MATLAB实现的SVD-MVDR多频点信号频率估计与功率谱密度仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用奇异值分解的MVDR算法实现多频点复正弦信号的高精度频率估计。系统通过FIR滤波器预处理混合信号，支持不同信噪比条件下的功率谱密度仿真分析，适用于信号处理算法验证与教学演示。

详 情 说 明

基于SVD-MVDR的多频点复正弦信号频率估计与功率谱密度仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于奇异值分解的最小方差无失真响应（SVD-MVDR）算法的信号频率估计仿真系统。系统通过构建包含三个不同信噪比复正弦信号的混合信号，利用FIR滤波器进行预处理后，采用SVD-MVDR方法进行高精度频率估计，最终输出信号的功率谱密度函数估计结果。

功能特性

• 多频点信号合成：支持用户自定义配置三个复正弦信号的频率值
• 噪声环境模拟：生成包含高斯白噪声的测试信号，信噪比分别设置为30dB、30dB和27dB
• FIR滤波器预处理：采用可配置参数的FIR滤波器对信号进行预处理
• SVD-MVDR频率估计：基于奇异值分解的信号子空间提取技术和MVDR波束形成算法
• 功率谱密度分析：提供高分辨率的功率谱密度函数估计
• 性能对比分析：与传统周期图法、MUSIC算法进行性能对比
• 结果可视化：生成功率谱密度二维可视化图形和性能对比曲线

使用方法

1. 配置信号参数：设置三个复正弦信号的频率值
2. 设置采样参数：配置采样频率和样本数（默认1000个样本）
3. 调整滤波器参数：配置FIR滤波器抽头个数（默认4个）和滤波器系数
4. 设置算法参数：配置SVD截断阶数和MVDR扫描频率范围
5. 运行仿真程序
6. 查看输出结果：频率估计值、功率谱密度图、性能指标和对比分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号生成与参数配置、FIR滤波器预处理、自相关矩阵构建与特征值分解、SVD信号子空间提取、MVDR功率谱估计、频率估计计算、结果可视化与性能分析、数据保存与导出等功能模块。该文件通过完整的处理流程，从原始信号生成到最终频率估计结果的输出，实现了基于SVD-MVDR算法的高精度频率估计仿真系统。