AR模型谱估计源码程序 - matlab算法设计

下载频道> 资源分类> matlab源码> 算法设计> AR模型谱估计源码程序

标题：AR模型谱估计源码程序
分享到：

所属分类: 算法设计资源类型：文件大小: 1.89 KB 上传时间: 2016-01-27 19:20:34 下载次数: 6 资源积分：1分提供者: 马云 AR模型谱估计源码程序

内容：
AR模型谱估计源码程序，程序员在编程的过程中可以参考学习使用，希望对IT程序员有用，此源码程序简单易懂、方便阅读，有很好的学习价值！

function MeArModel()

%现代数字信号处理作业

%采用MATLAB仿真实现AR模型，进行谱估计

%AR模型的理论公式： x(n) + a1*x(n-1) + a2*x(n-2) + …… +ap*x(n-p) = w(n)

%待估计数据样本：

%目前输入随机过程为叠加了正态分布噪声的正弦波

Fs = 1000;

t = 0:1/Fs:15;

N = size(t,2) %数据样值点数

randn('state',0);

x = cos(2*pi*t*200) + randn(1,N); % 200Hz cosine plus noise

%计算N个取样数据的取样数据自相关函数

rxx = zeros(1,N); %保存取样数据自相关函数的变量

for m = 0:N-1

sum = 0;

for n= 1:N-m

temp1 = x(n)*x(m+n);

sum = sum + temp1;

end

rxx(m+1) = sum/N;

end

%采用Levison-Durbin算法求解AR模型的Yule-Walker模型

%需要确定AR模型理论公式中的参数：白噪声w(n)的方差、方程系数a1……ap（这里包括了模型的阶次）

PMAX = 100; %设定AR模型最高阶次

atemp1 = zeros(1,PMAX+1); %保存方程系数的中间变量

atemp2 = zeros(1,PMAX+1); %保存方程系数的中间变量

deviationtemp1 = zeros; %保存白噪声w(n)方差的中间变量

deviationtemp2 = zeros; %保存白噪声w(n)方差的中间变量

%AR(1)模型：x(n) + a1*x(n-1) = w(n)

%其Yule-Walker方程： R(0)*1 + R(1)*a1 = deviation1;

% R(1)*1 + R(0)*a1 = 0;

%求解方程确定a1、deviation1

atemp1(1) = 1;

atemp1(2) = -rxx(2)/rxx(1);

atemp2 = atemp1;

deviationtemp1 = ( rxx(1)*rxx(1) - rxx(2)*rxx(2) )/rxx(1);

deviationtemp2 = deviationtemp1;

%利用Levison-Durbin迭代算法计算AR模型参数

%根据FPE准则、AIC准则和BIC准则确定AR模型的阶次

%atemp1、deviation1保存第k次的运算结果

%atemp2、deviation2保存第k+1次的运算结果

FPE(1) = deviationtemp1*(N+2)/N;

AIC(1) = log(deviationtemp1) + 2/N;

BIC(1) = log(deviationtemp1) + log(N)/N;

veriance(1) = deviationtemp1;

criteria = 3

for P = 2:PMAX

sum1 = 0;

sum2 = 0;

for i = 2:(P+1)

sum1 = atemp1(i)*rxx(i) + sum1;

end

for i = 1:(P+1)

sum2 = atemp1(i)*rxx(P+2-i) + sum2;

end

deviationtemp1 = rxx(1) + sum1;

dk = sum2;

ref(P) = dk/deviationtemp1;

deviationtemp2 = ( 1 - ref(P)*ref(P) )*deviationtemp1;

for i = 2:(P+1)

atemp2(i) = atemp1(i) - ref(P)*atemp1(P+2-i);

end

%计算AR(P)模型参数

atemp1 = atemp2;

veriance(P) = deviationtemp2;

%利用阶次判断准则

FPE(P) = veriance(P)*(1+P/N)/(1-P/N);

AIC(P) = log(veriance(P)) + 2*P/N;

BIC(P) = log(veriance(P)) + P*log(N)/N;

if (criteria == 1) & (FPE(P-1)<FPE(P))

%利用最终预测误差（FPE）准则作为AR模型阶次的判断准则

a = atemp2(1:(P));

P = P - 1;

deviation = veriance(P-1);

break;

end

if (criteria == 2) & (AIC(P-1)<AIC(P))

%利用AIC准则作为AR模型阶次的判断准则

a = atemp2(1:(P));

P = P - 1;

deviation = veriance(P-1);

break;

end

if(criteria == 3) & (BIC(P-1)<BIC(P))

%利用BIC准则作为AR模型阶次的判断准则

a = atemp2(1:(P));

P = P - 1;

deviation = veriance(P-1);

break;

end

%计算功率谱估计值

a = atemp2(1:(P+1));

deviation = veriance(P);

freqsample = 10;

NF = Fs/freqsample;

freq = [freqsample:freqsample:Fs];

delta_w = 2*pi/NF;

theta = [delta_w:delta_w:2*pi];

for k = 1:NF

sum = 0;

for i= 2:P+1

theta1 = -1*theta(k)*(i-1);

sum = a(i)*( cos(theta1)+j*sin(theta1) ) + sum;

end

Sxx(k) = deviation /( (1+sum)*conj(1+sum) );

end

Sxx = 10*log10(Sxx/Fs);

veriance

deviation

%画出功率谱图

plot(freq,Sxx,'r-');

grid on

title('Yule-Walker 功率谱估计')

xlabel('频率 f/Hz')

ylabel('功率谱密度PSD dB/Hz')

legend('功率谱密度估计曲线')

%利用MATLAB内部函数考察AR模型的频率响应

figure

freqz(1,a) % AR filter frequency response

title('AR模型频率响应') ...

文件列表（点击上边下载按钮，如果是垃圾文件请在下面评价差评或者投诉）:

AR模型谱估计源码程序/
AR模型谱估计源码程序/MeArModel.m

关键词：源码 模型 程序

matlab源码下载排行

回到顶部

友情链接

matlab源码网站源码编程语言网络编程手机通讯编程 KUNAG 官网 KUNAG 电商更多

: 联系方式| 版权声明| 招聘信息| 广告服务| 银行汇款| 法律顾问| 兼职技术| 付款方式| 关于我们|; 网站客服程序员兼职招聘 411241577@qq.com; 沪ICP备19040327号-3; 公安备案号：沪公网安备 31011802003874号; 库纳格流体控制系统（上海）有限公司版权所有; Copyright © 1999-2014, GUSUCODE.COM, All Rights Reserved

关键词： 源码 模型 程序

相关推荐

matlab源码下载排行

友情链接

关键词：源码模型程序