MATLAB阵列信号处理算法性能比较工具箱

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了五种经典阵列信号处理算法（延迟相加、Capon、MUSIC、Root-MUSIC和ESPRIT），提供统一信号输入接口，支持模拟与实际数据，可系统比较各算法在分辨率、精度和鲁棒性方面的性能差异。

详 情 说 明

基于多种算法的阵列信号处理性能比较分析系统

项目介绍

本项目实现了一个阵列信号处理性能比较分析系统，集成了五种经典阵列信号处理算法：延迟相加法、Capon波束形成器、MUSIC算法、Root-MUSIC算法和ESPRIT算法。系统提供统一的信号处理接口，支持模拟信号和实际采集数据的处理分析，通过多维度性能指标对比和可视化展示，为不同应用场景下算法选择提供科学依据。

功能特性

• 多算法集成: 实现五种经典阵列信号处理算法，覆盖传统波束形成与现代子空间方法
• 统一接口设计: 提供标准化的信号输入接口，兼容模拟生成信号与实际采集数据
• 性能对比分析: 从角度分辨率、计算复杂度、信噪比适应性和多目标分辨能力四个维度进行量化比较
• 可视化展示: 生成空间谱图、性能对比图表、热力图和交互式3D方位谱等多种可视化结果
• 参数可配置: 支持阵列几何参数、信号参数、采样参数和算法参数的灵活配置

使用方法

1. 参数配置: 在配置文件中设置阵列参数（阵元数量、间距等）、信号参数（目标源数量、方向角等）和算法参数
2. 数据输入: 可选择使用系统生成的模拟信号或导入实际采集的阵列数据
3. 算法执行: 运行主程序，系统将自动执行五种算法并计算各项性能指标
4. 结果分析: 查看生成的空间谱估计结果、角度估计精度统计和性能对比图表
5. 参数优化: 根据性能分析结果，调整参数配置进行迭代优化

系统要求

• 操作系统: Windows 10/11, Linux Ubuntu 16.04+, macOS 10.14+
• 编程环境: MATLAB R2020a 或更高版本
• 必要工具包: Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议: 最低8GB，推荐16GB以上用于大数据量处理
• 存储空间: 至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了信号数据生成与导入、五种算法的并行执行控制、性能指标的统一计算评估，以及各类结果图表的自动化生成功能。该文件通过模块化设计将参数配置、算法调用、性能分析和可视化展示有机衔接，为用户提供一站式的阵列信号处理性能比较分析解决方案。