MATLAB代码经典功率谱估计，Welch法、协方差法、周期图、burg法及其对比，附完整注释

该方法需要基于有限的观测数据估计自相关序列，当数据长度较短时，估计误差会比较大，AR参数的计算就会引入很大的误差。
从而导致功率谱估计出现谱线分裂与谱峰频率偏移等现象。

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

国外经典信号处理教材，入门、提升必备。
《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识，其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识，包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。
后4章则介绍了随机数字信号处理的知识，主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。
《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》内容全面丰富、系统性强、概念清晰、叙述深入浅出，为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法，书中列举了大量的精选例题，同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。
另外，在各章的最后还附有习题，以帮助读者进一步巩固所学知识。

国外经典信号处理教材，入门、提升必备。
《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识，其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识，包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。
后4章则介绍了随机数字信号处理的知识，主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。
《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》内容全面丰富、系统性强、概念清晰、叙述深入浅出，为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法，书中列举了大量的精选例题，同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。
另外，在各章的最后还附有习题，以帮助读者进一步巩固所学知识。

AR模型功率谱估计burg算法matlab完整，直接可运行。

矩阵的特征分解在功率谱估计中的应用，适合通信、电子等专业学习

《现代数字信号处理》清华何子述一书中第三章是功率谱估计，有一些仿真的题目，这是matlab仿真程序文件。

功率谱估计、自相关函数估计、相干函数;对于信号处理的人来说是不错的资料

很不错的AR模型参数估计和阶数估计，是基于Burg法的，阶数的准则可以自己选择，有'FPE','AIC','MDL','CAT'，还有功率谱估计

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。