课设的估计信号源数目例程

资 源 简 介

课设的估计信号源数目例程

详 情 说 明

在信号处理领域，估计信号源数目是一个经典问题。本次课设通过Matlab平台实现了一套综合解决方案，融合了传统算法与机器学习方法。

核心思路分为两个方向： 基于子空间分解的传统算法 采用多抽样率信号处理框架，重点实现了MUSIC算法及其变种（如ROOT-MUSIC和ESPRIT算法）。这些算法通过构建信号子空间和噪声子空间，利用特征值分解或多项式求根的方式估计信号源数量。

机器学习辅助分析 搭建了双隐层BP神经网络作为基准模型，配合最小二乘法进行参数优化。同时引入SVM和K近邻作为对比方法，通过时频特征训练模型判断信号源数量。其中脉冲响应相关分析算法用于特征提取，有效提升了模型对混叠信号的区分能力。

实现要点包括： 传统算法侧重解决相干信号场景下的分辨率问题 神经网络结构需调整隐含层节点数以平衡过拟合风险 多抽样率处理帮助降低运算复杂度 交叉验证确保不同方法的泛化性

该方案特别适用于阵列信号处理场景，通过算法融合既保留了子空间方法的高精度，又增强了机器学习对复杂环境的适应性。