双谱估计和传统的功率谱估计一样,有三种方法:
1、直接法,使用函数bispecd(sig);
2、间接法,使用函数bispeci(sig);
3、参数模型估计,这里面主要有三种模型,AR 模型、MA模型和ARMA模型。
而参数模型的估计方法需要确定模型的阶次和模型的参数。
arorder函数,用来确定AR模型的阶次,用p=arorder(y);%其中P返回估计的AR模型的阶次。y为观测序列信号。
maorder函数,用来确定MA模型的阶次,用p=maorder(y)%其中p返回估计的MA模型的阶次。y为观测序列信号。
arrcest函数,用来确定AR模型的参数,用avec=arrcest(y,p);%其中avec返回AR模型的参数,y为观测序列信号,P为AR模型的阶次。
maest用来估计MA模型的参数,用bvec=maest(y,q);%其中bvec返回MA模型的参数,y为观测序列信号,q为MA模型的阶次。
armaqs函数用q-slice算法来估计ARMA模型参数,用[avec,bvec]=armaqs(y,p,q),含义同上。
armarts函数用残差时间序列估计ARMA模型参数,用[avec,bvec]=armarts(y,p,q),含义同上。
bispect(ma,ar,128)函数用来实现双谱估计,其中若ma为1时,ar是由函数arrcest产生的是基于AR模型的双谱估计,ar为1,ma是由maest函数产生的时是基于ma模型的双谱估计,如果ar 和ma都是由armaqs或者是armarts产生的,则是基于ARMA模型的双谱估计。
[ 本帖最后由 ChaChing 于 2009-9-25 09:47 编辑 ] |