IIR的特性也可以用系統(tǒng)輸人－輸出行為的觀測值推導(dǎo)而得。問題是如何在數(shù)學(xué)上將這些測量值轉(zhuǎn)換為濾波器模型。一種重要的濾波器建模策略是通過構(gòu)建IIR濾波器模型來解釋系統(tǒng)輸人輸出功率譜，這類策略一般被稱為參量譜估計。

　　參量譜估計以某種可接受的數(shù)學(xué)方法為線性系統(tǒng)生成一個傳遞函數(shù)，使其得到觀測到的功率譜的可能性。盡管譜估計有非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚?，而且在很多?yīng)用中有重要用途，但是在濾波器設(shè)計中，可以簡單地把它看作生成傳遞函數(shù)的工具。

　　有3種常用的基本參量估計方案，即自回歸（auto-regresslve，AR）法、滑動平均（movlngaverage，MA）法以及自回歸-滑動平均（auto regressive moving average，ARMA）法。n階自回歸模型，記為AR［n］，可表達(dá)為下式：

　　n，m階自回歸-滑動平均模型，記為ARMA[m，n]，可表示為下式：

　　這些估計模型的質(zhì)量與應(yīng)用場景相關(guān)，在不同建模技術(shù)下所呈現(xiàn)的由峰、谷構(gòu)成的譜響應(yīng)亦不同。

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