基于ARMA模型的功率谱估计.pptx

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1、 基于基于ARMAARMA模型的模型的 功率谱估计功率谱估计2012.12.08 培训专用目录目录一、一、ARMAARMA过程基本理论过程基本理论二、平稳二、平稳ARMAARMA过程功率谱过程功率谱三、平稳三、平稳ARMAARMA过程谱估计过程谱估计四、四、ARAR模型辨识模型辨识五、算例五、算例培训专用目录目录一、一、ARMAARMA过程基本理论过程基本理论二、平稳二、平稳ARMAARMA过程功率谱过程功率谱三、平稳三、平稳ARMAARMA过程谱估计过程谱估计四、四、ARAR模型辨识模型辨识五、算例五、算例培训专用1、相当多的平稳随机过程都可以通过用白噪声激励一线性时不变系统来产生。2、线性

2、系统可以用线性差分方程（ARMA模型）进行描述。3、任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程的功率谱来精确逼近。将广义的平稳过程x(n)表示成一个输入序列u(n)(白噪声)激励线性系统H(z)(ARMA模型)的输出由H(z)的输出功率谱来估计x(n)的功率谱ARMA过程定义过程定义培训专用利用已知的x(n)来估计H(z)的参数将广义的平稳过程x(n)表示成一个输入序列u(n)(白噪声)激励线性系统H(z)(ARMA模型)的输出由H(z)的输出功率谱来估计x(n)的功率谱ARMA过程定义过程定义培训专用离散随机过程离散随机过程 服从线性差分方程：服从线性差分方程：为离散白噪声，则称

3、为离散白噪声，则称 为为ARMA过程。过程。自回归自回归 (autoregressive)滑动平均滑动平均(moving average)过程过程ARAR阶数阶数ARAR参数参数MAMA阶数阶数MAMA参数参数ARMA过程定义过程定义培训专用ARMA过程定义过程定义培训专用ARMA模型描述的线性时不变（模型描述的线性时不变（LTI）系统系统传递函数：传递函数：ARMA过程定义过程定义冲击响应冲击响应系数系数培训专用满足满足ARMAARMA模型的条件：模型的条件：(1)(1)冲激响应系数必须绝对可求和：冲激响应系数必须绝对可求和：(系统稳定系统稳定)(2)(2)A(z)和和B(z)无公共因子无公

4、共因子(p,q唯一唯一)(3)(3)系统是物理可实现的系统是物理可实现的(因果系统因果系统)u极点的作用：决定系统的稳定性和因果性u因果性：称x(n)是e(n)的因果函数，若即因果系统要求极点在单位圆以内，A(z)的根|z|1零点部分零点部分极点部分极点部分ARMA过程性质过程性质培训专用u零点的作用：决定系统的可逆性，即 u可逆性：称e(n)是x(n)的可逆函数，若(1)存在序列，并满足(2)可逆系统的稳定可逆性条件ARMA过程性质过程性质培训专用特例一：MA过程有限冲激响应(FIR)系统ARMA过程特例过程特例MA过程过程滑动平均滑动平均培训专用特例二：AR过程中含有中含有 的无数多项的无

5、数多项无限冲激响应(IIR)系统ARMA过程特例过程特例AR过程过程自回归自回归培训专用ARMA过程的过程的Wold分解定理分解定理vWold分解定理：分解定理：任何一个具有有限方差的ARMA或MA过程，可以表示成唯一的、阶数有可能无穷大的AR过程；同样，任何一个ARMA或AR过程也可以表示成一个阶数可能无穷大的MA过程。培训专用目录目录一、一、ARMAARMA过程基本理论过程基本理论二、平稳二、平稳ARMAARMA过程功率谱过程功率谱三、平稳三、平稳ARMAARMA过程谱估计过程谱估计四、四、ARAR模型辨识模型辨识五、算例五、算例培训专用 则功率谱则功率谱 其中其中ARMA过程功率谱定义过

6、程功率谱定义培训专用ARMA过程功率谱定义过程功率谱定义v证明证明设是零均值离散时间平稳过程，取ARMA过程则：对上式两边取数学期望计算自相关函数培训专用ARMA过程功率谱定义过程功率谱定义由上式计算功率谱密度函数取为白噪声，则有（白噪声功率谱密度为常数，）固有培训专用目录目录一、一、ARMAARMA过程基本理论过程基本理论二、平稳二、平稳ARMAARMA过程功率谱过程功率谱三、平稳三、平稳ARMAARMA过程谱估计过程谱估计四、四、ARAR模型辨识模型辨识五、算例五、算例培训专用vWold定理表明：定理表明：一个ARMA模型可以用一个阶数足够大的AR模型来近似。相比于ARMA模型不仅需要确定

7、AR阶数和MA阶数，还需要估计AR参数和MA参数（MA参数估计必须求解非线性方程组），AR模型相对简单，故工程上常用AR模型作近似。vARMA功率谱的线性估计方法的基本思路都是首功率谱的线性估计方法的基本思路都是首先解线性方程估计出先解线性方程估计出AR参数，再通过一定的方法，参数，再通过一定的方法，将功率谱表达式转换成只需要将功率谱表达式转换成只需要AR参数，而不需要参数，而不需要MA具体参数值的计算表达式。具体参数值的计算表达式。估计方法估计方法培训专用估计方法估计方法AR过程的过程的实现方法实现方法ARMA过程过程的实现方法的实现方法定阶定阶p&q估计估计AR、MA参数参数功率谱功率谱计

8、算计算培训专用将ARMA功率谱密度分解为两部分之和：线性化方法一线性化方法一:Cadzow谱估计子谱估计子其中，取：另一方面功率谱可做如下类似分解：其中，取：培训专用线性化方法一线性化方法一:Cadzow谱估计子谱估计子可以得到：从而可以计算ARMA模型的功率谱：培训专用线性化方法二线性化方法二:Kaveh谱估计子谱估计子将ARMA功率谱密度公式作如下变形：为了保证上式中第二个等号相等，有：可以看出，具有对称性，即：从上式中第三个等式，有：培训专用线性化方法二线性化方法二:Kaveh谱估计子谱估计子比较上式两边同幂次项的系数，可以得到：从而可以计算ARMA模型的功率谱：培训专用目录目录一、一、

9、ARMAARMA过程基本理论过程基本理论二、平稳二、平稳ARMAARMA过程功率谱过程功率谱三、平稳三、平稳ARMAARMA过程谱估计过程谱估计四、四、ARAR模型辨识模型辨识五、算例五、算例培训专用AR模型阶数确定模型阶数确定vFPE(Final Prediction Error)准则函数准则函数vAIC(An Information Criterion)准则函数准则函数vMDL(Minimum Description Length)准则函数准则函数v在各自准则取得最小值时的模型为适用模型在各自准则取得最小值时的模型为适用模型为AR模型阶数，为激励方差，为样本点数。赤池，日本，1969赤池，

10、日本，1974Rissanen，芬兰，1983培训专用AR模型参数估计模型参数估计ARMA过程可以表示为：其自相关函数为：由白噪声，有：因此，可得：培训专用AR模型参数估计模型参数估计由ARMA过程的定义式，有：从而可以得到下式：注意，对于一个ARMA过程而言，其MA参数在q阶以上为零，即有：培训专用ARMA过程的自相关函数可总结为如下结构:式中，p和q分别是AR和MA的阶数，ai和bj分别是AR参数和MA参数，r(k)是输入信号的自相关函数，h是ARMA模型的参数，当h下标小于0时，h均取零。该式是很多AR(MA)过程确定AR系数估计器的基础。AR模型参数估计模型参数估计培训专用解上述方程，

11、就可以求出功率谱计算公式中的所需参数，进而求出功率谱。对于该方程，可以采用直接解法，也可以采用Levinson-Durbin或Delsarte-Genin等阶递推算法来减小计算量。AR模型参数估计模型参数估计-Yule-Walker方法方法培训专用AR模型参数估计模型参数估计-最小二乘方法最小二乘方法培训专用AR模型参数估计模型参数估计-最小二乘方法最小二乘方法取目标函数：求解方程组：可得：令：即可确定AR模型参数。引申：当同时考虑A和b二者的误差或扰动时，可获得AR参数估计的总体最小二乘法。培训专用目录目录一、一、ARMAARMA过程基本理论过程基本理论二、平稳二、平稳ARMAARMA过程功

12、率谱过程功率谱三、平稳三、平稳ARMAARMA过程谱估计过程谱估计四、四、ARAR模型辨识模型辨识五、算例五、算例培训专用算例算例1、利用、利用matlab自带的计算函数，实现了对信号的自带的计算函数，实现了对信号的 AR功率谱估计。功率谱估计。2、利用、利用matlab自带的自带的AR模型参数计算函数，结模型参数计算函数，结 合合YuleWalker方程，实现了对信号的功率谱方程，实现了对信号的功率谱 估计。估计。3、利用、利用YuleWalker方法，首先对方法，首先对ARMA模型的模型的 AR参数进行计算，并利用参数进行计算，并利用LevinsonDurbin 算法实现对算法实现对MA参

13、数的估计，完成对信号的功参数的估计，完成对信号的功 率谱估计。率谱估计。4、利用、利用YuleWalker方法，首先对方法，首先对ARMA模型的模型的 AR参数进行计算，并利用参数进行计算，并利用Kaveh谱估计子算谱估计子算 法，实现对信号的功率谱估计。法，实现对信号的功率谱估计。培训专用算例算例估计信号如下：估计信号如下：x=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*90*n)+randn(size(n);采样频率：采样频率：Fs=1024傅里叶变换数：傅里叶变换数：nfft=512;培训专用算例算例1、AR matlab各种自带函数各种自带函数培训专用算例算例1 AR matl

14、ab自带函数自带函数v可以看出利用可以看出利用matlab的自带函数，各种估计方法所得的结果非的自带函数，各种估计方法所得的结果非常接近常接近v接下来我们就考察接下来我们就考察AR参数的不同对估计结果的影响了，有了上一结参数的不同对估计结果的影响了，有了上一结论，我们可以只采用一种算法来进行不同论，我们可以只采用一种算法来进行不同AR阶数的估计比较即可。阶数的估计比较即可。培训专用算例算例1 AR matlab自带函数自带函数AR阶阶数数的的选选取取对对于于估估计计的的结结果果又又一一定定的的影影响响培训专用算例算例2 AR matlab确定参数确定参数 自解方程自解方程培训专用算例算例3AR

15、MA修正YuleWalkerLevinsonDurbin算法培训专用算例算例3ARMA修正YuleWalkerLevinsonDurbin算法培训专用算例算例4ARMA修正YuleWalkerKaveh估计子培训专用算例算例4ARMA修正YuleWalkerKaveh估计子培训专用培训专用演讲完毕，谢谢观看！培训专用内容总结基于ARMA模型的 功率谱估计。(3)系统是物理可实现的(因果系统)。极点的作用：决定系统的稳定性和因果性。即因果系统要求极点在单位圆以内，A(z)的根|z|1。零点的作用：决定系统的可逆性，即。可逆性：称e(n)是x(n)的可逆函数，若。可逆性条件。ARMA过程特例MA过

16、程。ARMA过程特例AR过程。任何一个具有有限方差的ARMA或MA过程，可以表示成唯一的、阶数有可能无穷大的AR过程。同样，任何一个ARMA或AR过程也可以表示成一个阶数可能无穷大的MA过程。一个ARMA模型可以用一个阶数足够大的AR模型来近似。MDL(Minimum Description Length)准则函数。在各自准则取得最小值时的模型为适用模型。注意，对于一个ARMA过程而言，其MA参数在q阶以上为零，即有：。该式是很多AR(MA)过程确定AR系数估计器的基础。对于该方程，可以采用直接解法，也可以采用Levinson-Durbin或Delsarte-Genin等阶递推算法来减小计算量。引申：当同时考虑A和b二者的误差或扰动时，可获得AR参数估计的总体最小二乘法。1、利用matlab自带的计算函数，实现了对信号的培训专用