MATLAB实现基于AR模型的现代功率谱估计参数分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了自回归（AR）模型参数估计与功率谱分析系统，支持自动确定模型阶数、估计系数并计算功率谱密度。系统还集成了与经典周期图法的对比功能，便于性能评估与分析。

详 情 说 明

基于AR模型的现代功率谱估计参数分析与实现

项目介绍

本项目实现现代功率谱估计中的自回归（AR）模型参数估计，通过MATLAB构建完整的功率谱分析系统。系统能够自动估计AR模型参数（包括模型阶数和系数），计算功率谱密度，并与经典谱估计方法（如周期图法）进行对比分析，验证现代谱估计在分辨率方面的优势。项目包含参数优化、模型验证和可视化分析模块，为信号处理领域的谱分析提供完整的解决方案。

功能特性

• AR模型参数估计：支持Yule-Walker方程和最小二乘法两种参数估计方法
• 智能阶数确定：基于AIC/BIC信息准则自动确定最优模型阶数
• 功率谱密度计算：基于估计的AR模型参数计算高分辨率功率谱
• 对比分析功能：与现代谱估计方法进行性能对比验证
• 可视化分析：提供频谱对比图、模型诊断图等多种可视化结果
• 模型验证模块：包含残差分析、拟合优度评估等诊断功能

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：一维实数时间序列数组
2. 设置分析参数：最大模型阶数范围、估计方法选择、准则阈值等
3. 运行主分析程序
4. 查看输出结果：参数估计值、功率谱密度、分析图表

输入参数说明

• 时域信号数据：支持多种采样率的一维实数时间序列
• 参数设置：最大模型阶数、估计方法（Yule-Walker/最小二乘）、信息准则类型等
• 对比数据（可选）：经典谱估计结果用于性能对比

输出结果

• 最优AR模型阶数和系数向量
• 预测误差功率和功率谱密度估计
• AR谱估计与经典谱估计的对比频谱图
• 模型诊断信息（残差分析、拟合优度指标）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的AR模型功率谱估计流程，包含数据预处理、模型参数估计、阶数优化选择、功率谱计算、结果可视化以及性能对比分析等核心功能模块。该文件实现了从原始信号输入到最终谱估计结果输出的全自动化处理，支持多种参数配置选项，并提供详细的诊断信息和图形化输出。