基于FFT与CZT的极大似然载频估计算法MATLAB实现项目

资 源 简 介

本项目采用FFT进行频率粗估计，结合CZT技术实现局部频谱细化，通过极大似然估计原理提高载波频率提取精度。MATLAB代码结构清晰，适用于通信信号处理领域的高精度频率分析。

详 情 说 明

基于FFT与CZT的极大似然载频估计算法MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一种高精度载波频率估计算法，结合快速傅里叶变换(FFT)和线性调频Z变换(CZT)技术，通过极大似然估计原理对信号载频进行精确提取。系统采用两级估计策略：首先通过FFT进行粗估计定位频率范围，再利用CZT在感兴趣频段进行精细频谱分析，最终通过极大似然准则确定最优载频估值，实现了计算效率与估计精度的平衡。

功能特性

• 高精度估计：采用FFT+CZT的两级频谱分析架构，显著提高频率分辨率
• 自适应频率范围：支持自定义粗估计频率范围，灵活适应不同应用场景
• 可配置参数：提供CZT细化倍数、窗函数类型等多种参数配置选项
• 完整性能评估：输出估计误差、计算时间等量化性能指标
• 可视化分析：生成CZT处理后的高分辨率频谱图像，便于结果分析

使用方法

基本调用格式

% 输入参数说明： % signal: 时域信号序列（复数或实数形式的一维数组） % fs: 采样频率（Hz） % freq_range: 粗估计频率范围[flow, fhigh]（可选，默认全带宽） % czt_params: CZT细化参数结构体（可选）

% 示例调用： [f_est, spectrum, confidence, metrics] = main(signal, fs); [f_est, spectrum, confidence, metrics] = main(signal, fs, [f_low, f_high]); [f_est, spectrum, confidence, metrics] = main(signal, fs, [f_low, f_high], czt_params);

输出结果

• f_est: 精确的载波频率估计结果（Hz）
• spectrum: CZT处理后的高分辨率频谱数据
• confidence: 载频估计的统计置信区间
• metrics: 算法性能指标（估计误差、计算时间等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大型信号）

文件说明

主程序文件实现了完整的载频估计流程，包含信号预处理、FFT粗估计、CZT细化和极大似然优化等核心模块。具体具备以下能力：输入参数验证与标准化处理、自动频率范围检测、多分辨率频谱分析、似然函数优化求解、结果可视化生成以及性能指标计算等功能。该文件作为算法的主要入口，协调各计算模块的协同工作，确保估计流程的完整性和结果可靠性。