AR模型的参数及阶数估计的MATLAB代码原创-estimate_AR.m 我附上的是我最近自己编写的R模型的参数及阶数估计，利用的是L-D算法解Y-W方程法，里面有相关注释。对学习随机信号的同学，应该有用。:)

AR模型法估计功率谱 MATLAB 代码

ar模型matlab代码powerfor用于电力预测比较的R软件包 介绍 该软件包提供了由Andreas Keller Leth Laursen撰写的题为“电价预测模型的经验比较”的硕士学位论文中使用的所有代码。 所有代码均由同一作者编写和维护。 由于时间限制，代码有点混乱。 因此，这里给出了详尽的描述。 安装 您可以运行以下powerfor ，使用devtools从github安装powerfor ： install.packages("devtools") devtools::install_github("AKLLaursen/powerfor") 结构 这里给出了程序包的结构，使浏览更加容易。 / inst / / inst / forecasts包含为论文计算的预测。 / inst / matlab包含为本文编写的MATLAB代码。 在R中，用AR均值和跳跃过程实现GARCH模型的事实证明是不可能的。因此，提供了这些Matlab脚本，旨在估计这些类型模型并基于它们进行预测。 使用R.matlab包可以在R中实现。 / inst / rds包含本文中使用的数据。 / R / /

包含AR模型的建模以及用Kalman滤波算法和LMS算法求解模型参数的MATLAB仿真代码，里面附有详细的注释，适合初学者参考

AR模型功率谱估计的典型算法比较及MATLAB实现.pdf

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协方差算法，在此基础上又对四种不同功率谱估计方法的性能指标进行了比较分析。在MATLAB仿真软件平台上对AR模型参数的四种不同功率谱估计算法进行了仿真，同时对功率谱估计结果进行了分析比较并得到了预期的谱估计效果。最后从实际应用角度出发讨论了AR模型参数不同功率谱估计算法的特点，以便在应用中能够选择合适的功率谱估计算法。

AIC经典算法，可以运行， 仅限程序

AR模型谱估计 自相关估计法 自己编写的程序，可以直接使用

AR模型谱估计 Burg算法 自己编写的程序，可以直接使用

郑州大学随机信号处理大作业+答案 郑州大学随机信号处理大作业，Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。郑州大学随机信号处理大作业+答案