MATLAB线性预测空间谱估计算法实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现基于线性预测理论的空间谱估计系统，包含信号预处理、特征提取与谱估计核心模块，适用于阵列信号处理研究与应用。

详 情 说 明

基于线性预测算法的空间谱估计系统

项目介绍

本项目基于《空间谱估计原理与算法》中的线性预测算法理论，实现了一个完整的空间谱估计系统。系统通过对阵列接收信号进行线性预测分析，实现空间功率谱密度估计和信号来波方向检测，为阵列信号处理提供有效的谱估计工具。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现线性预测算法的核心计算模块
• 信号预处理：对空间阵列接收信号进行预处理和特征提取
• 谱估计计算：通过线性预测系数计算空间功率谱密度
• 结果可视化：直观显示空间谱估计结果和性能分析
• 性能评估：提供算法收敛性分析和估计误差评估

使用方法

输入参数

• 阵列接收数据：M×N维复数矩阵（M为阵元数，N为采样点数）
• 阵元位置信息：M×3维实数矩阵，描述阵列几何结构
• 信号参数：采样频率、信号带宽、预测阶数等
• 可选参数：算法收敛阈值、最大迭代次数等控制参数

输出结果

• 空间功率谱（角度-功率密度分布矩阵）
• 线性预测系数（预测滤波器系数向量）
• 谱峰位置估计（检测到的信号来波方向角度值）
• 性能指标（算法收敛曲线、估计误差分析）
• 可视化图形（空间谱图、方向估计结果图、性能对比图）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存
• 支持复数矩阵运算

文件说明

主程序文件实现了系统核心处理流程，包括阵列信号数据加载与验证、线性预测算法参数配置与初始化、自相关矩阵估计与特征分解、线性预测系数计算与优化、空间功率谱密度估计与峰值检测、结果可视化与性能评估分析等主要功能模块。