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发表于 2012-1-16 17:27:48 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

                      IIR的特性也可以用系统输人-输出行为的观测值推导而得。问题是如何在数学上将这些测量值转换为滤波器模型。一种重要的滤波器建模策略是通过构建IIR滤波器模型来解释系统输人输出功率谱,这类策略一般被称为参量谱估计。
  参量谱估计以某种可接受的数学方法为线性系统生成一个传递函数,使其得到观测到的功率谱的可能性最大。尽管谱估计有非常严谨的理论,而且在很多应用中有重要用途,但是在滤波器设计中,可以简单地把它看作生成传递函数的工具。
  有3种常用的基本参量估计方案,即自回归(auto-regresslve,AR)法、滑动平均(movlngaverage,MA)法以及自回归-滑动平均(auto regressive moving average,ARMA)法。n阶自回归模型,记为AR[n],可表达为下式:



  这些估计模型的质量与应用场景相关,在不同建模技术下所呈现的由峰、谷构成的谱响应亦不同。
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