MATLAB高阶谱分析算法集成与学习工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱集成多种高阶谱分析算法，支持双谱、三谱分析、高阶累积量估计及非线性系统辨识。提供图形界面与脚本两种操作方式，适用于信号处理与系统辨识研究，简化复杂算法实现流程。

详 情 说 明

高阶谱分析算法集成与学习工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB环境开发的高阶谱分析算法集成工具箱，专注于非线性信号处理领域。工具箱集成了双谱（Bispectrum）、三谱（Trispectrum）分析、高阶累积量估计、非线性系统辨识等核心算法，为科研人员和工程师提供了一套完整的高阶统计特性分析解决方案。适用于故障诊断、生物医学信号分析、通信信号处理等多个应用场景。

功能特性

• 多算法集成：支持双谱、三谱、高阶累积量等多种高阶谱分析算法
• 灵活数据输入：支持.mat、.txt、.csv格式的单通道/多通道时间序列数据
• 参数可配置：可调整信号长度、采样频率、分析阶数、窗函数类型、平滑参数等
• 丰富输出结果：

- 高阶谱图（二维/三维可视化） - 高阶累积量矩阵 - 特征统计量（非高斯性指标、相位耦合强度等） - 详细分析报告（算法参数、峰值检测结果、信噪比评估）

• 双操作模式：提供图形化界面和脚本调用两种使用方式
• 学习资源：包含详细的算法说明文档和示例代码，便于学习和快速上手

使用方法

图形界面模式

1. 运行主程序文件启动图形界面
2. 通过文件浏览器导入信号数据
3. 在参数面板设置分析参数
4. 选择需要执行的分析算法
5. 查看可视化结果和导出分析报告

脚本调用模式

% 加载数据 data = load_signal('your_data.mat');

% 设置参数 params = set_parameters('window', 'hamming', 'order', 3);

% 执行分析 results = bispectrum_analysis(data, params);

% 可视化结果 plot_hos_results(results);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡（用于三维可视化）
• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件作为工具箱的入口点，整合了图形用户界面初始化、参数配置管理、算法调度执行以及结果可视化展示等核心功能。它负责协调各个算法模块的工作流程，提供统一的数据处理管道，并生成完整的分析报告。用户通过该文件可以访问工具箱的全部功能，无论是通过交互式界面还是编程接口方式。