经典谱估计与现代谱估计的比较分析

    首先感谢谱估计分析博客链接该博客的博主，该博客在我学习《现代数字信号处理》“平稳随机信号的线性模型”一章起到了很大的指导作用。

    平稳随机信号的线性模型（AR，MA，ARMA）以白噪声激励信号经过一个因果稳定线性时不变系统得到带估计的随机信号。通过估计出系统的模型系数和白噪声的方差就可以确定带估计随机信号的功率谱密度。

    经典的谱估计方法包括直接法，间接法。我们对直接法已经比较清楚了，该频谱的分辨率取决于采样的时间长度（详情可见频谱分辨率）。经典的谱估计方法对采样得到序列进行处理隐含了一个加窗的操作，窗外的数据默认为零。所以可靠经典的谱估计方法在采样点数比较少的情况下，对频率的估计变得不可靠。

   现代谱估计方法以模型为基础，利用采样的数据建立模型，使谱估计的结果更能体现随机信号全局性的性质。

   仿真信号的频率分别为150hz和140hz，添加了信噪比为20db的高斯白噪声；现代谱估计采用AR模型。采样时间1s，采样频率1000hz：