信号本身估计出来。最简单的就是periodogram（周期图法），一种改进的周期图法是Welchsmethod。更现代的一种方法是multitapermethod（多椎体法）。
fParametricmethods（参量类方法）这类方法是假设信号是一个由白噪声驱动的线性系统的输出。这类方法的例子是YuleWalkerautoregressiveARmethod和Burgmethod。这些方法先估计假设的产生信号的线性系统的参数。这些方法想要对可用数据相对较少的情况产生优于传统非参数方法的结果。Subspacemethods（子空间类）又称为highresolutio
methods（高分辨率法）或者superresolutio
methods（超分辨率方法）基于对自相关矩阵的特征分析或者特征值分解产生信号的频率分量。代表方法有multiplesig
alclassificatio
MUSICmethod或eige
vectorEVmethod。这类方法对线谱（正弦信号的谱）最合适，对检测噪声下的正弦信号很有效，特别是低信噪比的情况。方法周期图Welch多椎体YuleWalkerARBurgCovaria
ce（协方差）修正协方差MUSIC特征向量法PSD估计重叠，加窗的信号段的平均周期图多个正交窗（称为锥）的组合做谱估计时间序列的估计的自相关函数计算自回归（AR）谱估计通过最小化线性预测误差计算自回归（AR）谱估计通过最小化前向预测误差做时间序列的自回归（AR）谱估计通过最小化前向及后向预测误差做时间序列的自回归（AR）谱估计多重信号分类虚谱估计描述函数spectrumperiodogramperiodogramspectrumwelchpwelchcpsdtfestimatemscoherespectrummtmpmtmspectrumyulearpyulearspectrumburgpburgspectrumcovpcovspectrummcovpmcovspectrummusicpmusicspectrumeige
vectorpeig
No
parametricMethods非参数法
下面讨论periodogrammodifiedperiodogramWelch和multitaper法。同时也讨论CPSD函数，传输函数估计和相关函数。
Periodogram周期图法
一个估计功率谱的简单方法是直接求随机过程抽样的DFT，然后取结果的幅度的平方。这样的方法叫做周期图法。一个长L的信号xL
的PSD的周期图估计是
ffPxx
XLffsL
2
注：这里XLf运用的是matlab里面的fft的定义不带归一化系数，所以要除以L其中
XLfxL
e2jf
fs
0
L1
实际对XLf的计算可以只在有限的频率点上执行并且使用FFT。实践上大多数周期图法的应用都计算N点PSD估计
fPxxk
其中
XLfkfsL
2
，fk
kfsk01N1N
XLfkxL
e2jk
N
0
L1
选择N是大于L的下一个2的幂次是明智的，要计算XLfk我们直接对xL
补零到长度为Nr