使用复杂数据的频谱估计- Marple的测试用例
这个例子展示了如何对时间序列数据进行谱估计。我们使用Marple的测试用例(L. Marple中的复杂数据:S.L. Marple, Jr，数字光谱分析与应用，Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ 1987)。
测试数据
让我们从加载测试数据开始:
负载玛
系统标识工具箱™中的大多数例程支持复杂数据。金宝app然而，对于绘图，我们分别检查数据的实部和虚部。
首先，看一看数据:
次要情节(211),情节(真正的(玛))、标题(“数据的实部。”)次要情节(212)、图(图像放大(玛))、标题(“数据的虚部。”）
作为初步的分析步骤，让我们检查数据的周期图:
Per = etfe(marple);w = per.频率;CLF h =谱图(per,w);Opt = getoptions(h);opt.FreqScale =“线性”；opt.FreqUnits =“赫兹”；setoption (h,选择)
由于数据记录只有64个样本，并且周期图计算了128个频率，我们可以清楚地看到来自窄频率窗口的振荡。因此，我们对周期图进行了一些平滑处理(对应于1/32 Hz的频率分辨率):
Sp = etfe(marple,32);spectrumplot(每sp w);
现在让我们尝试Blackman-Tukey方法进行频谱估计:
SSM = spa(marple);函数spa执行谱估计spectrumplot (sp,“b”、导弹、‘g’, w,选择);传奇({“平滑周期图”，“Blackman-Tukey估计”})；
默认窗口长度为如此少量的数据提供了非常窄的延迟窗口。我们可以通过以下方法选择一个较大的滞后窗口:
Ss20 = spa(marple,20);spectrumplot (sp,“b”ss20,‘g’, w,选择);传奇({“平滑周期图”，“Blackman-Tukey估计”})；
估计自回归(AR)模型
参数化的5阶ar模型由:
T5 = ar(marple,5);
与周期图估计比较:
spectrumplot (sp,“b”t5,‘g’, w,选择);传奇({“平滑周期图”，“五阶AR估计”})；
ar命令实际上涵盖了20种不同的频谱估计方法。上面这个就是Marple书中所说的“修正协方差估计”。
其他一些著名的方法是:
Tb5 = ar(马普尔，5，“城”）;%伯格法Ty5 = ar(马普尔，5，“yw”）;圣诞步行者方法spectrumplot (t5 tb5 ty5 w,选择);传奇({修改后的协方差的，“城”，“Yule-Walker”}）
利用工具变量法估计AR模型
ar建模也可以使用工具变量方法进行。为此，我们使用函数ivar：
Ti = ivar(marple,4);spectrumplot (t5、钛,钨,选择);传奇({修改后的协方差的，“工具变量”}）
光谱的自回归移动平均(ARMA)模型
此外，系统识别工具箱涵盖光谱的arma建模:
Ta44 = armax(marple，[4 4]);4个ar参数和4个ma参数spectrumplot (t5 ta44 w,选择);传奇({修改后的协方差的，“ARMA”}）
您也可以从以下列表中选择一个网站: