%-------------------------------------------------------------------------
% exa141202.m, for example 14.12.2;
% to test aryule,arburg,arcov,armcov;
%-------------------------------------------------------------------------
clear all;
load test x;
% 用自相关法求AR模型的系数和最小预测误差能量;
[a,E1]=aryule(x,10);
figure(1)
subplot(411)
stem(abs(a),'.')
ylabel(' for aryule');
% 用Burg法求AR模型的系数、反射系数和最小预测误差能量;
[a,E2,k]=arburg(x,10);
subplot(412)
stem(abs(a),'.')
ylabel(' for arburg');
% 用协方差法求AR模型的系数和最小预测误差能量;
[a,E3]=arcov(x,10);
subplot(413)
stem(abs(a),'.')
ylabel(' for cov');
% 用改进的协方差法求AR模型的系数和最小预测误差能量;
[a,E4]=armcov(x,10);
subplot(414)
stem(abs(a),'.')
ylabel(' for armcov');
figure(2)
stem(abs(k),'.');
ylabel(' for arburg');
E1
E2
E3
E4
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功率谱计算附matlab代码
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2022-10-16
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1.版本:matlab2019a,不会运行可私信 2.领域:【信号处理】 3.内容:基于welch、burg、协方差、自相关矩阵分解、最大熵、music算法实现功率谱计算附matlab代码 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用
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【信号处理】基于welch、burg、协方差、自相关矩阵分解、最大熵、music算法实现功率谱计算附matlab代码 上传.zip (12个子文件)
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exa141201_peig.m 564B
exa141201_pmcov.m 458B
1.png 7KB
exa141201_pcov.m 441B
exa141202.m 865B
exa141201_pburg.m 444B
exa130702_specgram.m 665B
exa141201_pyulear.m 451B
test.mat 2KB
exa130701_pwelch.m 604B
exa141201_pmem.m 445B
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