【资源内容介绍】： 【1】构建点频信号模型； 【2】周期图法估计； 【3】时域加窗后进行周期图法； 【4】AR时域谱估计（基于Burg算法）； 【5】Capon谱估计； 【适应对象】： 雷达专业、信号处理专业学生； 【资源特点】： 编程规范，注释明细； 【使用建议】： 此资源为较基础的时域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。 【关于售后】： 如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。 感谢支持！

心电图的Welch的周期图的研究测试 基于Welch的周期图，进行研究庞家来图

这两个函数都计算坐标为 t 的向量 x 的 Lomb 归一化周期图（又名 Lomb-Scargle、Gauss-Vanicek 或最小二乘谱），这本质上是对不均匀采样数据的 DFT 的推广。 这些代码是从 Fortran 转录的子程序，见“Fortran 77 中的数值方法：科学计算的艺术”，第 2 版，第 13.8 节（第 569-577 页）。 1，剑桥大学出版社，纽约，美国，2001 年，WH 出版社，SA Teukolsky，WT Vetterling 和 BP Flannery， 但是，为了使Matlab 快速运行，已经考虑到了Matlab 的特性。 FASTLOMB 比 LOMB 快得多（尤其是当输入长度增加时），但即使是 LOMB 也比我在 FileExchange 中找到的任何其他实现都快。 此外，它们都没有内存问题（我对它们都进行了 100,000 个样本的输入测

LOMBSCARGLE（INPUTDATA，DUPE_ELIM）对不一定均匀分布的nx 2数据矩阵（inputdata = x（i），y（i））执行Lomb-Scargle周期图（频谱）分析。 （对于均匀分布的数据，更传统的基于傅立叶的光谱方法可能更合适。） DUPE_ELIM（= 0或1）是一个可选参数，它将提示程序（如果dupe_elim == 1）从分析中消除重复的样品。 默认值为 0。 该程序将绘制和光谱分析输入数据，然后绘制数据的功率谱。 该程序还能够覆盖已知频率和幅度的信号。 这可能有助于光谱校准。 生成的频谱图还将包括显着性水平。 最后，程序将重建确定为“显着”的频率图（在 alpha = 0.05）； 对于此重建，将丢弃校准信号（如果使用）的 5% 以内的频率。 重要的频率和功率被写入 MATLAB 命令窗口。 （此程序基于Press，Teukolsky等人的Lo

伯格法，周期图法，平均法和AR模型法对功率谱进行谱分解

arma和周期图功率谱的比较，arma采用Cadzow谱估计子的方法

要求：信号是正弦波加正态零均值白噪声，信噪比10dB 信号频率2kHZ采样频率100kHZ，数据长度N=256 1、周期图法实现谱估计 2、采用汉明窗，分段长度L=32，用修正的周期图求平均法 进行谱估计；分析数据长度N，分段长度L的影响

Matlab实现经典功率谱估计 （周期图法 BT法 Welch）

利用ARMA、AR、MA模型-以及周期图等进行系统参数估计，ARIMA 预测模型 训练集和预测集 ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-series Approach）预测方法 [1] ，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。

LombScargle.jl 文献资料 建立状态 代码覆盖率 介绍 LombScargle.jl是一个软件包，用于使用对周期信号的进行快速多线程估计。 提供工具以执行信号频谱分析的另一个Julia软件包是 ，但其方法要求信号在等间隔的时间进行采样。 相反，Lomb–Scargle周期图还使您能够分析采样数据不均匀的情况，这在天文学中是相当普遍的情况，在该领域中，此周期图被广泛使用。 以下文件报告了此软件包中使用的算法： Press，WH，Rybicki，GB 1989，ApJ，338，277（URL： ://dx.doi.org/10.1086/167197，Bibcode： :