MATLAB实现基于AR模型的信号功率谱密度估计教学系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的AR模型谱估计教学演示系统，通过交互式界面展示AR模型构建、参数估计和谱分析流程。用户可选择自定义信号或预设示例，调整模型阶数，并实时观察谱估计结果与算法步骤。

详 情 说 明

基于AR模型的信号功率谱密度估计教学演示系统

项目介绍

本项目是一个用于教学演示的AR模型谱估计系统，实现了完整的AR模型功率谱密度估计流程。系统通过直观的可视化界面展示AR模型的构建过程、参数估计方法和谱估计结果，帮助用户深入理解Yule-Walker方程求解、Levinson-Durbin递归和Burg最大熵谱估计等核心算法。

功能特性

• 多算法支持：集成Yule-Walker法和Burg最大熵谱估计算法
• 灵活输入：支持用户自定义信号或使用预设信号数据
• 参数可调：AR模型阶数可配置（通常1-50阶）
• 完整流程展示：逐步演示自相关矩阵计算、方程求解、参数估计和谱密度计算
• 多维度可视化：提供时域信号、自相关函数、功率谱密度估计对比图
• 性能分析：输出均方误差、模型拟合度等量化指标
• 教学导向：详细展示关键计算步骤的中间结果和推导过程

使用方法

1. 信号输入：准备单通道一维实数信号数据（模拟采样或实测信号）
2. 参数设置：

- 选择AR模型阶数（正整数） - 选择估计算法（Yule-Walker法/Burg法） - 设置采样频率（可选，用于频率轴标定）

1. 运行分析：执行谱估计流程，系统将自动展示各步骤计算结果
2. 结果解读：查看功率谱密度曲线、模型参数、性能指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持图形界面显示

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括用户界面初始化、信号数据加载与预处理、算法选择与参数配置、AR模型参数估计计算、功率谱密度估计执行、结果可视化展示以及性能指标分析等完整流程。该文件整合了所有关键算法模块，提供统一的操作接口和数据处理管道，确保教学演示的连贯性和完整性。