基于MATLAB的SSR信号重构算法实现及可视化项目

资 源 简 介

本项目实现了SSR信号重构算法，用于信号处理和特征提取。包含完整的算法实现，并通过直史图可视化分析重构效果，便于信号质量评估。

详 情 说 明

基于MATLAB的SSR信号重构算法实现及直方图可视化项目

项目介绍

本项目实现了SSR（Stationary Subspace Reconstruction，平稳子空间重构）信号重构算法，该算法是一种先进的信号处理和特征提取技术。通过将非平稳信号分解为平稳和非平稳成分，SSR能够有效提取信号的本质特征。本项目提供了完整的SSR算法实现，并集成了直方图可视化功能，使用户能够直观分析原始信号与重构信号的特征分布差异。

功能特性

• 完整的SSR算法实现：基于MATLAB实现了标准的SSR信号重构算法
• 多格式数据支持：支持.mat格式文件或矩阵数据作为输入
• 灵活的参数配置：可自定义信号长度、采样频率等处理参数
• 直观的结果可视化：提供原始信号与重构信号的对比图显示
• 特征分布分析：通过直方图可视化展示信号特征分布情况
• 批量处理能力：支持对多维时间序列数据进行批量处理

使用方法

1. 准备输入数据：准备一维或多维时间序列数据，支持.mat文件或矩阵格式
2. 设置处理参数：根据需要配置信号长度、采样频率等参数
3. 运行主程序：执行主程序开始SSR信号重构处理
4. 查看结果：程序将输出重构后的信号数据，并显示可视化对比结果
5. 分析直方图：通过直方图分析信号特征分布，评估重构效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型数据集建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了SSR信号重构算法的核心处理流程，具备数据加载与预处理、SSR算法参数初始化、信号重构计算、结果数据输出以及可视化分析等主要功能。该文件负责协调整个信号处理流程，包括读取输入数据、执行重构算法、生成重构结果，并创建包含原始信号与重构信号对比图以及特征分布直方图的可视化展示界面。