用MATLAB进行AR模型功率谱分析随机信号序列x(n)是均值为0方差为1的高斯型白噪声经过AR模型后的输出，采样长度为512，AR模型阶次取3，4，5，用L-D算法估计功率谱密度。分析：MATLAB函数pyulear()的用法pyulear()是基于自相关法、利用Levesion-Durbin算法估计功率谱密度。px,w=pyulear(x,p,nfft,range)x为随即信号序列，是由白噪声经AR模型产生的，在MATLAB中可以由白噪声序列u经过表示AR模型的数字滤波器后得到，使用的是filter函数；p为AR模型阶次；nfft为由模型参数计算频谱时的频域采样点数，默认为256；range用于选择输出是为单边0,，还是双边0,2；w的范围0,，还是 0,2由range确定或由nfft的奇偶性确定；该函数返回实际频率w下的功率谱密度向量，w的单位即为rad/sample，默认sample为1Hz，若要转化为归一化频率，只需用w/即可。实验结果如图三.1（对应程序为shiyan3.m）：
