基于AR模型的现代功率谱估计MATLAB工具箱发布

资 源 简 介

本项目实现基于自回归(AR)模型的现代功率谱估计系统，支持Yule-Walker法、Burg法和协方差法等多种参数估计算法，提供模型阶次选择功能，实现高分辨率功率谱密度估计。

详 情 说 明

基于AR模型的现代功率谱估计参数分析与谱密度计算系统

项目介绍

本项目实现了一个基于自回归（AR）模型的现代功率谱估计系统。系统通过多种估计算法（包括Yule-Walker法、Burg法和协方差法）进行AR模型参数估计，提供模型阶数自动选择功能，并实现高分辨率的功率谱密度计算。与传统周期图法相比，本系统能够提供更高的频率分辨率。

功能特性

• 多算法AR参数估计：支持Yule-Walker法、Burg法和协方差法等经典估计算法
• 智能模型定阶：集成AIC、BIC等信息准则，自动确定最优模型阶数
• 高分辨率谱估计：基于AR模型实现远超传统方法的频率分辨率
• 综合可视化分析：功率谱曲线、模型参数比较、残差分析等图形化展示
• 性能对比验证：与传统周期图法进行分辨率对比分析

使用方法

1. 数据输入：准备一维实值信号向量作为输入数据
2. 参数设置：指定模型阶数（可选自动定阶）、选择估计算法、设置采样频率
3. 执行分析：运行系统进行AR模型参数估计和功率谱计算
4. 结果查看：分析输出的模型参数、功率谱密度值及各种可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括AR模型参数估计的多种算法实现、模型阶数选择的信息准则判断、功率谱密度的计算与可视化展示。通过调用相应的算法模块，完成从原始信号到功率谱估计的完整流程，并提供与传统方法的对比分析功能。