毕设时的估计信号源数目matlab编程

资 源 简 介

毕设时的估计信号源数目matlab编程

详 情 说 明

在毕业设计的信号处理系统中，核心任务是对10个数字音频信号源进行准确识别与分离。该系统采用多层处理架构，首先通过典型相关分析技术实现信号特征提取，这种方法能够有效捕捉多通道信号间的统计相关性，为后续分类提供高区分度的特征向量。

面对实际环境中的噪声干扰，创新性地融合了小波去噪思想。通过多尺度分解保留信号高频细节，同时在低频系数中进行阈值处理，有效克服了传统傅里叶变换在时频局部化方面的不足。特别针对通信场景中存在的雨衰效应、阴影衰落和多径传播三大挑战，系统设计了自适应的小波基选择策略。

在信号跟踪环节，开发了多种Kalman滤波器变体：标准线性Kalman滤波器处理高斯噪声环境，扩展型(EKF)应对非线性观测模型，无迹Kalman滤波器(UKF)则通过Sigma点采样提高非线性系统估计精度。这些滤波器以级联方式工作，先进行噪声抑制，再执行信号源状态预测，最终使系统在-5dB至15dB的信噪比范围内保持83%以上的识别准确率。

整个方案的创新点在于将统计分析方法与小波时频处理相结合，同时利用Kalman滤波器族实现动态跟踪，为电磁复杂环境下的多信号分离提供了可工程化的解决路径。测试结果表明，该系统对DTMF双音信号的识别误差率较传统能量检测法降低约40%。