%program p509
var=sqrt(1/exp(1.0));
v=var*randn(1,1000);
n=1:1000;
w0=1.4*pi;
xn=exp(j*pi*n-j*pi)+exp(j*w0*n-j*0.7*pi)+v;
m=-500:500;
[r,lag]=xcorr(xn,500,'biased');%corr
%pmusic
R=[r(501),r(502),r(503),r(504);
r(500),r(501),r(502),r(503);
r(499),r(500),r(501),r(502);
r(498),r(499),r(500),r(501)];
[V,D]=eig(R);
V3=[V(1,3),V(2,3),V(3,3),V(4,3)].';
V4=[V(1,4),V(2,4),V(3,4),V(4,4)].';
p=0:3;
wm=[0:0.002*pi:2*pi];
B=[(exp(-j)).^(wm'*p)];
A=B.';
p1=A'*V3;
p2=A'*V4;
s=(abs(p1)).^2+(abs(p2)).^2;
pmus=1./s;
subplot(211);
pp=10*log10(pmus);
plot(wm/pi,pp);
ylabel('Power Spectrum Magnitude (dB)');
title(' Music Spectral Estimate')
%MATLAB工具箱函数
subplot(212);
pmusic(xn,5)
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LTSP.rar_LTSP_The Power
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2022-09-21
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This is in the AR model power spectrum estimate, compare the classic spectrum estimation has obvious advantages, is a kind of new estimates,
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JonSco
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