MATLAB功率谱分析与信号识别系统

资 源 简 介

本项目提供完整的信号功率谱分析解决方案，支持多种谱估计方法，实现噪声类型识别、自相关函数重建和频域统计特征分析。

详 情 说 明

基于功率谱分析的信号特性识别与频域处理系统

项目介绍

本项目是一个专业的信号处理系统，专注于功率谱密度分析、信号特性识别与频域处理。系统采用先进的功率谱估计技术，能够对输入的时域信号进行全面的频域特性分析，包括噪声类型识别、自相关函数重建和频域统计特征提取等功能。

功能特性

• 功率谱密度计算与可视化：采用多种功率谱估计方法（周期图法、Welch方法等）计算信号功率谱，并生成直观的频率-功率分布曲线
• 噪声类型自动识别：智能判别白噪声与有色噪声类型，生成详细的判别报告
• 自相关函数重建：通过功率谱密度重建信号的自相关函数，展示时延-相关性关系
• 频域统计分析：提供全面的频域功率分布统计特征，包括峰值频率、总功率、带宽等关键参数
• 灵活的输入参数配置：支持多种窗函数选择、分析频段设置和功率谱估计参数调整

使用方法

1. 准备输入数据：准备时域信号数据文件（支持.txt或.mat格式），确保数据为一维数组形式
2. 设置分析参数：配置采样频率、分析频段范围、窗函数类型和功率谱估计方法参数
3. 运行分析系统：执行主程序开始信号分析处理
4. 查看输出结果：系统将生成功率谱密度曲线图、噪声类型判别报告、自相关函数图像、频域统计特征表格以及完整的分析结果数据文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了信号数据的读取与预处理、多种功率谱密度估计算法的执行、噪声特性的智能识别判断、自相关函数的精确重建计算、频域统计特征的全面分析提取，以及所有分析结果的可视化展示与数据文件的生成输出功能。该文件作为整个系统的控制中心，协调各个功能模块的协同工作。