功率谱估计

想做功率谱吗？MATLAB 了一系列强大的工具来帮你轻松搞定。比如，periodogram函数就是一个挺好用的工具，基于 FFT 方法，能快速估算周期图，适合平稳信号。如果你想要更平滑一些的结果，pwelch函数就能帮你通过分块平均法降低噪声。不过，别忘了，在不同信号时，选择合适的窗口函数和方法重要。使用mtsprd方法，能让多窗函数提高估计精度。更有意思的是，MATLAB 还能让你通过命令来绘制功率谱图，频率成分，理解信号特点哦！所以，如果你正在做信号，不妨试试这些工具，效果不错，尤其是在信号上会有。

这份代码使用MATLAB实现了周期图法和修正周期图法，用于功率谱估计。技术手段的选择使得估计精度有了显著提高，适用于频谱分析和信号处理领域。

这是一个Matlab程序，专为水文和气象周期分析设计，用于连续功率谱的精确估计。

利用MATLAB完整实现的AR模型功率谱估计，直接可运行。

周期图法、BLACKMAN-TUKEY法、WELCH法以及Burg法是经典的功率谱估计方法。探讨了它们在matlab中的实现源码，并详细介绍了实验报告的内容。

使用Matlab编写的仿真程序，用于数字信号处理中的AR参数模型功率谱估计。

这段代码利用阈值倒谱技术对功率谱进行平滑的非参数估计。它基于Petre Stoica和Niclas Sandgren在2006年发表于IEEE信号处理杂志的文章《通过倒谱阈值法进行平滑的非参数频谱估计》。压缩文件包含CepSpec.m函数（用于执行功率谱估计的代码），以及自述文件和一些演示数据文件。

matlab 的 AR 模型参数谱估计，算是信号里一个挺基础但蛮有用的工具了。主要是用yule-walker方程配上levinson-durbin算法搞定参数估计，整个过程也不复杂，尤其用 Matlab 现成的函数，基本上几行代码就能跑起来。 AR 建模的套路挺适合做功率谱估计的，像你要某段时间序列的频率成分，用这个方法还挺方便的。yule-walker那套思路本身就比较稳，加上levinson递推，效率也不错，是你不想自己推矩阵的时候，直接调用aryule这些函数，能省不少事。 想再深入了解的话，可以看看这几个链接： AR 模型功率谱估计的 Burg 算法优化，也是常用方法，比 yul

MATLAB开发：新光谱估计方法探索。在AR-MA序列参数估计的基础上，介绍了一种创新的ARMA方法。

介绍了一种基于神经信号进行功率谱密度估计的方法。该方法接收神经信号向量作为输入，并输出相应的功率谱密度值，为神经信号分析提供了有效的频域特征。