协方差法估计：pcov和pmcov函数 自回归功率谱估计的协方差方法，是一种基于使前向预测误差最小的技术；而改进的协方差方法则是同时使前向和后向预测误差均最小的技术。在MATLAB函数的工具箱里，函数pcov用来实现自回归功率谱估计的协方差方法；而函数pmcov用来实现自回归功率谱估计的改进的协方差方法。这两个函数的具体使用方法，与前面所述的pyulear函数和pburg函数大致相同。［例4-7］比较协方差方法与改进的协方差方法在噪声信号的功率谱估计中的效果，如图4-16所示。通过结果图可以看出，这两种方法的估计效果基本上相同。Fs=500；h=fir1（18，0.3）；r=randn（1024，1）；x=filter（h，1，r）；［P1，f］=pcov（x，18，［］，Fs）；［P2，f］=pmcov（x，18，［］，Fs）；图4-16 协方差法以及改进的协方差法功率谱估计的比较结果图Pxx1=10*log10（P1）；Pxx2=10*log10（P2）；plot（f，Pxx1，‘’，f，Pxx2，‘.’）；ylabel（‘功率谱密度（dB）’）；xlabel（‘频率（Hz）’）；legend（‘协方差方法’，‘改进的协方差方法’）。
如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？ 多的不扯（2016.12.16更新，保留这句）：①协方差就是看两个变量是否正负相关，也就是数值上变化是否同或…
相关函数的协方差的性质
相关函数和协方差函数为什么相差aa 自协方差函数φ(τ)是归一化了的自相关函数γ(τ)：即自相关函数γ(τ)：除以方差σ2，就等于自协方差函数：φ(τ)=γ(τ)/σ2φ(0)=γ(0)/σ2=σ2/σ2=1
