现代谱估计是一种用于分析信号的功率谱的技术。与传统的基于傅里叶变换的经典谱估计方法相比，现代谱估计具有更高的分辨率和更准确的频率估计能力。传统谱估计方法主要基于傅里叶变换，将信号从时域转换到频域，然后计算各个频率成分的功率。但是，傅里叶变换对于非周期信号和有限长度的信号存在分辨率限制，即无法准确区分频率相近的成分。此外，傅里叶变换还受到窗函数选择和泄漏效应的影响，可能导致谱估计的偏差。

现代谱估计方法通过利用信号的自相关函数或协方差函数等统计特性，以及先进的数学工具和算法，提高了谱估计的分辨率和准确性。其中一些常见的方法包括自回归模型（AR模型）、最大熵谱估计（MESP）、最小方差无偏估计（MVUE）等。这些方法利用了信号中的统计信息，可以更好地分辨频率相近的成分，并减小窗函数选择和泄漏效应的影响。

现代谱估计方法的发展受益于信号处理、统计学和计算机科学等多个领域的进步。随着技术的不断发展，现代谱估计方法将在更多领域得到应用，并为信号处理和数据分析提供更准确、更有效的工具。

本次实验主要验证在时间序列分析中，AR 模型（自回归模型）和皮萨伦科（Pisarenko）分析方法的相关问题。

皮萨伦科（Pisarenko）分析方法见通信领域笔记专栏：

《现代谱估计分析信号的功率谱（2）---Pisarenko 谐波分解法》

1.1 设计要求

通过 MATLAB 软件产生如下信号：

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