AutoRegressive Moving Average Spectral Analysis

资 源 简 介

AutoRegressive Moving Average Spectral Analysis

详 情 说 明

AutoRegressive Moving Average (ARMA) 频谱分析工具箱是 MATLAB 环境下用于信号处理的重要工具，它结合了自回归（AR）和滑动平均（MA）模型，能够有效地估计信号的功率谱密度（PSD）。

ARMA 模型在时间序列分析和信号处理中具有广泛应用，特别适用于频谱估计。相较于传统的傅里叶变换方法，ARMA 频谱分析能够更好地处理短时信号，并提供更平滑的频谱估计。

该工具箱通常包含以下几个核心功能： 参数估计 —— 采用最大似然估计（MLE）或最小二乘法（LS）等方法拟合 ARMA 模型的系数。 频谱计算 —— 基于拟合的 ARMA 模型生成功率谱密度估计，适用于噪声抑制和信号特征提取。 模型选择 —— 提供 AIC（Akaike Information Criterion）或 BIC（Bayesian Information Criterion）等准则，帮助选择最优的 ARMA 阶数。 可视化与诊断 —— 绘制频谱图、残差分析图等，便于用户验证模型的准确性。

ARMA 频谱分析的优点在于其灵活性和适应性，特别适用于非平稳信号分析。然而，选择合适的阶数（p, q）是关键挑战之一，过高或过低的模型阶数都会影响频谱估计的精度。