MA模型算法仿真程序源码 - matlab算法设计

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标题：MA模型算法仿真程序源码
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所属分类: 算法设计资源类型：文件大小: 1.91 KB 上传时间: 2016-01-28 19:49:01 下载次数: 7 资源积分：1分提供者: xiaopeng2 MA模型算法仿真程序源码

内容：
MA模型算法仿真程序源码，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！

clc;

clear;

close all;

N=456;

B1=[1 0.3544 0.3508 0.1736 0.2401];

A1=[1 -1.3817 1.5632 -0.8843 0.4096];

w=linspace(0,pi,512);

H1=freqz(B1,A1,w);%产生信号的频域响应

Ps1=abs(H1).^2;

SPy11=0;%20次AR(4)

SPy12=0;%20次AR(8)

SPy13=0;%20次AR周期图

SPy14=0;%20次ARMA(4,4)

SPy15=0;%20次ARMA(8,8)

VSPy11=0;%20次AR(4)

VSPy12=0;%20次AR(8)

VSPy13=0;%20次AR周期图

VSPy14=0;%20次ARMA(4,4)

VSPy15=0;%20次ARMA(8,8)

% for k=1:20

%采用自协方差法对AR模型参数进行估计%

%gA1：AR模型的参数；gE1：激励白噪声的方差%

y1=filter(B1,A1,randn(1,N)).*[zeros(1,200),ones(1,256)];

[Py11,F]=pcov(y1,4,512,1);%AR(4)的估计%

[Py12,F]=pcov(y1,8,512,1);%AR(8)的估计%

[Py13,F]=periodogram(y1,[],512,1);

SPy11=SPy11+Py11;

SPy12=SPy12+Py12;

SPy13=SPy13+Py13;

VSPy11=VSPy11+abs(Py11).^2;

VSPy12=VSPy12+abs(Py12).^2;

VSPy13=VSPy13+abs(Py13).^2;

figure(1)

plot(w./(2*pi),Ps1,F,Py11);

legend('真实功率谱','20次AR(4)估计图');

hold on;

figure(2)

plot(w./(2*pi),Ps1,F,Py12);

legend('真实功率谱','20次AR(8)估计图');

hold on;

figure(3)

plot(w./(2*pi),Ps1,F,Py13);

legend('真实功率谱','20次周期图法估计图');

hold on;

%------------ARMA模型---------------%

y=zeros(1,256);

for i=1:256

y(i)=y1(200+i);

end

ny=[0:255];

z=fliplr(y);nz=-fliplr(ny);

nb=ny(1)+nz(1);ne=ny(length(y))+nz(length(z));

n=[nb:ne];

Ry=conv(y,z);

R4=zeros(8,4);%ARMA(4,4)的R

r4=zeros(8,1);%ARMA(4,4)的r

for i=1:8

r4(i,1)=-Ry(260+i);

for j=1:4

R4(i,j)=Ry(260+i-j);

end

R4%R矩阵

r4%r矩阵

a4=inv(R4'*R4)*R4'*r4%利用最小二乘法得到的a的估计参数

%----------------ARMA(4,4)对MA的参数b(1)-b(4)进行估计----------------------%

A14=[1,a4']%AR的参数a(1)-a(4)的估计值

B14=fliplr(conv(fliplr(B1),fliplr(A14)));%MA模型的分子

y24=filter(B14,A1,randn(1,N));%.*[zeros(1,200),ones(1,256)];%由估计出的MA模型产生数据

%---因为(q=4)<<L<<N=256,所以选取L=32---%

[Ama4,Ema4]=arburg(y24,32),%利用数据y2估计AR(32)的参数

b4=arburg(Ama4,4)%求出MA模型的参数

%---求功率谱---%

w=linspace(0,pi,512);

%H1=freqz(B1,A1,w)

H14=freqz(b4,A14,w);%产生信号的频域响应

%Ps1=abs(H1).^2;%真实谱

Py14=abs(H14).^2;%估计谱

%if Py14>200

% PPy14=200;

%elseif Py14<200

% PPy14=Py14;

%end

SPy14=SPy14+Py14;

VSPy14=VSPy14+abs(Py14).^2;

figure(4)

plot(w./(2*pi),Ps1,w./(2*pi),Py14);

legend('真实功率谱','20次ARMA(4,4)的估计图');

hold on;

R8=zeros(16,8);%ARMA(8,8)的R

r8=zeros(16,1);%ARMA(8,8)的r

for i=1:16

r8(i,1)=-Ry(264+i);

for j=1:8

R8(i,j)=Ry(264+i-j);

end

R8%R矩阵

r8%r矩阵

a8=inv(R8'*R8)*R8'*r8%利用最小二乘法得到的a的估计参数

%----------------ARMA(8,8)对MA的参数b(1)-b(8)进行估计----------------------%

A18=[1,a8']%AR的参数a(1)-a(8)的估计值

B18=fliplr(conv(fliplr(B1),fliplr(A18)))%MA模型的分子

y28=filter(B18,A1,randn(1,N));%.*[zeros(1,200),ones(1,256)];%由估计出的MA模型产生数据

%---因为(q=8)<<L<<N=256,所以选取L=48---%

[Ama8,Ema8]=arburg(y28,48),%利用数据y2估计AR(32)的参数

b8=arburg(Ama8,8)%求出MA模型的参数

%---求功率谱---%

%w=linspace(0,pi,512);

%H1=freqz(B1,A1,w)

H18=freqz(b8,A14,w);%产生信号的频域响应

%Ps1=abs(H1).^2;%真实谱

Py15=abs(H18).^2;%估计谱

%if Py15>200

% PPy15=200;

%elseif Py15<200

% PPy15=Py15;

%end

SPy15=SPy15+Py15;

VSPy15=VSPy15+abs(Py15).^2;

figure(5)

plot(w./(2*pi),Ps1,w./(2*pi),Py15);

legend('真实功率谱','20次ARMA(8,8)的估计图');

hold on;

%-----------------------------------%

% end

V1=VSPy11/20-abs(SPy11/20).^2;

V2=VSPy12/20-abs(SPy12/20).^2;

V3=VSPy13/20-abs(SPy13/20).^2;

V4=VSPy14/20-abs(SPy14/20).^2;

V5=VSPy15/20-abs(SPy15/20).^2;

figure(6)

plot(w./(2*pi),Ps1,F,SPy11/20);

legend('真实功率谱','20次AR(4)估计的均值');

figure(7)

plot(w./(2*pi),Ps1,F,SPy12/20);

legend('真实功率谱','20次AR(8)估计的均值');

figure(8)

plot(w./(2*pi),Ps1,F,SPy13/20);

legend('真实功率谱','20次周期图估计的均值');

figure(9)

plot(w./(2*pi),Ps1,w./(2*pi),SPy14/20);

legend('真实功率谱','20次ARMA(4,4)估计的平均值');

figure(10)

plot(w./(2*pi),Ps1,w./(2*pi),SPy15/20);

legend('真实功率谱','20次ARMA(8,8)估计的平均值');

figure(12)

plot(F,V1,F,V2,F,V3,w./(2*pi),V4,w./(2*pi),V5);

legend('AR(4)方差','AR(8)方差','周期图方差','ARMA(4,4)方差','ARMA(8,8)方差');

axis([0 0.5 0 2000]);

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