MATLAB微弱信号检测与特征分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一套完整的微弱信号处理系统，能够对含噪信号进行均值、均方值和方差计算，并通过频谱与功率谱密度分析识别有用信号。系统可有效提取信号并完成特征分析，适用于低信噪比环境下的信号处理研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的微弱信号检测与特征分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的微弱信号处理与分析系统，能够对含噪输入信号进行多维度特征提取与量化分析。系统通过先进的数字信号处理技术，实现对淹没在噪声中的微弱有用信号的检测、提取与全面特征分析，适用于音频、生物电、地震波等多种类型信号的处理需求。

功能特性

• 信号预处理：支持多种输入格式（.wav音频文件、.mat数据文件、数值数组）
• 统计特征计算：自动计算信号的均值、均方值、方差等统计特征
• 频域分析：提供频谱分析和功率谱密度分析，识别有用信号存在性
• 信号提取：基于频域特征的有效信号分离与提取
• 特征对比：输入信号与提取信号的时域、频域可视化对比
• 分析报告：生成包含所有计算结果的详细文本报告

使用方法

1. 运行main.m主程序文件
2. 根据提示选择输入信号源（文件输入或直接数据输入）
3. 系统自动进行信号分析和特征提取
4. 查看生成的图表和分析报告结果
5. 所有分析结果将保存在指定输出目录中

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（处理大文件时建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从信号输入、预处理到完整分析的全链路功能。具体包括：输入信号的数据读取与格式验证、时域统计特征的三项基础参数计算、基于傅里叶变换的频谱与功率谱密度分析、有用信号的频域识别与提取算法、提取信号的深度特征分析（涵盖统计特征与概率密度估计），以及最终的多维度可视化图表生成与综合分析报告输出功能。