基于SVD改进Prony算法的MATLAB信号模态参数提取工具

资 源 简 介

本项目利用奇异值分解(SVD)技术增强传统Prony算法的稳定性与抗噪性能，实现含噪信号中复指数模态参数（频率、阻尼、幅度、相位）的高精度提取，适用于信号处理和系统辨识领域。

详 情 说 明

基于奇异值分解的Prony谱线分析算法实现与信号模态参数提取系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的Prony谱线分析方法，通过引入奇异值分解(SVD)技术来显著提高传统Prony算法的数值稳定性和噪声鲁棒性。系统能够从含噪信号中准确提取复指数信号的频率、阻尼因子、幅度和相位等模态参数，适用于电力系统振荡分析、机械振动信号处理、生物医学信号分析等多个工程领域。

功能特性

• SVD增强稳定性：利用奇异值分解进行噪声抑制和矩阵秩估计，提高算法数值稳定性
• 精确参数提取：可同时估计频率、阻尼因子、幅度和相位等关键模态参数
• 抗噪声能力强：在含噪信号环境下仍能保持较高的参数估计精度
• 可视化分析：提供奇异值分布图等可视化结果，辅助模型阶次选择
• 性能评估：输出重构信号和拟合误差指标，便于算法性能验证

使用方法

输入参数

• 时域采样信号序列：一维实数向量形式的时间序列数据
• 采样频率：标量值，单位为Hz
• 预期模态数量/SVD截断阶次：可选参数，如不指定则自动估计
• 信号长度：自动从输入序列获取

输出结果

• 模态频率估计：向量形式，单位Hz
• 模态阻尼因子：向量形式，无量纲
• 模态幅度：向量形式，与原始信号单位一致
• 模态相位：向量形式，单位弧度
• 重构信号序列：一维向量
• 拟合误差指标：均方根误差等标量指标
• SVD奇异值分布图：可视化分析结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算的基本工具箱
• 建议内存4GB以上，用于处理较大规模数据

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括信号预处理、奇异值分解降噪处理、Prony模型构建、特征多项式求解、模态参数精确提取、信号重构与误差分析等完整算法链。该文件整合了SVD秩估计与Prony谱线分析的关键技术模块，提供从原始信号输入到模态参数输出的完整解决方案，同时生成必要的可视化结果用于算法性能评估。