本篇文章是博主在通信等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对通信等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在通信领域笔记：           通信领域笔记（5）---《现代谱估计分析信号的功率谱（1）---AR 模型谱估计》 现代谱估计分析信号的功率谱（1）---AR 模型谱估计 目录 1 背

Slepian Spectral Estimator(1950) 做谱估计的目标是尽可能看清楚信号功率谱在某一个频率上的情况，假设我们想了解零频时的分布，最理想的情况是滤波器的传递函数H(ω) 是一个冲激函数，这样就没有旁瓣，也就没有泄漏；其次，主瓣宽度为零，分辨率极好。然而在现实中，理想的冲激函数是无法实现的，所以，只能允许H(ω) 有一定通带（假设为-βπ,βπ ）。另外，由于滤波器是有

功率谱估计(一)— BT法与周期图法(附Mtalab代码) 功率谱估计(一)— BT法与周期图法(附Mtalab代码) 本文同步发布在我的个人博客宅到没朋友，欢迎来玩。 1.前言 经典功率谱估计基于傅里叶变换的思想，典型代表为BT法和周期图法。 2.自相关函数 理论上求一个随机信号的自相关函数应该使用下面这个公式：R(s,t)=E[X(s)x(t)] R(s,t) = E[X(s)x(t)]\q

操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 在现代无线通信系统中，正交频分复用（OFDM）因其高效的频谱利用率、强大的抗多径衰落能力以及灵活的带宽分配等优势，成为了一种非常重要的调制技术。然而，随着无线通信网络的复杂性增加，对OFDM信号的识别与参数估计提出了更高的要求。这不仅是为了提高通信质量和效率，也是为了确保网络的兼容性和安全性。因此，研究OFDM调制识别和参数估计算法具有重要

经典功率谱估计方法 周期图法自相关法自协方差法改进自协方差法Burg法 周期图法 在只有观测数据集的情况下，周期图公式如下： 自相关法 自协方差法 改进自协方差法 Burg法 例题应用： 代码链接： https://download.csdn.net/download/WZBJWLDN/87335623 注：本代码参考《现代信号分析和处理》张旭东编著，仅供

程序以及仿真图如下： clear clc fs=1024; %采样频率fs m=0:(fs-1); n=0:(1/fs)*2*pi:(1-1/fs)*2*pi; nn=0:1/fs:(1-1/fs); xn0=sqrt(20)*sin(2*pi*0.2*m)+sqrt(2)*sin(2*pi*0.213*m); xn=awgn(xn0,0); %产生含有噪声的序列xn %直接法 fxw=zero

谱减法有两种实现方法：幅度谱减法与功率谱减法，在该专栏之前的文章中，已经介绍了幅度谱减法的原理，本篇文章将针对于功率谱减法进行介绍（使用的参数与幅度谱减法的参数意义一致）。 假设语音信号与噪声信号不想管，带噪语音信号的功率谱如下：                                                     由于噪声平稳，假设发声前与发生期间的噪声功率谱相同，可利用