基于MATLAB的粒子滤波非线性振动信号去噪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现粒子滤波（PF）算法，专门处理非线性、非高斯模态与振动信号的噪声抑制。适用于结构健康监测和机械故障诊断，提升信号质量与特征提取精度，支持复杂系统分析。

详 情 说 明

基于粒子滤波算法的非线性非高斯模态/振动信号去噪系统

项目介绍

本项目致力于利用粒子滤波（Particle Filter，PF）算法解决非线性、非高斯条件下的模态信号与振动信号去噪问题。在结构健康监测、机械故障诊断等领域，信号常因系统非线性或噪声非高斯特性，导致传统线性滤波方法性能下降甚至失效。本系统通过构建非线性状态空间模型，结合粒子滤波的重要性采样与重采样技术，实现对有用信号特征的精准估计与噪声的有效分离，显著提升信号质量与后续特征提取的精度。

功能特性

• 核心算法先进：采用粒子滤波算法，特别适用于处理非线性、非高斯系统的状态估计与信号去噪问题。
• 模型适应性强：支持用户提供自定义的系统状态方程与观测方程，也内置了适用于一般振动信号的标准模型。
• 处理灵活：可根据先验知识输入噪声的统计特性参数（如分布类型、方差），若不提供则进行自适应估计。
• 输出全面：不仅输出去噪后的纯净信号，还自动生成去噪前后的时域、频域对比图，并提供信噪比提升量、均方误差等多种量化评价指标，便于效果评估。
• 数据兼容性好：支持常用的.mat（MATLAB数据文件）和.csv格式的一维时间序列数据作为输入。

使用方法

1. 准备数据：将含噪声的模态或振动信号保存为.mat或.csv文件（一维时间序列）。
2. （可选）配置模型与参数：若已知系统的状态方程、观测方程或噪声特性，可在指定位置进行设置。
3. 运行主程序：执行主运行文件，程序将引导用户选择输入数据文件。
4. 获取结果：程序运行完毕后，将在指定目录生成去噪后的信号数据文件、对比图像文件以及包含性能指标的报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主运行文件集成了系统的核心流程与控制逻辑，其主要功能包括：引导用户进行数据输入与参数配置、调用粒子滤波算法核心模块完成信号去噪处理、绘制并保存去噪前后的时域与频域对比图、计算并输出关键的性能评价指标，并最终将去噪后的信号数据写入结果文件。