功率谱估计 -参数估计方法周期图法的不足 v 估计方法的方差性能差 在功率谱密度计算中没有实现求均值的运算 v 分辨率低 样本数据x(n) 是有限长的，相当于在无限长样本数据 中加载了窗函数( 矩形窗、Hanning 等)参数模型功率谱估计 vMA 模型 vAR 模型 vARMA 模型平稳随机信号的参数模型 v 如果一个宽平稳随机信号x(n) 通过一个线性时不 变系统(LSI)h(n) ，则系统输出y(n) 也是宽平稳随 机过程，并且y(n) 的功率谱密度和x(n) 的功率谱 密度满足下式： v 其中P yy 、P xx 分别为系统输出、输入的功率谱密 度，而H(w) 为系统脉冲响应的傅立叶变换。平稳随机信号的参数模型 v 如果系统输入为白噪声信号u(n) ，其功率谱密度 为常数 2 ，则输出信号功率谱密度P xx (w) 完全由 系统传递函数|H(w)| 2 决定，因此我们通过对 H(w) 进行建模，从而得到输出信号的功率谱密 度。平稳随机信号的参数模型 v 在上图中，输入u(n) 为白噪声信号，其方差为 2 ，则系统输出x(n) 的功率谱密度P xx (w) 为：平稳随机信号的参数
