功率谱估计是建立在随机信号和周期信号的基础上,AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是
Matlab实现经典功率谱估计 (周期图法 BT法 Welch)
用SVDTLS算法实现功率谱估计,现代信号处理。可直接运行
用ls算法实现功率谱估计,现代信号处理。可直接运行。
掌握在计算机上产生一组实验数据的方法:先产生一段零均值的白噪声数据u(n),令功率为 ,让u(n)通过一个转移函数为 的三阶FIR系统,得到y(n)的功率谱 ,在y(n)上加上三个实正弦信号,归一化频
matlab开发-结构系谱估计。结构相关矩阵和自由度的递推估计
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包含空间谱估计理论与算法(王永良)课本对应各章的matlab程序MATLAB程序:第2章_空间谱估计基础；第3章_线性预测算法；第4章_多重信号分类算法；第
从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点及在Matlab 中的实现 方法。
Yule-Walker法的准则是是前向预测误差功率相对AR参数最小,该算法需要用到自相关函数序列,是所有AR参数求解方法中最简单的一种。对于长数据记录,因为可以得到较好的自相关估值,所以能够得到良好的
包含经典功率谱估计:直接法,间接法,Bartlett法,Welch法以及信号的N点傅里叶变换的matlab源程序
