%1、直接法：
clc;clear all;
u = wgn(1,2000,0); %產生高斯白雜訊訊號樣本點2000個
b = [1 1 0.24];
a = [1 -1.5 0.56]; %濾波器係數
xn = filter(b,a,u) % u通過濾波器的輸出xn
n = 1000;
xn = xn(1,1:n); %取x的1000個樣本點分析
nfft=1024; %取1024點fft運算
perw=abs(fft(xn,nfft)).^2/n; %按公式先計算x(n)的離散傅利葉變換，得x(k)，然後再取其幅值的平方，並除以n
t=0:round(nfft/2-1);
f=t*n/nfft;
perw_1=10*log10(perw(t+1));
figure;
plot(f,perw_1);
title('直接法功率譜');
xlabel('頻率/hz');
ylabel('功率譜密度');
mean_perw = mean(perw_1);
var_perw= std(perw_1);
disp(['perw的均值為：' ,num2str(mean_perw)]);
disp(['perw的方差為：' ,num2str(var_perw)]);
%2、間接法：
i = 0;
gn = xn;
for m =600:200:1000 %m分別取600 800 1000
i = i+1;
xn = gn(1,1:m);
cxn=xcorr(xn,'unbiased'); %計算序列的自相關函式
cxk=fft(cxn,nfft);
pbt=abs(cxk);
index=0:round(nfft/2-1);
k=index*m/nfft;
figure;
plot(k,10*log10(pbt(index+1)));
title(['間接法（自相關函式法）功率譜','m=',num2str(m)]);
xlabel('頻率/hz');
ylabel('功率譜密度');
mean_pbtw = mean(10*log10(pbt(index+1)));
var_pbtw= std(10*log10(pbt(index+1)));
disp(['pbtw',num2str(i),'的均值為：' ,num2str(mean_pbtw)]);
disp(['pbtw',num2str(i),'的方差為：' ,num2str(var_pbtw)]);
end
%3、ar現代譜估計法：
clc;clear all;
u = wgn(1,2000,0); %產生高斯白雜訊訊號樣本點2000個
b = [1 1 0.24];
a = [1 -1.5 0.56]; %濾波器係數
xn = filter(b,a,u) % u通過濾波器的輸出xn
n = 1000; %n同時也表示取樣率
xn = xn(1,1:n); %取x的1000個樣本點分析
nfft=1024; %取1024點fft運算
order = 5;
[pxx,w] = pyulear(xn,order,nfft);
t=0:round(nfft/2-1);
f=t*n/nfft;
pxx_1 = 10*log10(pxx(t+1));
plot(f,pxx_1);
title('ar模型法功率譜');
xlabel('頻率/hz');
ylabel('功率譜密度');
mean_pxx = mean(pxx_1);
var_pxx= std(pxx_1);
disp(['perw的均值為：' ,num2str(mean_pxx)]);
disp(['perw的方差為：' ,num2str(var_pxx)]);
數字訊號處理之經典譜估計與現代譜估計
matlab程式 1 直接法 clear u wgn 1,2000,0 b 1 0.5 a 1 1.5 0.8 xn filter b,a,u mk 1000,800,600 for i 1 3 n mk i xn xn 1,1 n 取x的1000個樣本點分析 nfft 1024 取1024點fft...
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