进行傅里叶变换在频域中研究信号，是研究确定性信号最简单且有效的手段，
但在现代信号分析中，对于常见的随机信号，不可能用清楚的数学关系式来描述，
其傅里叶变换更不存在，转而可以利用给定的 N 个样本数据估计一个平稳随机信号
的功率谱密度。功率谱估计是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以
分为经典功率谱估计和现代功率谱估计。本文介绍了各种经典功率谱估计方法，不
仅从理论上对各种方法的谱估计质量进行了分析比较 ， 而且通过 Matlab 进行了仿
真。在对经典谱估计进行讨论之后，还分析了现代谱估计即参数谱估计方法，通过
观测数据估计参数模型再按照求参数模型输出功率的方法估计信号功率谱。现代谱
估计的内容极其丰富，设计的学科及应用的领域都相当广泛，至今每年都有大量的
科研成果出来。在本文的最后利用现代谱估计的方法讨论了功率谱方法在噪声源信
号识别中的应用。文章还给出了常见谱估计方法的比较，便于深刻理解各种方法的
特点，从而在实际工作中做出合理的选择。
功率谱估计是随机信号处理的重要内容，其技术渊源很长，而且在过去的 40
余年中获得了飞速的发展。涉及到信号与系统、随机信号分析、概率统计、矩阵代
数等一系列的基础学科，广泛应用于人民的日常生活及军事、工业、农业活动中，
是一个具有强大生命力的研究领域。本文将简要回顾一下功率谱估计的发展历程，
对常用的一些方法进行总结。功率谱的估计方法有很多，主要有经典谱估计和现代
谱估计。经典谱估计又可以分成两种：一种是 BT 法，也叫间接法；另一种是直接
法又称周期图法。现代谱估计的方法又大致可分为参数模型谱估计和非参数模型谱
估计，前者有 AR 模型、MA 模型、ARMA 模型、PRONY 模型等，后者有最小方
差方法、多分量的 MUSIC 方法等。
功率谱估计是数字信号处理的主要内容之一，主要研究信号在频域中的各种特
征，目的是根据有限数据在频域内提取被淹没在噪声中的有用信号。下面对谱估计
的发展过程做简要回顾:
英国科学家牛顿最早给出了“谱”的概念。后来，1822 年，法国工程师傅立叶提
出了著名的傅立叶谐波分析理论。该理论至今依然是进行信号分析和信号处理的理
论基础。
傅立叶级数提出后，首先在人们观测自然界中的周期现象时得到应用。19 世纪
末，Schuster 提出用傅立叶级数的幅度平方作为函数中功率的度量，并将其命名为
“周期图”（periodogram）。这是经典谱估计的最早提法，这种提法至今仍然被沿用，
