基于MATLAB的多算法频率估计比较系统：Pisarenko-MUSIC-ESPRIT

资 源 简 介

本MATLAB项目实现Pisarenko、MUSIC和ESPRIT三种经典频率估计算法，通过生成含高斯白噪声的三正弦测试信号，对比分析各算法的频谱估计性能。系统集成信号生成与算法评估，便于频率估计研究。

详 情 说 明

基于Pisomenko-MUSIC-ESPRIT的多算法频率估计比较系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了三种经典频率估计算法（Pisarenko、MUSIC、ESPRIT），针对三正弦叠加高斯白噪声信号进行频率参数估计研究。系统能够自动生成含噪测试信号，分别应用三种算法进行频谱分析，并全面比较各算法在噪声环境下的频率估计精度和性能表现。

功能特性

• 信号生成模块：可配置三正弦信号的频率、幅度、相位参数，以及高斯白噪声的信噪比
• 多算法实现：集成了Pisarenko谐波估计法、多重信号分类算法(MUSIC)和旋转不变子空间技术(ESPRIT)
• 可视化分析：提供原始信号和各算法频谱图的对比可视化展示
• 性能评估：输出三种算法的频率估计值、相对误差分析、运行时间效率和抗噪性能比较

使用方法

1. 运行主程序文件
2. 系统将自动生成包含三正弦信号的合成测试数据
3. 依次执行Pisarenko、MUSIC和ESPRIT三种频率估计算法
4. 查看生成的频谱对比图和性能分析报告
5. 可通过修改代码中的参数配置来调整信号特性和噪声水平

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

main.m文件集成了系统的核心功能，包括信号生成模块的初始化、三种频率估计算法的完整实现流程、频谱分析的可视化展示以及算法性能的评估与比较分析。通过该文件可以完成从信号合成到算法比较的全流程处理。