基于MUSIC算法及其改进方法的MATLAB频谱估计系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的信号频谱分析系统，包含标准与改进型MUSIC算法模块。通过特征值分解和信号子空间分析，显著提升频谱分辨率，适用于高精度频谱估计场景。

详 情 说 明

基于MUSIC算法及其改进方法的信号频谱估计系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的信号频谱分析系统，重点集成了标准MUSIC算法及其改进方法，用于高分辨率信号频谱估计。系统通过特征值分解和信号子空间分析技术，能够有效提升频谱分辨能力，特别适用于复杂环境下的波达方向估计和频谱分析任务。

功能特性

• 标准MUSIC算法实现：基于经典MUSIC理论，实现高精度频谱估计
• 改进型MUSIC算法：包含多种优化策略，提升算法稳定性和分辨率
• 多维度性能分析：提供分辨率、稳定性等关键指标对比
• 可视化结果输出：频谱图、空间谱函数和波达方向估计结果直观展示
• 灵活的参数配置：支持自定义信号源数量、扫描角度等关键参数

使用方法

1. 输入参数设置：

- 配置输入信号数据矩阵（复数格式） - 设置信号采样频率（Hz） - 指定信号源数量估计值 - 调整快拍数（可选，默认使用采样点数） - 定义扫描角度范围（度，默认0-180°）

1. 执行频谱估计：

- 运行主程序启动分析流程 - 系统自动执行标准与改进型算法对比

1. 结果获取：

- 查看生成的频谱估计对比图 - 获取空间谱函数数值输出 - 读取波达方向估计结果（度） - 查阅算法性能对比分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：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核心功能，包括信号数据加载与预处理、MUSIC算法参数初始化、协方差矩阵计算与特征分解、信号子空间构建、空间谱函数计算、波达方向估计、结果可视化展示以及算法性能对比分析等完整处理流程。