Levinson-Durbin算法和伯格(Burg)算法.doc

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: 2015/5/12 Levinson-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 x var =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= [10 ]; 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, w= linspace(-pi,pi,2000);% 将-pi 到pi均分为 2000 等分 for mm = 1:2000 c= w(mm); S(mm) = var/(abs(1+a0(2:3)*exp(-j*c*(1:2))'))^2; end subplot(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 1000 b0= [11 1]; 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)))^2 for mm = 1:2000 c= w(mm); S1(mm) = var1*(abs(b0*exp(-j*c*(0:2))'))^2; end subplot(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1 Levinson-Durbin 算法结果图伯格(Burg) 算法 clear % 取样点% 定义常数值 N=32; a(1)=-;d2=; f1=;f2=;f3=; ur=0.