考虑频谱估计，使用Marple的测试用例

资 源 简 介

考虑频谱估计，使用Marple的测试用例

详 情 说 明

频谱估计是信号处理中的关键技术之一，用于分析信号的频率成分。Marple算法是一种自回归（AR）模型参数估计方法，通过优化预测误差来高效计算AR系数，适用于短数据记录场景。

测试用例在验证Marple算法的频谱估计性能时至关重要。典型的测试用例会模拟不同特性的信号，例如包含多个正弦波的合成信号或实际采集的噪声数据，用以评估算法在不同信噪比和频率分辨率下的表现。测试重点包括：AR阶数选择对频谱峰值检测的影响、算法对噪声的鲁棒性，以及与传统方法（如周期图法）的对比。

通过测试用例分析，可优化Marple算法的参数设置，例如调整正则化项以避免过拟合，或验证其在高动态范围频谱估计中的优势。这类实践为工程应用（如雷达、声纳或EEG信号分析）提供了可靠的参数化频谱分析工具。