3种MATLAB的经典谱估计方法希望对大家有用~

3种MATLAB的经典谱估计方法希望对大家有用~ 3种MATLAB的经典谱估计方法 希望对大家有用~ 附件所有代码: 直接法: 直接法又称周期图法，它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x(n)的离散傅立叶变换，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)真实功率谱的估计。 Matlab代码: clear; Fs=1000; %采样频率 n=01Fs1; %产生含有噪声的序列 xn=cos(2pi40n)+3cos(2pi100n)+randn(size(n)); window=boxcar(length(xn)); %矩形窗 nfft=1024; [Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs); %直接法 plot(f,10log10(Pxx)); 改进的直接法: 对于直接法的功率谱估计，当数据长度N太大时，谱曲线起伏加剧，若N太小，谱的分辨率又不好，因此需要改进。 1. Bartlett法 Bartlett平均周期图的方法是将N点的有限长序列x(n)分段求周期图再平均。 Matlab代码: clear; Fs=1000; n=01Fs1; xn=cos(2pi40n)+3cos(2pi100n)+randn(size(n)); nfft=1024; window=boxcar(length(n)); %矩形窗 noverlap=0; %数据无重叠 p=0.9; %置信概率 [Pxx,Pxxc]=psd(xn,nfft,Fs,window,noverlap,p); index=0round(nfft2-1); k=indexFsnfft; plot_Pxx=10log10(Pxx(index+1)); plot_Pxxc=10log10(Pxxc(index+1)); figure(1) plot(k,plot_Pxx); pause; figure(2) plot(k,[plot_Pxx plot_Pxx-plot_Pxxc plot_Pxx+plot_Pxxc]); 2. Welch法 Welch法对Bartlett法进行了两方面的修正，一是选择适当的窗函数w(n)，并再周期图计算前直接加进去，加窗的优点是无论什么样的窗函数均可使谱估计非负。二是在分段时，可使各段之间有重叠，这样会使方差减小。 Matlab代码: clear; Fs=1000; n=01Fs1; xn=cos(2pi40n)+3cos(2pi100n)+randn(size(n)); nfft=1024; window=boxcar(100); %矩形窗 window1=hamming(100); %汉明窗 window2=blackman(100); %blackman窗 noverlap=20; %数据无重叠 range='half'; %频率间隔为[0 Fs2]，只计算一半的频率 [Pxx,f]=pwelch(xn,window,noverlap,nfft,Fs,range); [Pxx1,f]=pwelch(xn,window1,noverlap,nfft,Fs,range); [Pxx2,f]=pwelch(xn,window2,noverlap,nfft,Fs,range); plot_Pxx=10log10(Pxx); plot_Pxx1=10log10(Pxx1); plot_Pxx2=10log10(Pxx2); figure(1) plot(f,plot_Pxx); pause; figure(2) plot(f,plot_Pxx1); pause; figure(3) plot(f,plot_Pxx2); 复制代码