MATLAB平稳随机过程功率谱密度分析仿真平台

资 源 简 介

本项目提供了一个基于MATLAB的仿真平台，能够生成多种平稳随机过程信号（如高斯白噪声、ARMA过程），并通过周期图法和Welch法计算功率谱密度。同时支持对信号的平稳性进行时变统计量验证，适用于信号处理和随机过程分析的教学与研究。

详 情 说 明

基于功率谱密度分析的平稳随机过程MATLAB仿真平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的平稳随机过程仿真分析平台，集成了随机过程生成、功率谱密度估计、平稳性验证和统计分析等功能。通过可视化界面和蒙特卡洛仿真，为用户提供完整的随机信号分析与验证工具，适用于信号处理教学和科研应用。

功能特性

• 多种随机过程生成：支持高斯白噪声、ARMA过程等经典平稳随机过程的模拟
• 功率谱密度估计：采用周期图法和Welch法两种经典算法进行谱估计
• 平稳性验证：通过时变统计量分析验证随机过程的平稳性特征
• 可视化对比：提供时域波形、自相关函数和功率谱密度的多图对比显示
• 蒙特卡洛仿真：参数可调的统计仿真，支持置信区间分析和结果验证

使用方法

1. 设置基本参数：采样频率、信号长度、噪声方差等随机过程参数
2. 配置模型参数：ARMA模型的阶数(p,q)及系数向量
3. 选择算法参数：窗函数类型、分段长度、重叠率等谱估计参数
4. 设定仿真参数：蒙特卡洛次数、置信区间等统计验证参数
5. 运行分析：生成信号并进行功率谱估计与平稳性检验
6. 查看结果：分析数值输出和图形化结果显示

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了平台的所有核心功能，包括随机过程信号的生成模块、功率谱密度的计算与分析模块、平稳性特征的检验模块、多种图形的可视化展示模块以及蒙特卡洛仿真的统计验证模块。该文件通过参数配置界面接收用户输入，协调各功能模块的执行流程，并输出数值结果与图形化分析报告。