AR模型的谱估计是现代谱估计的主要内容
AR模型的谱估计是现代谱估计的主要内容。
1.AR 模型的Yule—Walker方程和Levinson-Durbin递推算法:在MATLAB中,函数levinson和aryule都采用 Levinson-Durbin递推算法来求解AR模型的参数a1,a2,……,ap及白噪声序列的方差,只是两者的输入参数不同,它们的格式为:
A=LEVINSON(R,ORDER) A=ARYULE(x,ORDER)
两函数均为定阶ORDER的求解,但是函数levinson的输入参数要求是序列的自相关函数,而函数aryule的输入参数为采样序列。
下面语句说明函数levinson和函数aryule的功能是相同的:
例子:
randn('seed',0)
a=[1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];
x=impz(1,a,20)+randn(20,1)/20;
r=xcorr(x,'biased');
r(1:length(x)-1)=[];
A=levinson(r,5)
B=aryule(x,5)
2.Burg算法:
格式为:A=ARBURG(x,ORDER); 其中x为有限长序列,参数ORDER用于指定AR
模型的阶数。以上面的例子为例:
randn('seed',0)
a=[1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];
x=impz(1,a,20)+randn(20,1)/20;
A=arburg(x,5)
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