MATLAB信号处理工具箱：脉冲反褶积算法实现与信号分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典的脉冲反褶积算法，专用于处理地震、雷达和声纳信号。系统提供信号去噪预处理、反褶积滤波器设计和脉冲响应消除功能，有效恢复原始信号特征，适用于多种信号分析场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的脉冲反褶积算法实现与信号分析系统

项目介绍

本项目实现经典的脉冲反褶积算法，主要用于地震信号处理、雷达信号分析和声纳信号处理等领域。系统通过对带噪观测信号进行处理，设计最优反褶积滤波器，消除系统脉冲响应影响，从而恢复原始信号波形，提高信号分辨率。系统结合最小二乘法优化和傅里叶频域分析技术，提供完整的信号处理流程和可视化分析功能。

功能特性

• 信号预处理：对带噪输入信号进行预处理和噪声抑制
• 反褶积滤波：设计最佳反褶积滤波器，消除脉冲响应的影响
• 信号恢复：恢复原始信号波形，显著提高信号分辨率
• 可视化分析：提供反褶积效果的时域和频域对比分析
• 性能评估：支持不同参数配置下的量化性能评估

使用方法

输入数据

1. 含噪观测信号：一维时间序列数据（.mat文件或数组格式）
2. 脉冲响应函数：系统脉冲响应序列或估计参数
3. 算法参数：滤波器长度、正则化参数、迭代次数等配置参数
4. 噪声特征参数（可选）：噪声功率谱密度或信噪比估计

输出结果

1. 反褶积后信号：恢复的原始信号时间序列
2. 反褶积滤波器系数：FIR滤波器抽头权值向量
3. 性能指标：信噪比改善程度、均方误差、相关系数等量化指标
4. 分析图表：原始信号/观测信号/恢复信号的时域波形对比图
5. 频谱分析图：各信号频域特性对比分析图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含信号数据加载与预处理、反褶积滤波器设计与优化、信号恢复与重构、性能指标计算与分析，以及处理结果的可视化展示等功能模块。该文件通过协调各算法模块的工作，实现了从输入信号到最终分析结果的完整处理链条。