随着电子技术和信息技术的发展，人们对信息处理系统处理速度的要求越来越高。特别是在诸如雷达、声纳、遥感遥测和航空等对处理和响应速度要求严格的实时信号处理系统领域，如何提高系统实时性已经成为制约系统性能的关键技术和瓶颈。解决这一技术难题的思路无外乎如下两方面：一是从器件速度和性能上提升系统性能；二是采用更适合实时系统处理的信号处理算法。本文从这两方面着手，力图为实时系统中频谱估计分析提供一种能全面提升系统处理速度的解决方案。本文首先介绍信号处理系统中信号频谱分析的历史，对经典频谱分析的方法和实现算法进行扼要的引用和回顾，并针对该方法中分辨率和序列长度成正比这一机理导致的精度和处理速度存在的矛盾，指出其在实时系统中频谱分析存在的不足。进而引出现代功率谱估计的思想，具有在不降低分辨率的前提下减少序列长度，继而提高处理速度。之后给出本论文的研究意义和文章结构及主要工作。然后在引出现代功率谱估计的基础上，首先给出现代谱估计的思想和常用方法。特别是提出基于参数法估计的AR模型，并给出在该模型下对序列信号频谱估计的Yule－Walker方程和解该方程的Levinson-Durbin递推。最后详细论述一种解该方程的切实可行的burg算法。在得到burg算法原理和实现步骤的基础上，接着仿真burg算法对序列频谱的估计。为了说明burg算法在短序列频谱估计方面具有相对于经典频谱分析更加优越的性能。在这一章中首先将该算法和FFT进行长短不同序列下的仿真比较；然后对burg算法在谱估计方面存在的问题进行仿真；最后给出burg算法的定点仿真结果。采用burg算法是在算法上提升信号处理速度，在此基础上给出具体器件上实现该算法以提升处理速度的方法。从该算法实现的物理平台开始介绍，然后给出在定点FPGA上用硬件方法实现burg状态机的FSM描述，最后给出仿真结果。本文最后对burg算法的一些问题做了必要的交代，同时对本论文未深入和有待进一步需要开展工作的研究作了展望。