MATLAB循环自相关函数工具箱及7个应用演示样例

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供多种循环自相关算法实现，包含7个覆盖基础计算与周期性信号分析的演示案例（ex1-ex7），支持信号处理与通信系统等场景的快速验证与应用开发。

详 情 说 明

基于MATLAB的循环自相关函数工具箱

项目介绍

本项目开发了一个基于MATLAB的循环自相关函数计算工具箱，集成了多种循环自相关算法实现。工具箱提供了完整的信号处理流程，从数据输入到结果可视化分析，适用于各类周期性信号分析场景。通过7个精心设计的应用样例（ex1-ex7），展示了工具箱在不同条件下的性能表现和实际应用价值。

功能特性

• 多算法支持：集成多种循环自相关计算算法，满足不同精度和效率需求
• 全面预处理：支持信号滤波、归一化等多种预处理操作
• 灵活参数配置：可自定义采样频率、循环频率范围、时间延迟等关键参数
• 丰富可视化：提供三维曲面图、等高线图、直方图等多种图形输出
• 智能分析：自动进行峰值检测、特征提取和统计分析
• 性能监控：实时计算时间、内存使用等性能指标

使用方法

基本调用流程

1. 准备输入数据：加载或生成时域信号数据（支持实数/复数信号）
2. 设置参数：配置采样频率、循环频率搜索范围等参数
3. 选择算法：根据需求选择合适的循环自相关算法
4. 执行计算：运行主计算程序获取循环自相关函数矩阵
5. 结果分析：查看可视化结果和统计分析报告

参数配置示例

% 基本参数设置 fs = 1000; % 采样频率（Hz） cyclic_freq_range = [0, 100]; % 循环频率搜索范围 tau_max = 50; % 最大时间延迟

% 高级选项配置 preprocess_options.filter_type = 'bandpass'; algorithm_params.window_type = 'hamming';

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox
• 推荐工具箱：Parallel Computing Toolbox（用于加速计算）
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型数据集建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能模块，实现了信号数据的完整处理链路。该文件包含了参数解析与验证机制，能够根据用户输入自动选择最优算法配置。同时集成了数据预处理流程，支持多种信号优化操作。核心计算引擎采用模块化设计，确保循环自相关函数的高效准确计算。后处理模块提供丰富的可视化选项和统计分析功能，生成全面的结果报告。性能监测系统实时跟踪资源使用情况，为用户提供优化建议。