通过周期图法、自相关法、自协方差法、改进的自协方差法、Burg法进行功率谱估计。

3种经典功率谱估计方法的MATLABA代码-功率谱代码.doc 3种MATLAB的经典谱估计方法 希望对大家有用~ 附件所有代码： 直接法： 直接法又称周期图法，它是把随机序列x的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x的离散傅立叶变换，得X，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x真实功率谱的估计。 Matlab代码： clear; Fs=1000; %采样频率 n=0:1/Fs:1; %产生含有噪声的序列 xn=cos 3*cos randn); window=boxcar); %矩形窗 nfft=1024; [Pxx,f]=periodogram; %直接法 plot); 改进的直接法： 对于直接法的功率谱估计，当数据长度N太大时，谱曲线起伏加剧，若N太小，谱的分辨率又不好，因此需要改进。 1. Bartlett法 Bartlett平均周期图的方法是将N点的有限长序列x分段求周期图再平均。 Matlab代码： clear; Fs=1000; n=0:1/Fs:1; xn=cos 3*cos randn); nfft=1024; window=boxcar); %矩形窗 noverlap=0; %数据无重叠 p=0.9; %置信概率 [Pxx,Pxxc]=psd; index=0:round; k=index*Fs/nfft; plot_Pxx=10*log10); plot_Pxxc=10*log10); figure plot; pause; figure plot; 2. Welch法 Welch法对Bartlett法进行了两方面的修正，一是选择适当的窗函数w，并再周期图计算前直接加进去，加窗的优点是无论什么样的窗函数均可使谱估计非负。二是在分段时，可使各段之间有重叠，这样会使方差减小。 Matlab代码： clear; Fs=1000; n=0:1/Fs:1; xn=cos 3*cos randn); nfft=1024; window=boxcar; %矩形窗 window1=hamming; %汉明窗 window2=blackman; %blackman窗 noverlap=20; %数据无重叠 range='half'; %频率间隔为[0 Fs/2]，只计算一半的频率 [Pxx,f]=pwelch; [Pxx1,f]=pwelch; [Pxx2,f]=pwelch; plot_Pxx=10*log10; plot_Pxx1=10*log10; plot_Pxx2=10*log10; figure plot; pause; figure plot; pause; figure plot; 复制代码

包含传统功率谱估计BT法，周期图法，以及现代功率谱估计LD迭代算法的MATLAB仿真，里面附有详细的注释，有不理解的地方可以评论区回复，适合初学者参考

其中包括经典功率谱估计和现代功率谱估计方法 自相关法，周期图法，batlet法，Welch法，Yule-walk法和Burg法 并附有matlab程序