MATLAB信号功率谱密度分析工具

资 源 简 介

该MATLAB工具能自动化进行信号的功率谱密度（PSD）分析，调用内置频谱函数实现计算与可视化。支持选择窗函数、设置分段长度和重叠率，确保分析结果准确直观。

详 情 说 明

MATLAB信号功率谱密度分析工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的信号功率谱密度（PSD）分析工具，主要用于对一维时间序列数据进行频谱特性分析。工具采用快速傅里叶变换(FFT)和韦尔奇-图基法(Welch's method)等核心算法，通过自动化计算和可视化展示，帮助用户准确获取信号的频率分布特征。

功能特性

• 自动化PSD分析：自动完成信号功率谱密度的计算和估计
• 参数自定义：支持窗函数类型、分段长度、重叠率等关键参数灵活配置
• 多窗函数支持：提供'hamming'、'hann'等多种窗函数选择
• 可视化展示：生成清晰的幅度-频率关系频谱图
• 特征统计：输出峰值频率、总功率等关键统计指标
• 专业算法：基于MATLAB内置频谱分析函数，确保计算准确性

使用方法

基本调用

% 输入信号数据和时间序列 data = %您的信号数据%; fs = %采样频率%; % 可选参数，默认值为1

% 调用主分析函数 [psd_result, freq] = main(data, fs);

高级参数设置

% 完整参数调用示例 [psd_result, freq, stats] = main(data, fs, ... 'window', 'hamming', ... % 窗函数类型 'segmentLength', 1024, ... % 分段长度 'overlapRatio', 0.5); % 重叠率(0-1)

输出结果

• psd_result: 功率谱密度估计值向量
• freq: 对应的频率向量
• stats: 包含峰值频率、总功率等统计特征的结构体
• 频谱图: 自动生成的幅度-频率关系可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 至少2GB可用内存（建议4GB以上用于处理大型数据集）

文件说明

主程序文件实现了完整的信号功率谱密度分析流程，包含数据预处理、参数验证、窗函数应用、分段处理、傅里叶变换计算、频谱结果生成、可视化图形绘制以及统计分析指标输出等核心功能。该文件通过模块化设计整合了信号频谱分析的各个环节，提供了灵活的参数配置接口和完整的分析结果输出。