基于汉明窗的周期图法功率谱估计MATLAB系统

资 源 简 介

该MATLAB项目利用周期图法实现信号功率谱密度估计，采用汉明窗减少频谱泄漏。系统支持信号预处理、加窗、FFT变换和功率谱计算，可生成频谱分布图并提取关键频谱参数。

详 情 说 明

基于汉明窗的周期图法功率谱估计系统

项目介绍

本项目实现了一种基于周期图法的功率谱密度估计系统，采用汉明窗函数对输入信号进行加窗处理，有效抑制频谱泄漏现象。系统通过快速傅里叶变换计算信号功率谱，提供直观的频谱分布图和详细的频谱分析结果，适用于信号处理、频谱分析等应用场景。

功能特性

• 功率谱估计：采用经典周期图法进行功率谱密度计算
• 汉明窗处理：使用汉明窗函数减小频谱泄漏，提高频谱估计精度
• FFT算法：基于快速傅里叶变换实现高效频谱计算
• 峰值检测：自动识别频谱中的主要峰值频率
• 多格式输出：同时提供图形化功率谱曲线和数值化频谱数据
• 参数可调：支持自定义采样频率和信号长度设置

使用方法

1. 准备输入数据：准备一维实数或复数序列数据，数据长度建议不少于256点
2. 设置参数：根据需要设定采样频率（默认为1Hz）
3. 运行系统：执行主程序开始功率谱估计
4. 查看结果：系统将输出功率谱密度曲线图、频谱数值数据和峰值频率分析报告

示例代码： % 生成测试信号 fs = 1000; % 采样频率1000Hz t = 0:1/fs:1-1/fs; x = cos(2*pi*50*t) + 0.5*sin(2*pi*120*t);

% 运行功率谱估计 [Pxx, f] = main(x, fs);

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理长序列）

文件说明

主程序文件集成了完整的功率谱估计流程，包含信号预处理、汉明窗函数加窗、快速傅里叶变换计算、功率谱密度估计、峰值频率检测以及结果可视化等核心功能模块，实现了从原始信号输入到频谱分析结果输出的全自动化处理。