谱密度估计(spectral density estimation)亦称谱估计，平稳序列谱密度的估计方法。谱密度估计(spectral density estimation)亦称谱估计.平稳序列谱密度的估计方法.设x，是具有连续谱的平稳时间序列，其自协方差函数和自相关函数分别为 所谓谱估计就是利用样本观察值xi x2 ,.. xr来估计谱密度函数f(w)或h(w).谱...
高阶谱估计 (higher-order spectral estimation) 随机过程高阶累积量（与高阶矩密切相关的一个量）的多维傅里叶变换。定义 随机过程可用它的各阶矩来完整描述。与矩一样，可用累积量从时域来描述随机过程的统计特性；亦可用高阶谱(包括功率谱)从频域来描述随机过程的统计特性。由于三阶矩与三阶累积量相同，故三...
现代谱估计为参数化方法，该方法假定所给信号符合某一数学模型，再用参数化方法分析信号的频谱，他将谱估计问题简化为数学模型中的参数估计问题。经典谱估计为非参数化方法，以傅里叶变换为基础，分为直接法（即周期图法）和间接法，当样本数据很大时经典谱估计的效果是可以接受的，但是样本少时，此估计...
自回归谱估计(autoregressive spectral estima-for)一种重要的谱估计方法。自回归谱估计(autoregressive spectral estima-for)一种重要的谱估计方法.它属于参数估计方.设xlxz ''..,xT是正态平稳时间序列x‘的样，选择PT满足:当T-＞ 时，pT-＞oo,法本 其中（TvPT）C 1.称TCJ为x，的谱密度函数f WO的自回归谱...
空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究方向，在雷达、通信、声呐等众多领域有极为广阔的应用前景。阵列信号处理最主要的两个研究方向一个是自适应空域滤波（自适应阵列处理），另一个就是空间谱估计。与自适应阵列技术不同，空间谱估计侧重于研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进行...
ARMA谱估计，线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归---滑动平均模型（AutoRegression---Moving Average，ARMA ）。：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程的功率谱密度精确逼近。ARMA模型定义若离散随机过程{x(n)}服从线性差分方程x(n)+Ai*x(n-i)=e(n)+Bj*e(n-j...
功率谱密度简称为功率谱，是自相关函数的傅里叶变换。对功率谱密度的估计又称功率谱估计。正文 随机信号的功率谱密度用来描述信号的能量特征随频率的变化关系。功率谱密度简称为功率谱，是自相关函数的傅里叶变换。对功率谱密度的估计又称功率谱估计。平稳随机信号x(t)的（自）功率谱Sxx(ω)定义为 (1)式中rxx(...
空间谱估计中有个谱的概念,是应用传感器阵列中各个传感器阵元在空间中不同位置点之间的关系去估计空间信号的参数,其中各个传感器阵元在空间中不同位置点之间的关系就是谱的提法来源,并且注意空间谱并不是要形成波束,更侧重于估计。 空间谱估计的主要的功能是对空间信号进行定位、跟踪或者为其它方法提供所需要的参数,...