AR模型功率谱估计burg算法

文件为AR模型功率谱估计的MATLAB程序，有详细的注释。

利用周期图法，BT法，welch法，burg对序列进行功率谱估计。

AR模型功率谱估计的典型算法比较及MATLAB实现

Power Spectrum Estimation of 3rd Order 4th Order AR Model by Berg Algorithm

Burger algorithm for power spectrum estimation of AR model

Burg算法估计功率谱

介绍了现代功率谱估计中AR模型参数的几种典型求解算法。并借助matlab平台对各种算法的功率谱进行了仿真

经典谱估计的过程，经典谱与现代谱的对比，ARMA,AR,周期图法，巴特利特法，直接法，沃尔什法

burg算法简单实用，在AR谱估计中用得很广

该文件包含了程序和文档，其用burg法实现对功率谱的有效估计，还针对不同的信号给出相应试验结果

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。

用burg法估计AR模型参数的matlab代码 %A=ARBURG(X,ORDER)returnsthecoefficientsoftheautoregressive(AR)A=ARBURG(X,O

含注释，参数模型功率谱估计AR模型自相关法仿真，原理来自《数字信号处理理论、算法与实现》第三版：P545-P547

现代功率谱估计和经典功率谱估计是两种常用的功率谱估计,同时也是分析随机信号的常用方法。本文详细介绍了现代功率谱估计中有关AR模型参数的功率谱估计,具体包括自相关算法、Burg算法、协方差算法以及改进的

该资源是一份包含了burg、levinson-durbin递推法的MATLAB代码，可用于进行参数模型（AR）功率谱估计。代码中有详细的注释，对于理解AR参数模型估计功率谱有很大帮助。