文档介绍：数字信号仿真实现题目:Levinson-Durbin算法和伯格(Burg)算法讲课老师:学生姓名:所属院系:信息科学与工程学院专业:信息与通信工程学号:完成日期:2015/5/12Levinson-Durbin算法%检验Levinson-Durbin算法clear;%清除内存变量clc;%清屏close;%===========================================================%估计2阶自回归模型的功率谱%步骤1:建立信号模型,产生观测数据xvar=1;u=var*randn(1,1000);%产生均值为0,方差为1的高斯白噪声u,数据长度为1000%figure(3);%plot(u);a0=[];x=filter(1,a0,u);%信号模型,白噪声通过线性系统H(z)=1/(1+a1*z^(-1)+a2*z^(-2))产生信号向量%画出信号x的功率谱,Sxx(exp(j*w))=var/abs(1+sum(ak*exp(-j*w*k)))^2,求和范围为从1到2,系数ak为给定%的模型参量0,=linspace(-pi,pi,2000);%将-pi到pi均分为2000等分formm=1:2000c=w(mm);S(mm)=var/(abs(1+a0(2:3)*exp(-j*c*(1:2))'))^2;endsubplot(211);plot(w,S,'b');%根据已知参量画出信号x的功率谱xlabel('角频率/rad');ylabel('x的功率谱');title('2阶自回归AR模型的功率谱');%===========================================================%估计2阶滑动平均模型的功率谱%步骤1:建立信号模型,产生观测数据x%clear;var1=1;u1=var1*randn(1,1000);%产生均值为0,方差为1的高斯白噪声u,数据长度为1000b0=[111];x1=filter(b0,1,u1);%信号模型,白噪声通过MA(2)阶系统x(n)=u(n)+u(n-1)+u(n-2)%根据已知信号参量画出信号x的功率谱,S=var*abs(sum(bk*exp(-j*w*k)))^2formm=1:2000c=w(mm);S1(mm)=var1*(abs(b0*exp(-j*c*(0:2))'))^2;endsubplot(212);plot(w,S1,'b');%根据已知参量画出信号x的功率谱xlabel('角频率/rad');ylabel('x的功率谱');title('2阶滑动平均MA模型的功率谱');运行结果如下图1所示:图1Levinson-Durbin算法结果图伯格(Burg)算法clear%取样点%定义常数值N=32;a(1)=-0.;d2=0.;f1=;f2=;f3=;ur=*d2.*randn(1,N);ui=*d2.*randn(1,N);u=ur+ui*i;%定义32个复数点z(1)=u(1);x(1)=6+z(1);forn=2:Nz(n)=-a(1)*z(n-1)+u(n);x(n)=2*cos(2*pi*f1*(n-1))+2*cos(2*pi*f