MATLAB信号分析工具箱：基于Welch方法的功率谱密度估计系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于Welch改进周期图法的功率谱密度估计。通过对信号进行重叠分段、加窗处理和FFT计算，最终通过平均得到平滑的谱估计结果，有效减少频谱泄漏，提升频谱分析精度。

详 情 说 明

基于Welch方法的信号功率谱密度估计系统

项目介绍

本项目实现了一套基于Welch改进周期图法的功率谱密度估计系统。该系统通过对输入信号进行重叠分段处理，应用窗函数减少频谱泄漏，利用快速傅里叶变换计算各段周期图，并通过平均处理得到平滑的自功率谱密度估计。该系统适用于信号处理、振动分析、声学测量等领域的频谱分析需求，提供专业级的功率谱密度估计功能。

功能特性

• 先进的Welch算法：采用重叠分段平均技术，有效降低功率谱估计方差
• 多种窗函数支持：提供汉宁窗、汉明窗、矩形窗等多种窗函数选项
• 参数灵活可调：支持分段长度、重叠比例等关键参数的自定义设置
• 完整的输出结果：输出功率谱密度估计值、频率向量及详细的估计参数报告
• 可视化支持：可选图形输出功能，直观展示功率谱密度随频率的变化关系
• 专业频谱校正：应用窗函数频谱校正技术，提高估计精度

使用方法

输入参数

• 时域信号序列：一维实数或复数数组，包含待分析信号的采样值
• 采样频率：标量数值，指定信号的采样率（单位：Hz）
• 窗函数类型：字符串参数，可选汉宁窗、汉明窗、矩形窗等
• 分段长度：整数，指定每段数据的点数
• 重叠比例：0-1之间的数值，指定段间重叠比例

输出结果

• 功率谱密度估计：一维数组，表示频率对应的功率谱密度值（单位：V²/Hz）
• 频率向量：一维数组，对应功率谱密度的频率坐标（单位：Hz）
• 估计参数报告：包含使用的窗函数、分段数、频率分辨率等元数据
• 可视化频谱图：可选图形输出，显示功率谱密度随频率的变化关系

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 适用于Windows、Linux或macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号数据的输入接收与验证、窗函数的选择与生成、信号分段与重叠处理、快速傅里叶变换计算、周期图平均处理以及最终结果的可视化展示。该文件整合了完整的功率谱密度估计算法链，提供用户友好的参数配置界面和结果输出功能。