現(xiàn)代信號處理大作業(yè)

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1、現(xiàn)代信號處理大作業(yè)姓名:潘曉丹學號:0140349045班級:A1403492作業(yè)1LD算法實現(xiàn)AR過程估計1.1AR模型p階AR模型的差分方程為:*〃)+Xaix^n一')=0(刀),其中〃(門)是均值為0的白噪聲。2=1AR過程的線性預測方法為:先求得觀測數(shù)據(jù)的自相關函數(shù),然后利用Yule-Walker方程遞推求得模型參數(shù),再根據(jù)公式求得功率譜的估計。Yule-Walker方程可寫成矩陣形式:G(0)心⑴心⑵…匚(-門)'1_心⑴g(o)心⑴…T小-P+1)巧⑴0'⑵口⑴5(0)…G(一刀+2)竹⑵=0???耳3???「5一1)???Mp

2、一2)??????…匚(°)_???耳(p)_???_0_1.2LD算法介紹Levinson-Durbin算法可求解上述問題,其一般步驟為:1)計算觀測值各自相關系數(shù)匚5)=°丄…,刀;A)=心(°);口;2)利用以下遞推公式運算:口⑴+£%“(/)?川-丿)出=耳P/-i^-(7)=k.幻(丿)=%_1(丿)一&,%一1(,一7),J=1,2,???,_/一1Pi=。?一i(l-k:3)匸i+1,若i>p,則算法結束;否則,返冋(2)。1.3matlab編程實現(xiàn)以AR模型:x(n)=

3、x(n-1)-

4、x(n_2)+w(n)為例,Matla

5、b程序代碼如下:clear;clc;var=1;noise=var*randn(1,10000);p=2;coefficient=[1-0.50.5];x=filter(l,coefficient,noise);divide=linspace(-pi,pi,200);forii=1:200w=divide(ii);Sl(ii)=var/(abs(1+coefficient(2:3)*exp(-j*w*(1:2))'))A2;end[a_pvar_p]=Levinson_Durbin(x,p);forii=1:200w=divide(ii);S

6、xx(ii)=var_p/(abs(1+a_p(2:p+1)*exp(-j*w*(1:p))'))A2;endfigure;subplot(2,2,l);gridonxlabel('w');subplot(2,2,2);gridonxlabel('w');subplot(2,2,3);holdonplot(divide,Sl,b);ylabelC功率);title(fAR功率譜plot(divide,Sxx,T】);ylabelC功率J;title(L?D算法估計);plot(divide,Sl;b,);plot(divide,Sxx,T?「

7、);holdoffgridonxlabel(W);ylabel('功率);title((AR功率譜和算法比較');子函數(shù):Levinson^Durbin.mfunction[a_pvar.p]=Levinson_Durbin(x,p)N=length(x);forii=l:NRxx(ii)=x(l:N-u+l)*(x(ii:N))7N;enda(l)=I;a(2)=-Rxx(2)/Rxx(l);fork=l:p-l%Levinson-Durbinalgorithmvar(k+1)=Rxx(0+1)+a(1+1:k+1)*Rxx(1+1:k+1

8、)';reflect_coefficient(k+1+1)=-a(0+1:k+1)*(fliplr(Rxx(2:k+1+1)))'/var(k+1);var(k+1+1)=(1-(reflect_coefficient(k+1+l))A2)*var(k+1);a_temp(1)=1;forkk=l:ka_temp(kk+l)=a(kk+1)+reflect_coefficient(k+1+1)*a(k+1-kk+1);enda_temp(k+1+1)=reflect_coefficient(k+1+1);a=a_temp;enda_p=a;%

9、predictioncoeffecientsvar_p=var(p+l);%predictionerrorpower1-4仿真結果1)p二2時,仿真結果圖如下L?D算法估計wwAR功率語和LD算法比較w預測系數(shù):血(0)衛(wèi)2⑴,血⑵]=[1,-0.5068,0.5031]誤差功率:var_p=1.01942)p=20時,仿真結杲圖如下AR功率誰預測系數(shù):[。2(0)‘?2(1),a2(2)fa2(3),a2(4),……]=[1,-0.5098,0.4999,-0.0066,0.0060,-0.0179,0.0193,……]誤差功率:var_p

10、=0.99983)p二50時,仿真結果圖如下AR功率譜wwAR功率譜和LD算法比較w預測系數(shù):[a2(°),a2(1),a2(2),G),(°),]=[1,一0.4

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