MATLAB实现的Welch法与Thomson多窗谱估计算法工具箱

资 源 简 介

本项目提供两种先进的功率谱密度估计算法实现：Welch法（基于分段加窗的改进周期图法）与Thomson多窗谱估计法。支持自动信号处理，适用于平稳随机信号的频谱分析，兼具算法鲁棒性与计算效率。

详 情 说 明

基于 Welch 法与 Thomson 多窗法的功率谱估计算法实现

项目介绍

本项目使用 MATLAB 实现了两种先进的平稳随机信号功率谱密度估计算法：Welch 法（改进自周期图法）与 Thomson 多窗谱估计法。系统能够自动处理输入信号，通过分段加窗和频谱平均（Welch 法）或多窗口最优谱估计（Thomson 法）有效降低谱估计方差，提供稳定可靠的功率谱密度估计结果。

功能特性

• Welch 周期图算法：实现信号分段、窗函数选择、频谱平均等完整流程
• Thomson 多窗口谱估计算法：采用离散长球序列作为最优窗口，降低估计方差
• 灵活的参数配置：支持自定义采样频率、窗函数类型、分段长度、重叠比例、时间带宽乘积等关键参数
• 结果可视化：提供线性/对数坐标的对比谱图显示
• 性能分析：自动计算并报告估计方差、频谱分辨率等统计指标
• 数据导出：支持将结果导出为图片文件（PNG/FIG格式）与数据文件（MAT/CSV格式）

使用方法

1. 准备输入信号数据（一维时间序列，实数或复数格式）
2. 设置基本参数：采样频率（默认1 Hz）、窗函数类型（默认Hamming窗）
3. 配置Welch法参数：分段长度、重叠比例
4. 配置Thomson法参数：时间带宽乘积NW值、窗口数量
5. 运行程序，系统将自动处理并显示功率谱密度估计结果
6. 查看生成的对比谱图和统计报告
7. 根据需要导出结果文件

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了完整的信号处理流程，包括数据读取与验证、参数配置界面、两种核心谱估计算法的执行、结果可视化展示以及数据分析报告生成。它整合了 Welch 法的分段加窗平均处理和 Thomson 法的多窗口谱估计技术，并提供友好的用户交互界面和灵活的结果输出选项。