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。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：
n，m阶自回归-滑动平均模型，记为ARMA[m，n]，可表示为下式：
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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