MATLAB自适应核函数时频分析算法与可视化系统

资 源 简 介

本项目实现基于自适应核函数的时频分析算法，提升非平稳信号的时频分辨率精度。支持信号预处理、参数优化、时频分布计算及三维可视化，适用于生物医学和机械振动信号分析。

详 情 说 明

基于自适应核函数的时频分析算法实现与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一种新型自适应核函数的时频分析方法，旨在有效提升非平稳信号时频分辨率的精度。系统集成了信号预处理、自适应核函数参数优化、时频分布计算及三维可视化功能，适用于生物医学信号、机械振动信号等多种非平稳信号分析场景。通过采用自适应核函数设计技术和时频分布能量聚集性增强技术，系统能够显著改善传统方法的交叉项干扰和分辨率不足问题。

功能特性

• 自适应核函数优化：采用先进的参数优化算法，根据信号特性自动调整核函数参数，实现最优时频聚集性
• 多格式信号支持：支持单通道/多通道时间序列信号输入（.mat/.txt格式）
• 高精度时频分析：基于优化的短时傅里叶变换算法，提供高分辨率的时频分布结果
• 三维可视化：生成时间-频率-能量的三维曲面图，直观展示信号时频特性
• 性能量化评估：提供瞬时频率轨迹信噪比、交叉项抑制率等能量聚集性指标
• 方法对比分析：自动生成与传统STFT、WVD方法的对比报告，验证算法优势

使用方法

1. 数据准备：准备待分析的信号文件（.mat或.txt格式），确保数据为时间序列格式
2. 参数设置：输入信号采样频率（Hz），根据需要设置核函数参数调节范围（带宽阈值、窗函数类型等）
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成信号预处理、参数优化和时频分析
4. 结果查看：查看输出的时频分布矩阵、三维可视化图和性能指标报告
5. 对比分析：参考自动生成的对比报告，评估自适应方法相对于传统方法的改进效果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux（Ubuntu 16.04+），macOS（10.14+）
• 运行环境：MATLAB R2018a及以上版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型信号文件建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了完整的时频分析流程。其主要能力包括：信号数据的读取与预处理、自适应核函数参数的优化计算、时频分布矩阵的生成与处理、三维可视化图形的绘制渲染、分析性能指标的量化评估，以及与传统时频分析方法的对比分析报告生成。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块有序工作，确保从数据输入到结果输出的完整分析链路高效执行。