MATLAB实现的基于二次相位函数与谱峰检测的自适应Chirplet快速分解算法

资 源 简 介

本项目提供一种高效的自适应Chirplet信号分解MATLAB实现，通过二次相位函数分析信号能量分布，结合谱峰检测技术同步估计调频率、时间中心和幅度等参数。该工具适用于非平稳信号处理，具有计算速度快、估计精度高等特点。

详 情 说 明

自适应Chirplet快速分解算法实现

项目介绍

本项目实现了一种高效的自适应Chirplet信号分解算法。该算法通过计算信号的二次相位函数获得能量分布特征，利用谱峰检测技术同步估计Chirplet分量的调频率、时间中心和幅度参数，再结合解线性调频技术获取初始频率和宽度参数，显著提高了传统Chirplet分解的计算效率。

功能特性

• 高效参数估计：采用二次相位函数能量分布分析与谱峰检测技术，实现多参数联合快速估计
• 自适应分解：可根据信号特性自动调整分解参数，优化分解效果
• 完整信号处理流程：包含信号输入、参数估计、信号重构和性能评估全流程
• 丰富可视化：提供原始信号与重构信号对比、参数分布、残差信号等多种分析图表

使用方法

输入参数

• 时域信号：一维实值或复值信号向量
• 信号参数：采样频率（Hz）、信号长度（点数）
• 可选参数：谱峰检测阈值、最大分解分量数

输出结果

• 分解参数矩阵：包含每个Chirplet分量的5个参数（调频率、时间中心、幅度、初始频率、宽度）
• 重构信号：基于估计参数重构的时域信号
• 性能指标：分解误差、计算时间、收敛曲线
• 可视化结果：原始信号与重构信号对比图、参数分布图、残差信号图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 基本的计算资源（推荐4GB以上内存）

文件说明

主程序文件包含了算法的核心实现功能，主要完成信号预处理、二次相位函数计算、谱峰检测与参数估计、Chirplet分量提取、信号重构与误差分析等关键步骤，同时负责生成分解结果报告和可视化图表输出。该文件整合了全部算法模块，提供完整的信号分解流程控制。