：从经典功率谱估计周期图法原理入手，从理论上分析了其存在的局限性，借助Welch算法对其进行修正。依靠 Matlab强大的数值分析和信号处理能力，进行实验仿真，比较不同的窗函数，不同的数据长度对Welch法谱估计质量的影 响，并分析了造成这些影响的原因。

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AR模型功率谱估计的典型算法比较及MATLAB实现

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北京工业大学研究生课程随机数字信号处理实验报告

假设一平稳随机信号为 ，其中 是均值为0，方差为1的白噪声，数据长度为1024。 假设均值为0，方差为1的白噪声 中混有两个正弦信号，该正弦信号的频率分别为100Hz和110Hz，信噪比分别为10dB和30dB，初始相位都为0，采样频率为1000Hz。

matlab的schur代码细节超快线谱估计 实现线谱估计的超快方法[1]。 如果您使用此代码，请引用此工作。 [1] TL Hansen，BH Fleury和BD Rao-“超快速线谱估计”， IEEE信号处理事务，第1卷。 66，2511-2526，2018年5月，。 抽象的： 通过应用稀疏估计技术的离网扩展，已经提出了许多最新的工作来解决线谱估计问题。 这些方法优于经典线谱估计算法，因为它们固有地估计了模型阶数。 但是，它们的计算时间至少在问题大小上呈三次方增长，因此限制了它们在大尺寸情况下的实际适用性。 为了缓解这个问题，我们提出了一种用于线谱估计的低复杂度方法，该方法还借鉴了稀疏估计的思想。 我们的方法基于问题的贝叶斯观点。 信号协方差矩阵显示为具有Toeplitz结构，从而可以使用超快Toeplitz求逆。 我们证明了我们的方法至少可以达到与当前方法一样好的估计精度，并且可以将其提高几个数量级。 设置和用法 通过构建内部使用的通用Schur算法的mex版本，可以大大提高代码的速度。 通过在MATLAB提示符下运行buildmex来执行此操作。 MATLAB代码生成功能用于生

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，归一化频率分别是f1=0.1,f2=0.25,f3=0.26。调整 和正弦信号的幅度，使在f1,f2,f3处的信噪比大致分别为10dB，50dB，50dB。这样可得到已知功率谱的试验信号x(n)。

为解决当前测量设备在估计海浪方向谱方面存在的易损坏、易丢失且费用昂贵等问题,利用船舶运动响应数据通过参数化方法对海浪方向谱进行估计,并提出粒子群优化算法对八参数海浪方向谱模型进行参数整定,该方法只需要简单的测量设备和硬件即可完成方向谱的估计工作.最后利用实船数学模型对2种海况情况进行了仿真验证,仿真结果表明该方法可以精确地估计出海浪方向谱.

利用MATLAB对序列的三阶累积量进行谱估计，包括Hamming窗、Sasaki窗、Parzen窗，对三阶累积量进行加深