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【包含操作视频】基于Matlab的信号功率谱估计,涵盖周期图法、自相关法、协方差法、Burg算法及修正协方差法

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简介:
本资源详细介绍了在MATLAB环境下进行信号功率谱估计的方法,包括周期图法、自相关法、协方差法、Burg算法和修正协方 covariance method, accompanied by practical operation videos for each technique. 领域:MATLAB信号功率谱估计 内容介绍: 本资源提供基于MATLAB的信号功率谱估计教程及操作视频,涵盖周期图法、自相关法、协方差法、Burg算法、修正协方差法以及真实功率谱等多种方法。 用途说明: 适用于学习编程实现各种信号功率谱估计算法(包括但不限于上述提到的方法)的学生和研究人员使用。 目标人群: 主要面向本科及以上层次的在校学生及科研人员,适合课堂教学或个人研究时参考使用。 运行指南: 请确保安装了MATLAB 2021a版本或者更新版本进行测试。在开始实验前,请先执行工程目录内的Runme_.m脚本段落件,并非直接调用子函数文件;同时注意设置左侧的当前工作路径为该工程项目所在的文件夹位置,以便顺利运行程序和观看配套的操作视频以获得最佳学习体验。

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客服
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  • MatlabBurg
    优质
    本资源详细介绍了在MATLAB环境下进行信号功率谱估计的方法,包括周期图法、自相关法、协方差法、Burg算法和修正协方 covariance method, accompanied by practical operation videos for each technique. 领域:MATLAB信号功率谱估计 内容介绍: 本资源提供基于MATLAB的信号功率谱估计教程及操作视频,涵盖周期图法、自相关法、协方差法、Burg算法、修正协方差法以及真实功率谱等多种方法。 用途说明: 适用于学习编程实现各种信号功率谱估计算法(包括但不限于上述提到的方法)的学生和研究人员使用。 目标人群: 主要面向本科及以上层次的在校学生及科研人员,适合课堂教学或个人研究时参考使用。 运行指南: 请确保安装了MATLAB 2021a版本或者更新版本进行测试。在开始实验前,请先执行工程目录内的Runme_.m脚本段落件,并非直接调用子函数文件;同时注意设置左侧的当前工作路径为该工程项目所在的文件夹位置,以便顺利运行程序和观看配套的操作视频以获得最佳学习体验。
  • MATLAB经典:WelchBurg
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    本篇文章介绍了在MATLAB中常用的四种经典功率谱估计方法:Welch法、协方差法、周期图以及Burg法,深入探讨了每种方法的原理与应用。 本段落介绍MATLAB代码实现的经典功率谱估计方法,包括Welch法、协方差法、周期图以及Burg法,并对这些方法进行对比分析。所有代码均附有详细注释以便读者理解和使用。
  • BURG
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    本研究提出了一种改进的功率谱估计技术,采用BURG算法优化参数估算过程,提升了非平稳信号分析中的谱线分辨率和噪声抑制能力。 该文件包含了程序和文档,使用Burg法实现了对功率谱的有效估计,并针对不同的信号给出了相应的试验结果。
  • 利用Yule-WalkerBurg对AR模型进行对比分析
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    本文探讨了三种不同方法(Yule-Walker法、Burg法与协方差法)在自回归(AR)模型中的应用,并对其功率谱估计结果进行了详细的比较分析。 使用Yule-Walker法、Burg法以及协方差法来进行AR模型的功率谱估计,并对这些方法进行比较。
  • 郑州大学随机处理课程设程序, 使用Yule-WalkerBurg进行AR模型
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    本大作业为郑州大学《随机信号处理》课程设计作品,采用Yule-Walker法、Burg法及协方差法对AR模型进行了功率谱估计,并附有相关程序代码。 郑州大学随机信号处理课程作业要求使用Yule-Walker法、Burg法以及协方差法进行AR模型的功率谱估计,并且有学生通过该作业获得了90分以上的成绩。 引言指出,功率谱估计是分析信号中包含的信息的重要工具。它描述了随机过程在不同频率下的能量分布情况。评价标准包括客观度量和统计度量,其中重要的指标有分辨率、方差及均方误差等。传统的方法主要包括周期图法与相关法,这些方法基于傅里叶变换,并且计算相对简单;然而它们也存在谱分辨率低的问题。现代的功率谱估计通常采用参数模型化的方式进行,通过构建适当的系统模型来表示随机信号的过程,从而提高性能。 实验原理部分主要介绍了经典和现代两种谱估计的方法: 1. **古典方法**:包括相关法(间接法)与周期图法。 - 相关法基于维纳-辛钦定理,利用自相关函数的傅里叶变换来计算功率谱。这种方法涉及两次截断操作,并且在快速傅立叶变换(FFT)技术出现之前较为常用。 2. **现代方法**:以AR模型为例,通过求解Yule-Walker方程得到参数估计值。这种模型假设信号是由白噪声和若干次以往的信号线性组合产生的。 此外还介绍了Levinson-Durbin快速递推算法用于提高计算效率及准确性,避免直接求解矩阵带来的高运算量问题,并减少由于数据截断引入的人为误差。
  • 间接
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    本研究提出一种基于信号自相关特性的间接功率谱估计技术,旨在提高非平稳信号环境下功率谱估计的准确性和可靠性。 使用间接法(自相关法)进行功率谱估计,并且完全采用自己编写的函数而非MATLAB自带程序,仿真结果与MATLAB内置函数一致。
  • MATLAB(端点检测、线性预测、倒)+代码演示
    优质
    本项目利用MATLAB实现多种基音周期估计技术,包括端点检测、线性预测、倒谱和自相关法,并提供详尽的代码操作演示视频。 基于MATLAB的基音周期估计包括端点检测算法、线性预测法、倒谱法以及自相关法。包含代码操作演示视频,使用时请确保安装的是MATLAB 2021a或更高版本,并运行工程目录内的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。同时,请注意在当前文件夹窗口中选择正确的路径,即当前工程所在位置。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频进行操作。
  • 矩阵高光像降噪
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    本研究提出了一种基于改进协方差矩阵估计的算法,有效提升高光谱图像降噪效果,保持图像光谱特性和空间细节。 基于协方差矩阵估计的高光谱图像去噪方法能够有效去除噪声,提高图像质量。这种方法利用了高光谱数据的空间和光谱相关性,通过准确估计样本之间的协方差矩阵来实现降噪处理。在实际应用中,该技术可以显著改善高光谱图像的数据质量和分析精度。
  • MUSIC
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    本研究探讨了一种基于MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的功率谱估计技术。通过分析和改进该算法,我们提出了一种新的功率谱估算方法,能够更精确地识别信号源的方向并提高频率分辨率。这种方法在雷达、通信等领域展现出广泛应用潜力。 MUSIC算法用于估计功率谱。
  • BURGAR模型
    优质
    本研究提出了一种基于BURG算法的自回归(AR)模型功率谱估计方法,该方法在信号处理中能够准确地从有限数据样本中估计出信号的频谱特性。通过优化参数估计过程,显著提升了噪声环境下的频率分辨率和稳定性,为语音识别、雷达通信等领域提供了高效的数据分析工具。 AR模型功率谱估计burg算法的matlab完整代码可以直接运行。