功率谱估计：经典与现代方法及ARMA和AR模型

简介：
本书全面介绍了功率谱估计的经典与现代技术，深入探讨了AR、MA及ARMA模型的应用与理论基础。适合信号处理领域的研究者和技术人员阅读参考。 经典谱估计的过程包括了多种方法和技术的应用，其中经典的频谱分析与现代频谱分析之间存在显著差异。在经典的方法中，自回归移动平均模型（ARMA）、自回归模型（AR）以及周期图法、巴特利特法和直接法等被广泛应用。 具体而言： - 自回归模型(AR) 是一种通过过去的观测值来预测未来值的统计方法； - 移动平均模型(MA) 和它们结合而成的 ARMA 模型用于描述时间序列数据的变化模式； - 周期图法是一种直接从信号中计算频谱的方法，它基于傅里叶变换原理，能够提供直观的数据频率分布信息； - 巴特利特法是另一种常用的经典方法，通过滑动窗技术来估计功率谱密度。 - 直接法和沃尔什法等其他技术也提供了不同的途径来进行有效的频谱分析。 这些不同类型的模型和技术各有特点，在实际应用中根据具体需求选择合适的工具可以更好地进行信号处理与分析。