如何在Matlab中优化基本周期图法对随机信号进行的功率谱估计

对于一个随机信号,自相关函数往往最能完整地表征它的统计平均值.我们可以用功率谱密度(Power spectraldensity,PSD)来表征它的统计平均谱特性.此外功率谱估计在测量噪声频谱、最优化线性滤波等其他应用中也有着非常重要的作用,因此对功率谱估计如何进行优化显得更加重要.本文就如何在Matlab中优化基本周期图法对随机信号进行的功率谱估计进行了简单讨论.

PSD和PWELCH函数的分析改进及应用

针对MATLAB中两个内建功率谱密度计算函数psd()和pwelch()计算结果迥异的现象,在功率谱密度估计理论的基础上,根据经典的周期图理论和Welch平均周期图方法,通过详细分析源程序,解析计算方法,发现psd()计算的并不是工程单边功率谱密度,而是采样信号双边谱,故与pwelch()结果迥异,另外pwelch()不能对分段信号数据进行预处理。就上述不足提出了相应的改进措施,比较验证表明改进措施行之有效。