非线性失真分析：基于MATLAB的Volterra滤波器构造工具

资 源 简 介

该项目提供一套Volterra级数滤波器构建系统，通过MATLAB实现非线性系统建模与失真分析。它能够依据输入-响应数据自动估计Volterra核函数，并量化评估信号处理链路的非线性失真特性，适用于通信系统测试与器件建模。

详 情 说 明

非线性失真测试的Volterra滤波器构建系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Volterra级数理论的非线性滤波器构造工具，专门用于分析和测试信号处理系统中的非线性失真特性。系统能够根据输入信号和系统响应数据，自动构建Volterra核函数模型，并评估其对非线性失真的建模能力。

功能特性

• 自适应参数估计：采用最小二乘法自动估计Volterra核函数参数
• 多阶建模支持：支持1-3阶非线性失真建模，可灵活配置滤波器阶数
• 失真量化评估：提供MSE（均方误差）、NMSE（归一化均方误差）、SNR（信噪比）等专业评估指标
• 可视化分析：提供核函数3D曲面图、输入输出时域/频域对比等多维度可视化展示
• 记忆效应建模：可自定义记忆长度参数，准确捕捉系统的记忆特性

使用方法

1. 准备输入数据：准备系统输入信号序列和实测输出信号（均为长度N的一维实数向量）
2. 设置参数：指定滤波器阶数（1-3）和记忆长度参数
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成核函数估计和模型验证
4. 分析结果：查看输出的核函数矩阵、预测信号、失真评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱（用于高级回归分析）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据预处理、Volterra核函数参数估计、模型预测输出生成、失真度指标计算以及结果可视化。具体而言，它负责读取输入输出信号数据，根据用户指定的阶数和记忆长度构建相应的Volterra模型，采用最小二乘算法进行参数辨识，并输出包含核函数系数、预测信号、性能评估指标和多种分析图形的完整解决方案。