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MATLAB实现AR模型谱估计：自相关法、协方差法与Burg法性能分析系统
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资 源 简 介
该MATLAB项目实现了三种基于AR模型的现代谱估计方法，包括自相关法、协方差法和Burg法，支持信号建模、功率谱密度估计及参数计算，并提供可视化功能，适用于信号处理与频谱分析研究。
详 情 说 明
基于AR模型的现代谱估计算法实现与性能分析系统
项目介绍
本项目实现了一个基于AR（自回归）模型的现代谱估计系统，集成了自相关法、协方差法和Burg法三种经典算法。系统能够对输入信号进行AR模型参数估计和功率谱密度计算，并提供全面的性能分析与可视化功能。通过与传统周期图法的对比，展示现代谱估计方法在高分辨率频谱分析中的优势。
功能特性
- 多算法实现：完整实现自相关法、协方差法和Burg法三种AR模型谱估计算法
- 参数估计：精确估计AR模型参数，包括模型系数、反射系数和预测误差功率
- 频谱分析：生成高分辨率的功率谱密度估计结果
- 性能评估：综合分析各算法在稳定性、分辨率和计算效率等方面的表现
- 对比研究：与现代周期图法进行频谱对比，突显AR模型方法的优势
- 可视化展示：提供直观的图形界面和结果对比图表
使用方法
输入参数说明
- 信号数据：一维实数序列（时间序列数据）
- 模型参数：AR模型阶数（正整数）
- 采样频率：可选参数，用于频率轴标定
- 信号长度：自动从输入数据中获取
输出结果
- 功率谱密度图：三种方法的谱估计结果对比图
- 参数估计值：各方法的模型系数、反射系数数组
- 性能指标：预测误差功率、分辨率、稳定性分析报告
- 对比分析图：现代谱估计与传统周期图法的频谱对比
- 数值结果表格：各方法的关键参数和性能指标汇总
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 信号处理工具箱
- 统计与机器学习工具箱（可选，用于高级分析功能）
文件说明
项目的主入口文件负责协调整个系统的运行流程，它集成了信号预处理、模型参数估计、谱密度计算以及结果可视化等核心功能模块。该文件实现了三种AR谱估计算法的调用接口，负责管理数据流向和算法参数传递，同时生成包含功率谱图、参数对比表和性能分析报告在内的完整输出结果。通过该入口点，用户可以方便地执行完整的谱分析流程并进行多算法性能比较。
