MATLAB实现的功率谱密度估计系统 - Bartlett与Welch算法

资 源 简 介

本项目提供基于平均周期法的功率谱密度估计MATLAB实现，包含经典Bartlett算法和Welch改进算法。通过分段周期图平均技术，有效降低频谱估计方差，适用于信号处理与频谱分析应用。

详 情 说 明

基于平均周期法的功率谱密度估计系统

项目介绍

本项目实现了基于分段平均周期图的功率谱密度估计系统，重点包含两种经典算法：Bartlett算法和Welch改进算法。系统通过分段平均技术有效降低传统周期图法的方差，提供高精度的谱估计结果。支持参数灵活配置与可视化对比分析，适用于信号处理、频谱分析等科研与工程应用场景。

功能特性

• Bartlett算法：将长序列均匀分段，对各段周期图进行算术平均，实现方差降低
• Welch改进算法：引入窗函数处理确保谱估计非负性，通过重叠分段机制进一步降低方差
• 参数自定义：支持分段长度、重叠比例、窗函数类型等多种参数灵活配置
• 全面分析：提供功率谱估计、统计特性计算、可视化对比和性能评估一体化解决方案

使用方法

1. 准备输入信号：准备长度为N≥256的一维时域信号（实数/复数向量）
2. 设置算法参数：

- 选择算法模式（Bartlett/Welch） - 设定分段长度（默认N/8） - 配置重叠比例（Welch算法专用，0-99%） - 选择窗函数类型（矩形窗、汉宁窗、汉明窗等）

1. 运行分析系统：执行主程序获取功率谱密度估计结果
2. 查看输出结果：

- 功率谱密度估计值（单边谱） - 频谱统计特性（均值、方差等） - 多维度可视化图表 - 算法性能分析报告

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具包：Signal Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理长序列时建议8GB以上）
• 显示要求：支持图形显示功能

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，包括信号输入验证、算法参数配置、Bartlett和Welch算法的完整实现流程、功率谱计算与统计特性分析、多图表可视化输出以及性能评估报告生成。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链条。