MATLAB信号频率估计工具箱：基于Pisarenko/MUSIC/ESPRIT算法的高精度频率提取工具

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了Pisarenko谐波分解、MUSIC多重信号分类和ESPRIT旋转不变子空间三种高分辨率频率估计算法，能够从含噪声的复指数信号中精确提取频率成分。适用于信号处理、频谱分析和通信系统设计等领域。

详 情 说 明

基于Pisarenko/MUSIC/ESPRIT算法的信号频率估计工具

项目介绍

本项目是一个高分辨率信号频率估计工具，实现了Pisarenko谐波分解法、MUSIC（多重信号分类）算法和ESPRIT（旋转不变子空间技术）算法三种经典的频率估计方法。工具能够从含噪声的复指数信号中精确提取单频或多频成分，提供数值结果和可视化分析，适用于信号处理、频谱分析和算法性能研究等领域。

功能特性

• 多算法支持：集成Pisarenko、MUSIC和ESPRIT三种高分辨率频率估计算法
• 灵活输入：支持一维实值或复值信号序列输入
• 参数可配置：可设置信号模型阶数、采样频率及算法特定参数
• 丰富输出：

- 数值结果：估计频率列表、幅度/功率估计值、置信度指标 - 可视化图表：伪频谱图、特征值分布图、多算法对比图

• 性能对比：支持不同算法在同一信号上的结果比较分析

使用方法

1. 准备信号数据：准备待分析的一维信号序列（时域采样数据）
2. 设置参数：配置信号成分数量、采样频率及算法特定参数
3. 选择算法：根据需求选择Pisarenko、MUSIC或ESPRIT算法
4. 执行分析：运行程序获得频率估计结果
5. 查看结果：分析数值输出和可视化图表，评估估计效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的信号频率估计流程，包含信号数据输入与验证、算法参数配置界面、三种核心算法的具体实现模块、频率估计结果的计算与整理、多种可视化图形的生成功能以及不同算法性能的对比分析能力。该文件为用户提供了从数据输入到结果分析的一站式解决方案。