MATLAB实现：Pisarenko/MUSIC/ESPRIT多正弦信号频率估计算法对比分析

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了三种高分辨率频率估计算法对比，通过生成含噪声的多正弦合成信号，系统比较Pisarenko谐波估计、MUSIC和ESPRIT算法在频率估计精度与性能上的差异。

详 情 说 明

基于Pisarenko/MUSIC/ESPRIT的多正弦信号频率估计算法对比实现

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了三种经典的高分辨率频率估计算法的对比分析。首先生成包含三个不同频率正弦信号叠加高斯白噪声的合成信号作为测试数据，然后分别采用Pisarenko谐波估计法、MUSIC（多重信号分类）算法和ESPRIT（旋转不变子空间）算法进行频率估计。项目包含信号生成模块、算法实现模块和性能评估模块，能够直观展示三种算法在不同信噪比条件下的频率估计精度、分辨率特性及计算效率。

功能特性

• 多算法集成：整合Pisarenko、MUSIC和ESPRIT三种经典频率估计算法
• 灵活的输入配置：支持自定义信号参数、噪声水平和采样设置
• 全面的性能评估：提供频率估计精度、算法稳定性和计算效率对比分析
• 丰富的可视化：生成伪频谱图、空间谱图和算法性能对比曲线
• 参数可调：支持协方差矩阵阶数、子空间维度等关键算法参数配置

使用方法

1. 参数设置：根据需求调整信号频率、信噪比、采样频率和采样点数等输入参数
2. 算法配置：设置协方差矩阵阶数、子空间维度等算法相关参数
3. 运行分析：执行主程序进行信号生成和频率估计
4. 结果查看：分析输出的频率估计值、性能指标和可视化图表
5. 对比研究：通过改变信噪比等条件，比较三种算法的适应性差异

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 建议内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了信号生成、算法执行和结果分析的全流程功能，能够自动构建测试信号，并行运行三种频率估计算法，计算各项性能指标，并生成包含频谱图和对比分析报告的综合输出。该文件实现了从参数配置到结果呈现的完整实验流程，为用户提供一站式的算法对比分析体验。