基于自相关函数的功率谱估计MATLAB实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现基于自相关法的功率谱估计算法，通过计算时间序列自相关函数并应用傅里叶变换获得功率谱密度。适用于延时远小于数据长度的情况，提供高精度的频谱分析解决方案。

详 情 说 明

基于相关函数法的信号功率谱估计 MATLAB 项目

项目介绍

本项目实现了一种基于自相关函数的功率谱密度估计算法。通过计算输入时间序列数据的自相关函数，并对其进行傅里叶变换，得到信号的功率谱密度估计。该方法在延时远小于数据长度的情况下表现优异，能够提供高精度的谱估计结果。

功能特性

• 自相关函数计算：采用高效算法计算时间序列的自相关函数估计
• 功率谱密度估计：通过对自相关函数进行傅里叶变换得到功率谱密度
• 频域分析：生成对应的频率轴向量，便于频谱可视化
• 精度评估：提供估计结果的精度分析报告
• 数据兼容性：支持一维实数值时间序列向量输入

使用方法

1. 准备输入数据：确保数据为平稳随机过程的采样值，格式为长度为N的一维实数向量
2. 运行主程序：执行项目主文件启动计算流程
3. 获取输出结果：

- 自相关函数估计结果（长度为2N-1的向量） - 功率谱密度估计（频域表示） - 对应的频率轴向量 - 估计精度分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 信号处理工具箱

文件说明

主程序文件整合了完整的功率谱估计流程，包含数据输入验证、自相关函数计算、傅里叶变换处理、功率谱密度估计、频率轴生成以及精度分析等核心功能模块，实现了从原始时间序列到功率谱估计的全套计算与输出。