1. 根据输入的信号序列，构造自相关序列； 2. 初始化反射系数为0； 3. 对于每一个阶数，使用递推公式来计算反射系数； 4. 根据反射系数计算...

利用Burg算法，用matlab写一个估计函数功率谱密度的程序

好的，以下是利用Burg算法实现估计函数功率谱密度的Matlab代码： ```matlab function [psd, freq] = burg_psd(x, p) % x为输入信号，p为Burg算法中的模型阶数 % psd为估计的功率谱密度，freq为对应的频率向量 N = ...

利用burg算法，用matlab写一个估计函数功率谱密度的程序

以下是用MATLAB实现Burg算法的程序，用于估计信号功率谱密度： ```matlab function [Pxx, w] = burg_psd(x, order, Nfft) % x: 输入信号 % order: Burg算法的阶数 % Nfft: FFT的点数 % 求自相关系数 [r, lags] = ...

现代法谱估计(3)burg算法matlab及python实现

无论是Matlab还是Python实现，Burg算法的核心理念都是基于线性递推方程和自相关函数的估计。通过这种算法，可以得到信号的频谱估计。需要注意的是，在实际使用中，可能会根据具体需求对Burg算法进行适当的调整和...

生动具体讲解下AR模型系数求解伯格（Burg）算法

伯格（Burg）算法是一种用于求解自回归（AR）模型系数的算法，它是一种迭代算法，每次迭代都会更新模型系数。以下是伯格算法的具体步骤： 1. 初始化设AR模型的阶数为p，初始化初始系数 a(0) = [1, 0, 0, ..., 0]...

pburg函数和pyulear函数实现基于AR模型的频谱估计

MATLAB中的pburg函数和pyulear函数都可以用于基于AR模型的频谱估计。它们的区别在于，pburg函数使用Burg方法估计AR模型系数，而pyulear函数使用Yule-Walker方程估计AR模型系数。下面分别介绍这两个函数的使用方法。 ...

用matlab使用Burg方法、Yule-Walker方法对正弦信号进行功率谱估计

% 估计功率谱密度 figure; plot(w_burg, p_burg); % 绘制功率谱密度图 title('Burg Method'); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Power Spectral Density'); % 使用Yule-Walker方法进行功率谱估计 [p_yw, w_yw] =...

现代功率谱估计有哪些？详细介绍

现代功率谱估计是一类基于信号处理的功率谱估计方法，相对于传统方法具有较高的精度和效率，主要有以下几种。 1. 基于协方差矩阵的方法该方法基于信号的自相关函数和信号的平均值来计算功率谱，通常采用噪声场的...

试用burg法估计ar(1)模

3. 应用Burg法：Burg法是一种基于最小二乘准则的模型参数估计方法，在AR(1)模型中可以应用。它的基本思想是通过迭代的方式逐步估计滞后阶数为1的AR模型的参数。 4. 估计AR(1)模型的系数：根据Burg法的迭代步骤，...

burg 法计算模型的参数

它通过最小均方自回归（Autoregressive, AR）模型来拟合数据，并估计模型的参数。 Burg法的参数计算主要包括以下步骤： 1. 数据预处理：将原始数据进行预处理，包括去趋势、去噪声等操作。这一步是为了提高模型的...

脑电信号的功率谱密度怎么算

常用的功率谱估计方法有Welch方法、Burg方法、Yule-Walker方法等。 4. 将得到的功率谱除以频段的带宽，得到功率谱密度。需要注意的是，脑电信号的功率谱密度计算中还存在一些细节问题，如窗函数、重叠等。具体的...

PSD功率谱密度的定义

功率谱密度（Power Spectral Density，PSD）是一种描述信号在频域上能量分布的度量。它表示信号在不同频率上的...在实际应用中，可以使用各种算法和工具来估计信号的功率谱密度，如周期图法、Welch方法、Burg方法等。

matlab 功率谱代码

根据Matlab的说法，psd函数使用了Welch法来估计信号的功率谱密度。Welch法是一种改进的平均周期图法，通过将信号分成多个重叠的子段，然后对这些子段进行FFT变换来计算功率谱。使用psd函数可以得到比较平滑的功率谱...

信号领域中的线谱和功率谱指的是什么

在信号领域中，线谱和功率谱都是对信号频域特性进行分析的方法。线谱是一种描述信号在频域上的表示方法，它展示了信号在不同频率上的振幅情况...在实际应用中，功率谱通常使用Welch方法、Burg方法等进行估计和计算。

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