统计信号处理知识点总结_统计信号处理方法

功率谱估计技术是一种广泛应用的技术，在信号处理领域具有重要地位；它主要分为三类：其中一类是非参数方法包括周期图法、Welch方法和MTM方法；另一类是参数类方法；其中包括子空间法以及其他相关的方法；在Matlab软件中可以通过调用如periodogram、pwelch和mtm等函数实现这些算法的具体应用

spectrum.periodogram,periodogram用于周期图法，

spectrum.welch,pwelch,cpsd,tfesitamate,mscohere这些方法称作average periodogram method

Spectrum.yulear, pyulear函数代表基于自相关分析的AR方法（Yule-Walker法）

Spectrum.burg,pburg函数表示以线性预测为基础的AR方法(Burg法)

Spectrum.cov 和 pcov 函数基于以最小前向预测误差为基础的 AR 方法（协方差法）。

示例：使用不同的非参数方法对同一个信号进行功率谱分析

编写对应的m文件：

Fs=6000;

T=1/Fs;

L=1000;

t=T*(0:L-1);

f1=100;

f2=200;

y=2sin(2pif1t)+2sin(2pif2t);

subplot(2,3,1)

plot(t(1:200),y(1:200),'r');

title('时域波形图');

xlabel('时间/s');

ylabel('幅值');

a1=spectrum.periodogram;%%周期图法%%

subplot(2,3,2)

psd(a1,y,'Fs',Fs,'NFFT',1024);

title('周期图法');

subplot(2,3,3)

a2=spectrum.periodogram('Hamming');%%加汉宁窗周期图法%%

psd(a2,y,'Fs',Fs,'NFFT',1024);

title('加汉宁窗周期图法');

a3=spectrum.periodogram('rectangular');%%加矩形窗周期图法%%

subplot(2,3,4)

psd(a3,y,'Fs',Fs,'NFFT',1024);

title('加矩形窗周期图法');

a4=spectrum.welch('rectangular',80,30);%%加矩形窗1平均周期法%%

subplot(2,3,5)

psd(a4,y,'Fs',Fs,'NFFT',1024);

title('加矩形窗1平均周期法');

a5=spectrum.welch('rectangular',70,50);%%加矩形窗2的平均周期法%%

subplot(2,3,6)

psd(a5,y,'Fs',Fs,'NFFT',1024);

title('加矩形窗2平均周期法');

程序运行结果如下图：