基于Burg算法的AR模型参数估计与功率谱分析MATLAB工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现Burg递推算法，提供AR模型参数估计、功率谱密度分析、维纳滤波和全极点建模功能。适用于信号处理、噪声抑制和频谱分析应用，具备高精度计算和简洁的操作接口。

详 情 说 明

基于Burg算法的AR模型参数估计与功率谱分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Burg递推算法的自回归（AR）模型参数估计系统。系统能够对输入的时域信号进行精确的AR模型系数估计，并在此基础上完成功率谱密度分析、维纳滤波和全极点建模等核心功能。该系统为信号处理领域提供了完整的AR模型分析解决方案，可广泛应用于频谱分析、噪声抑制、系统辨识等工程场景。

功能特性

• Burg递推算法：采用高效的Burg递推方法进行AR模型参数估计，保证估计精度和数值稳定性
• 多模块集成：集成参数估计、谱分析、滤波和模型验证六大核心模块
• 自适应定阶：支持用户自定义模型阶数，也可通过AIC/BIC信息准则自动确定最优阶数
• 全面输出：提供模型系数、功率谱、滤波信号、频率响应和拟合误差等多维度分析结果
• 工程实用：适用于实时信号处理和非平稳信号分析需求

使用方法

输入参数

• 时域信号序列：一维实数数组，长度可变
• AR模型阶数：正整数，可手动设置或自动确定
• 噪声方差估计：可选参数，用于维纳滤波模块

输出结果

• AR模型系数数组（长度=阶数+1，含增益因子）
• 功率谱密度估计（频率-功率二维数组）
• 维纳滤波后信号（与输入信号等长）
• 全极点模型频率响应（复数数组）
• 模型拟合误差标量（用于评估估计精度）

基本调用示例

% 加载或生成输入信号 input_signal = ...; model_order = 10; % 设置模型阶数

% 执行AR模型分析 [ar_coeffs, psd_estimate, filtered_signal, freq_response, fit_error] = main(input_signal, model_order);

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
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括Burg算法递推实现、前向与后向预测误差计算、反射系数迭代更新、模型参数最优估计、功率谱密度计算、维纳滤波处理、全极点系统响应分析以及模型精度评估等一系列完整处理流程。该文件作为系统入口，接收用户输入的信号数据和分析参数，通过协调各算法模块完成整个AR建模与分析任务，并输出所有相关结果参数。