自己手动实现的经典谱估计周期图法和BT法的Matlab代码，注释比较完整，适合参考学习。结果与Matlab自带函数完全一致，确保实现正确。

用Python编程实现功率谱估计的平滑改进。首先生成一个随机信号，然后利用周期图法对该有限长度随机信号的功率谱进行计算，为了使得功率谱更为光滑，最后利用Welch法对信号的功率谱进行了平滑改进。

matlab 实现平滑周期图法频谱估计，并计算方差

经典功率谱估计 周期图法（直接法）

LOMB(T,H,OFAC,HIFAC) 计算 Lomb 归一化周期图（光谱功率作为频率的函数）的一系列 N 个数据点 H， 在时间 T 采样，这不一定是均匀间隔的。 T 和 H 必须是大小相等的向量。 该例程将计算频谱功率对于增加的频率序列（以频率的倒数单位时间阵列 T) 高达 HIFAC 乘以平均奈奎斯特频率，具有OFAC 的过采样因子（通常 >= 4）。 返回值是所考虑的频率数组 (f)， 相关的频谱功率 (P) 和估计的功率显着性值（概率）。 注：返回的意义是误报零假设的概率，即数据由独立的高斯随机变量。 低概率值表明在相关的周期信号中具有高度的重要性。 尽管此实现基于 Press 中描述的实现， Teukolsky 等人。 数字配方在 C，第 13.8 节，而不是使用三角函数，这利用了 MATALB 的数组运算符来计算方程中定义的精确频谱功率第 577 页的 13.8.4。

利用周期图法进行谱估计，并绘制结果，窗函数采用矩形窗。利用Levinson-Durbin递推法求解Yule-walker方程，进行AR(6)的建模。与Matlab中periodogram（周期图）和pyulear（Yule-walker方程）中相应方法的结果进行比较和分析。

生产周期图（样表）。。

经典谱估计和现代谱估计方法matlab程序，周期图法，Welch法，AR模型的yuler,Burg,协方差和修正的协方差法

经典功率谱估计，周期图法功率谱估计（直接法），没用MATLAB自带的函数，自己编写的函数，运行结果和MATLAB自带函数一样

平均周期图 谱估计 matlab版 平均周期图 谱估计 matlab版