运用matlab进行随机信号的功率谱密度估计仿真【急求】实验要求如下：⑴ 所有功能均用matlab或c/c++仿真。⑵ 输入信号为：方波信号+n(t)，方波信号信号基频1KHz，幅值为1v，。
功率谱估计的参数模型方法 众所周知，对一个研究对象建立数学模型是现代工程中常见的方法，它一方面使研究的对象有一个简洁的数学表达式，另一方面，通过对模型的研究，可得到更多的参数，也可使我们对所研究的对象有更深入的了解。通常，人们会或多或少地掌握关于被估计随机过程的某些先验知识，从而有可能对它作出某些合理的假定。例如，为它建立一个准确或至少近似的模型，而不必像经典功率谱估计方法那样主观武断地认为凡未观测到的数据都等于零。这就从根本上摒弃了对数据序列加窗的隐含假设。以参数模型为基础的功率谱估计思路如下。（1）通过对随机过程的理论分析和实验研究，为该随机过程选择一个合理的模型，即假定所研究的过程x（n）是由一输入序列ε（n）激励一线性系统H（z）的输出；（2）由已知的x（n）或其自相关函数rxx（m），选择有效算法来估计该模型的参数H（z）；（3）用估计得到的模型参数H（z）计算x（n）的功率谱Pxx（ejω）。图4-1 序列x（n）的有理传输函数模型实际应用中所遇到的随机过程大多数都可以用有理传输函数（系统函数）模型很好地逼近，如图4-1所示。e69da5e887aa7a6431333433616236设输入激励ε（n）是均值为零、方差为的白噪声序列，线性系统传输函数为。
对功率谱估计常用方法的探讨及应用分析 2 经典谱估计 2.1 周期图法 周期图法又称直接法。它是从随机信号x(n)中截取N长的一段，把它视为能量有限x(n)真实功率谱的估计的抽样. 周期图这一概念早在1899年就提出了。
