直接法：
直接法又稱週期圖法，它是把隨機序列x(n)的N個觀測資料視為一能量有限的序列，直接計算x(n)的離散傅立葉變換，得X(k)，然後再取其幅值的平方，併除以N，作為序列x(n)真實功率譜的估計。
間接法：
間接法先由序列x(n)估計出自相關函式R(n)，然後對R(n)進行傅立葉變換，便得到x(n)的功率譜估計。
改進的直接法：
對於直接法的功率譜估計，當資料長度N太大時，譜曲線起伏加劇，若N太小，譜的解析度又不好，因此需要改進。
Bartlett平均週期圖的方法是將N點的有限長序列x(n)分段求週期圖再平均。
功率譜估計在現代訊號處理中是一個很重要的課題，涉及的問題很多。在這裡，結合matlab，做一個粗略介紹。功率譜估計可以分為經典譜估計方法與現代譜估計方法。經典譜估計中最簡單的就是週期圖法，又分為直接法與間接法。直接法先取N點資料的傅立葉變換（即頻譜），然後取頻譜與其共軛的乘積，就得到功率譜的估計；間接法先計算N點樣本資料的自相關函式，然後取自相關函式的傅立葉變換，即得到功率譜的估計.都可以程式設計實現，很簡單。在matlab中，週期圖法可以用函式periodogram實現。
但是週期圖法估計出的功率譜不夠精細，解析度比較低。因此需要對週期圖法進行修正，可以將訊號序列x(n)分為n個不相重疊的小段，分別用週期圖法進行譜估計，然後將這n段資料估計的結果的平均值作為整段資料功率譜估計的結果。還可以將訊號序列x(n)重疊分段，分別計算功率譜，再計算平均值作為整段資料的功率譜估計。
這2種稱為分段平均週期圖法，一般後者比前者效果好。加窗平均週期圖法是對分段平均週期圖法的改進，即在資料分段後，對每段資料加一個非矩形窗進行預處理，然後在按分段平均週期圖法估計功率譜。相對於分段平均週期圖法，加窗平均週期圖法可以減小頻率洩漏，增加頻峰的寬度。welch法就是利用改進的平均週期圖法估計估計隨機訊號的功率譜，它採用訊號分段重疊，加窗，FFT等技術來計算功率譜。與週期圖法比較，welch法可以改善估計譜曲線的光滑性，大大提高譜估計的解析度。
現代譜估計主要針對經典譜估計解析度低和方差性不好提出的，可以極大的提高估計的解析度和平滑性。可以分為引數模型譜估計和非引數模型譜估計。引數模型譜估計有AR模型，MA模型，ARMA模型等；非引數模型譜估計有最小方差法和MUSIC法等。由於涉及的問題太多，這裡不再詳述，可以參考有關資料。
matlab中，現代譜估計的很多方法都可以實現。music方法用pmusic命令實現；pburg函式利用burg法實現功率譜估計；pyulear函式利用yule-walker演算法實現功率譜估計等等。
另外，sptool工具箱也具有功率譜估計的功能。視窗化的操作介面很方便，而且有多種方法可以選擇。
直接法：
直接法又稱週期圖法，它是把隨機序列x(n)的N個觀測資料視為一能量有限的序列，直接計算x(n)的離散傅立葉變換，得X(k)，然後再取其幅值的平方，併除以N，作為序列x(n)真實功率譜的估計。
間接法：
間接法先由序列x(n)估計出自相關函式R(n)，然後對R(n)進行傅立葉變換，便得到x(n)的功率譜估計。
改進的直接法：
對於直接法的功率譜估計，當資料長度N太大時，譜曲線起伏加劇，若N太小，譜的解析度又不好，因此需要改進。
Bartlett平均週期圖的方法是將N點的有限長序列x(n)分段求週期圖再平均。
功率譜估計在現代訊號處理中是一個很重要的課題，涉及的問題很多。在這裡，結合matlab，做一個粗略介紹。功率譜估計可以分為經典譜估計方法與現代譜估計方法。經典譜估計中最簡單的就是週期圖法，又分為直接法與間接法。直接法先取N點資料的傅立葉變換（即頻譜），然後取頻譜與其共軛的乘積，就得到功率譜的估計；間接法先計算N點樣本資料的自相關函式，然後取自相關函式的傅立葉變換，即得到功率譜的估計.都可以程式設計實現，很簡單。在matlab中，週期圖法可以用函式periodogram實現。
但是週期圖法估計出的功率譜不夠精細，解析度比較低。因此需要對週期圖法進行修正，可以將訊號序列x(n)分為n個不相重疊的小段，分別用週期圖法進行譜估計，然後將這n段資料估計的結果的平均值作為整段資料功率譜估計的結果。還可以將訊號序列x(n)重疊分段，分別計算功率譜，再計算平均值作為整段資料的功率譜估計。
這2種稱為分段平均週期圖法，一般後者比前者效果好。加窗平均週期圖法是對分段平均週期圖法的改進，即在資料分段後，對每段資料加一個非矩形窗進行預處理，然後在按分段平均週期圖法估計功率譜。相對於分段平均週期圖法，加窗平均週期圖法可以減小頻率洩漏，增加頻峰的寬度。welch法就是利用改進的平均週期圖法估計估計隨機訊號的功率譜，它採用訊號分段重疊，加窗，FFT等技術來計算功率譜。與週期圖法比較，welch法可以改善估計譜曲線的光滑性，大大提高譜估計的解析度。
現代譜估計主要針對經典譜估計解析度低和方差性不好提出的，可以極大的提高估計的解析度和平滑性。可以分為引數模型譜估計和非引數模型譜估計。引數模型譜估計有AR模型，MA模型，ARMA模型等；非引數模型譜估計有最小方差法和MUSIC法等。由於涉及的問題太多，這裡不再詳述，可以參考有關資料。
matlab中，現代譜估計的很多方法都可以實現。music方法用pmusic命令實現；pburg函式利用burg法實現功率譜估計；pyulear函式利用yule-walker演算法實現功率譜估計等等。
另外，sptool工具箱也具有功率譜估計的功能。視窗化的操作介面很方便，而且有多種方法可以選擇。