用二阶自回归（AR2）模型估计信号的瞬时频率

资 源 简 介

用二阶自回归（AR2）模型估计信号的瞬时频率

详 情 说 明

使用二阶自回归（AR2）模型估计信号的瞬时频率是一种时间序列分析方法。该方法通过将信号建模为前两个时间点的线性组合，结合随机噪声项来捕捉信号的动态特性。

AR2模型的核心在于其参数与信号频率之间的数学关系。模型的极点位置直接对应着信号的振荡频率，通过求解特征方程可以推导出瞬时频率的估计值。相比传统的傅里叶变换方法，这种时域建模方式能更好地反映频率随时间变化的情况，尤其适用于非平稳信号分析。

实现时需注意：模型的系数估计通常采用最小二乘法或Yule-Walker方程求解；瞬时频率的物理意义要求模型极点必须落在复平面的单位圆上；频率分辨率与信号采样率存在直接换算关系。此方法在生理信号（如EEG）分析和机械振动监测中具有实用价值。