MATLAB实现自适应Chirplet分解快速算法：二次相位函数与谱峰检测技术

资 源 简 介

本项目提供一种高效的MATLAB自适应Chirplet信号分解算法，利用二次相位函数分析信号能量分布，结合谱峰检测快速估计分量参数，并通过解线性调频技术实现高精度信号重构。适用于非平稳信号分析与处理。

详 情 说 明

基于二次相位函数与谱峰检测的自适应Chirplet分解快速算法实现

项目介绍

本项目实现了一种高效的自适应Chirplet信号分解快速算法。该算法通过分析信号的二次相位函数提取能量集中区域，结合谱峰检测技术快速估计Chirplet分量的调频率、时间中心与幅度参数，再利用解线性调频技术计算初始频率和时宽参数。相比传统自适应Chirplet分解方法，本算法显著降低了计算复杂度，特别适用于非平稳信号的高效时频分析应用场景。

功能特性

• 高效参数估计：基于二次相位函数能量分布分析与谱峰检测，快速准确估计Chirplet分量参数
• 自适应分解：自动识别信号中的Chirplet分量数量，无需预设分量个数
• 多参数输出：完整输出每个Chirplet分量的调频率、时间中心、幅度、初始频率和时宽参数
• 可视化分析：提供时频分布图展示二次相位函数能量分布与分量参数标注
• 性能评估：包含重构信号与原始信号的误差分析功能
• 灵活输入支持：支持实信号和复信号输入，可自定义采样频率和搜索参数

使用方法

基本使用

% 加载或生成测试信号 signal = your_signal; % 一维时序信号 fs = 1000; % 采样频率（可选）

% 运行自适应Chirplet分解 results = main(signal, fs);

高级参数设置

% 设置可选参数 params.fs = 1000; % 采样频率 params.search_range = [0.001, 0.1]; % 调频率搜索范围 params.peak_threshold = 0.3; % 谱峰检测阈值

% 使用自定义参数运行 results = main(signal, params);

输出结果

算法返回包含以下内容的结构体：

• components: Chirplet分量参数集合（调频率、时间中心、幅度、初始频率、时宽）
• reconstructed_signal: 重构信号
• error_analysis: 重构误差分析结果
• visualization: 时频分布可视化数据

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱: 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了完整的自适应Chirplet分解流程，包含信号预处理、二次相位函数分析、谱峰检测与参数估计、解线性调频处理、分量重构与误差计算等核心功能模块。该文件整合了算法各阶段的关键操作，提供从信号输入到结果输出的完整处理链路，支持参数自定义与结果可视化展示。