MATLAB实现基于公共特征向量配对的二维频率估计算法

资 源 简 介

本项目开发了一种新型二维频率估计算法，通过将二维频率估计问题转化为两个矩阵束的特征值问题，实现不同维度估计结果的自动精确配对。算法利用公共特征向量构建矩阵束，通过求解广义特征值问题高效提取频率参数。

详 情 说 明

基于公共特征向量配对的二维频率估计算法

项目介绍

本项目实现了一种创新的二维频率估计算法，核心思想是将二维频率估计问题转化为两个具有公共特征向量的矩阵束特征值求解问题。通过构建特殊的矩阵结构并提取其公共特征向量，算法能够同时计算出两个维度上的频率参数，并实现参数的自动精确配对。与传统方法相比，本算法在保持相近估计精度的同时，有效解决了多维频率估计中普遍存在的参数配对难题，显著提高了配对准确率和计算效率。

功能特性

• 自动参数配对：通过公共特征向量提取技术，实现二维频率参数的自动精确配对
• 高精度估计：采用矩阵束特征值分解技术，获得与传统算法相近的频率估计精度
• 计算效率优化：避免了传统方法中的穷举搜索过程，提高了计算效率
• 性能评估：提供均方误差、配对准确率等量化性能指标
• 灵活配置：支持多种矩阵构造参数配置，适应不同应用场景

使用方法

输入参数

1. 信号数据：二维离散时间信号序列（复数或实数矩阵形式）
2. 模型参数：信号子空间维度（频率分量个数）
3. 算法参数：矩阵束构造参数（如Toeplitz矩阵阶数等）

输出结果

1. 频率估计：配对完成的二维频率参数对
2. 幅度估计：各频率分量对应的幅度值
3. 性能指标：均方误差、配对准确率等算法评估指标

基本调用格式： [frequencies, amplitudes, metrics] = main(signal_matrix, subspace_dim, matrix_parameters);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 线性代数计算支持
• 推荐内存：4GB以上（根据信号规模调整）

文件说明

主程序文件实现了算法的完整流程，包括信号预处理、矩阵束构造、公共特征向量提取、特征值求解、频率参数计算与配对、幅度估计以及性能评估等核心功能。该文件整合了所有关键技术模块，提供从原始信号输入到最终结果输出的完整处理链路，是项目算法实现的主要载体。