各种功率谱估计方法代码

资 源 简 介

各种功率谱估计方法代码

详 情 说 明

功率谱估计是信号处理中分析信号频率成分的重要技术。针对含噪正弦信号，主流的功率谱估计方法各有特点：

周期图法 最基础的频谱分析方法，直接对信号进行FFT变换后取模平方。计算简单但方差性能差，容易出现谱线起伏。适合快速查看信号大致频谱特征，但对低信噪比信号分析效果有限。

BT法（Blackman-Tukey） 通过先计算信号自相关函数，再进行傅里叶变换得到功率谱。能有效减小直接周期图的方差，但分辨率会有所降低。需要合理选择滞后窗函数和最大延迟点数。

Welch法 改进的周期图法，将信号分段并加窗处理，最后对各段周期图进行平均。通过重叠分段增加数据利用率，显著降低估计方差。需注意选择适当的窗函数、分段长度和重叠比例。

AR模型法 将信号建模为自回归过程，通过求解模型参数获得功率谱。在高信噪比时分辨率最高，能很好区分密集频率成分。但模型阶数选择不当会导致虚假峰或平滑过度，且计算量较大。

实际应用中，Welch法是工程实践中最常用的折中方案，AR模型适合分析确定性较强的信号，周期图法则多用于快速预览。对于含噪正弦信号，建议先用Welch法获取整体频谱，再对感兴趣频段用AR模型进行精细分析。