MATLAB现代信号处理教学演示系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，集成信号生成、时频分析、滤波器设计和信号重构等核心功能，提供交互式图形界面与实时参数调整。内置EEG、音频等典型信号案例库，便于教学演示与算法对比，适合信号处理课程教学与研究使用。

详 情 说 明

基于MATLAB的现代信号处理教学演示系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的交互式教学演示系统，旨在直观展示现代信号处理的核心算法与技术。系统集成了信号生成、时频分析、滤波器设计及信号重构等多个功能模块，支持多种输入信号源（模拟、实际文件、实时采集）的处理与分析。通过图形化界面，用户可实时调整参数并观察处理效果，便于深入理解小波变换、自适应滤波、盲源分离等先进信号处理方法在不同应用场景（如生物医学信号、音频信号、雷达信号）中的原理与性能。

功能特性

• 多源信号输入：支持自定义模拟信号（正弦波、方波、噪声等）、常见格式的实际信号文件（.wav音频、.mat生物医学数据、自定义时间序列）以及通过声卡或采集卡的实时信号输入。
• 交互式参数调整：提供图形化控件，用户可动态修改算法参数（如滤波器截止频率、小波基类型、分离分量数），即时查看处理结果变化。
• 时频分析与可视化：生成小波尺度图、短时傅里叶变换谱图等时频分布，清晰展示信号频域特性随时间的变化规律。
• 滤波与重构对比：显示原始信号与滤波后信号的时域波形、频谱对比，支持多种自适应滤波算法，并输出信噪比改善度、均方误差等量化指标。
• 盲源分离演示：对混合信号进行盲源分离，展示分离后的独立分量时域波形与频谱，辅助理解信号解混原理。
• 典型案例库：内置EEG、音频、雷达等典型信号案例，帮助用户快速理解不同场景下信号处理技术的应用要点。

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统将加载图形用户界面（GUI）。
2. 选择信号源：在界面中选择信号输入方式（模拟生成、文件加载或实时采集），并设置相应参数（如频率、文件路径、采集设备）。
3. 选择处理模块：根据需求启用时频分析、滤波设计或盲源分离模块，调整算法参数（如小波类型、滤波器阶数、分离算法）。
4. 查看结果：系统自动生成处理后的信号波形、频谱图、性能指标等可视化结果，支持多图对比显示。
5. 保存与导出：可保存处理后的信号数据或图像结果，用于进一步分析或教学演示。

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本。
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox、Wavelet Toolbox、Audio Toolbox（用于实时音频输入）。
• 硬件建议：至少4GB内存，支持声卡或数据采集卡（若需实时信号输入功能）。
• 操作系统：Windows 10/11、macOS 10.14+或Linux（需MATLAB兼容版本）。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图形用户界面的初始化与事件响应、各信号处理模块的调度与参数传递、输入信号的数据读取与预处理、算法执行与结果可视化的全过程控制。其主要能力涵盖模拟信号生成、实际信号文件解析、实时数据流采集、小波变换与短时傅里叶变换的时频分析、自适应滤波器设计与应用、盲源分离算法实现，以及处理性能指标的计算与图形化输出。通过回调函数机制，实现了用户交互操作与信号处理流程的动态联动。