基于MATLAB和ARMASA工具箱的智能参数化谱估计系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB集成ARMASA工具箱，实现自动化的AR/MA/ARMA模型选择与参数估计。系统通过智能算法优化模型阶数和参数，提供高精度的自相关与功率谱分析，适用于信号处理与频谱研究。

详 情 说 明

基于ARMASA工具箱的自动参数化自相关与功率谱精确估计系统

项目介绍

本项目基于ARMASA工具箱开发了一套智能参数化谱估计系统，能够自动选择最优的模型结构（AR/MA/ARMA）并精确估计模型参数。系统通过先进的算法实现模型阶数自动选择、参数估计和模型验证，显著提升了谱估计的准确性和效率，无需人工干预模型类型和阶数设定。

功能特性

• 自动模型选择：智能识别最适合信号特性的模型结构（AR/MA/ARMA）
• 参数精确估计：采用最大似然估计算法，确保参数估计精度
• 自适应阶数确定：自动优化模型阶数，平衡模型复杂度与拟合优度
• 多格式数据支持：兼容.mat和.csv格式的单通道/多通道时间序列数据
• 全面输出结果：提供模型参数、自相关函数、功率谱密度、拟合优度指标及置信区间
• 丰富可视化：生成自相关图和功率谱图的直观可视化展示

使用方法

1. 准备输入数据：准备单通道或多通道时间序列数据（.mat或.csv格式）
2. 设置基本参数：指定信号采样频率，可选设置初始模型类型和最大模型阶数限制
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成模型选择、参数估计和验证全过程
4. 查看结果：获取最优模型类型、参数估计值、统计指标和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• ARMASA工具箱（需预先安装）
• 信号处理工具箱（MATLAB自带）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据读取与预处理、模型结构自动选择、参数估计计算、模型验证评估以及结果可视化输出等关键功能模块，构成了完整的自动参数化谱估计解决方案。