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1、功率谱分析由题目内容，设采样频率fs=1000HZ，数据长度为256，模型阶数为14，f1=200,f2=300、250。（1）用最大熵法进行谱估计运行程序后，观察图像f1和f2相差较小时，功率谱变化更剧烈；模型的阶数越高，图像中能够获得的信息就越多，但同时计算量也就越大；增加数据长度可以获得更多的信息，提高了谱分析的分辨率，这是因为AR模型的谱估计隐含着对数据和自相关函数的外推，其长度可能会超过给定长度，分辨率不受信源信号的限制。（2）分别用Levinson递推法和Burg法进行功率谱分析Levinson递推法运行程序后，观察图像，
2、f1和f2相差较小时，功率谱变化更剧烈；模型的阶数越高，图像中能够获得的信息就越多，但同时计算量也就越大；增加数据长度可以获得更多的信息，提高了谱分析的分辨率，但本题中信号为正弦信号加白噪声，故图像观察不明显。Burg法运行程序后，观察图像，f1和f2相差较小时，功率谱变化更剧烈；模型的阶数越高，图像中能够获得的信息就越多，但同时计算量也就越大；增加数据长度可以获得更多的信息，提高了谱分析的分辨率。(3)改变信号的相位、频率、信噪比，上述谱分析结果有何变化如果正弦信号的频率过大，超过fs/2，会产生频率混叠现象，输入f1=600HZ，
3、会在400HZ处产生一个波峰；降低信噪比会导致谱分辨率下降；信号起始相位的变动可导致谱线的偏移和分裂（我的图像观察不到）。最大熵法估计N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t);%0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);[Pxx1,f]=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1)plot(f,10*log10(Pxx1));xlabel('Frequency(Hz)')
4、;ylabel('PowerSpectrum(dB)');title('MEMf2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=14');gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*250*t);%0.25xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);[Pxx1,f]=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2)plot(f,10*log10(Pxx1));xlabel('Frequency
5、(Hz)');ylabel('PowerSpectrum(dB)');title('MEMf2/fs=0.25,Nfft=256,Oder=14');gridN=1024;Nfft=512;%修改数据长度512Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t);%0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);[Pxx1,f]=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,3)plot(f,10*log10(Pxx1));x
6、label('Frequency(Hz)');ylabel('PowerSpectrum(dB)');title('MEMf2/fs=0.3,Nfft=512,Oder=14');gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t);%0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);[Pxx1,f]=pmem(xn,24,Nfft,Fs);%修改阶数为24subplot(4,1,4)plot(f,10*l
7、og10(Pxx1));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('PowerSpectrum(dB)');title('MEMf2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=24');GridBurg法估计N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t);%0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);[Pxx1,f]=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,
8、1)plot(f,10*log10(Pxx1));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('PowerSpectrum(dB)');title('Burgf2/fs=300,Nfft=256,Ode
