MATLAB循环谱估计系统：基于循环自相关与谱相关的非平稳信号分析工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现完整的循环谱估计系统，支持信号预处理、循环自相关计算和谱密度估计。可对通信信号、机械振动等周期平稳信号进行循环频率分析与特征提取，提供可视化分析模块。

详 情 说 明

基于循环自相关与谱相关的循环谱估计系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的循环谱估计系统，专门用于分析具有周期平稳特性的非平稳信号。系统通过循环自相关函数计算和谱相关密度估计，能够精确提取信号的循环频率特征，适用于通信信号分析、机械故障诊断等多种工程场景。

功能特性

• 完整的信号处理流程：包含信号预处理、循环自相关计算、循环谱密度估计和可视化分析模块
• 多参数灵活配置：支持自定义采样频率、分析频段、循环频率分辨率、窗函数类型等参数
• 高效算法实现：采用快速傅里叶变换(FFT)进行谱估计，保证计算效率
• 丰富的输出结果：提供三维循环谱图、二维切片图、特征提取结果和统计分析报告
• 广泛的应用支持：适用于通信信号、机械振动信号等多种周期平稳信号分析

使用方法

输入要求

1. 时域信号序列：一维实数或复数数组，需明确指定采样频率
2. 信号参数设置：包括采样频率、分析频段范围、循环频率分辨率
3. 算法参数：窗函数类型（汉明窗、矩形窗等）、FFT点数、循环频率搜索范围

输出结果

1. 循环谱密度三维图谱（频率×循环频率×谱密度值）
2. 特定循环频率切片二维谱密度分布图
3. 循环频率特征提取结果（主要循环频率值及谱特征）
4. 统计分析报告（信噪比估计、周期平稳性检测指标等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 足够的内存容量（建议8GB以上，具体取决于信号数据量）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号数据加载与参数初始化、循环自相关函数计算、基于FFT的谱相关密度估计、循环频率特征提取与统计分析，以及最终结果的可视化展示功能。该文件作为系统的主要入口，协调各算法模块协同工作，确保整个分析过程的完整执行。