MATLAB信号检测与估计仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现信号检测与估计的经典算法仿真，提供二元假设检验（匹配滤波器、能量检测器）和参数估计方法（最大似然、最小均方误差）的性能分析与可视化演示，适用于教学与算法验证。

详 情 说 明

基于统计检测理论的信号存在性判别与参数估计仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的信号检测与参数估计算法仿真系统，实现了统计检测理论中的核心算法。项目通过蒙特卡洛仿真方法，系统性地分析和比较各类经典检测器与估计器的性能，为信号处理算法的理论研究与工程应用提供可视化仿真平台。

功能特性

• 经典检测算法实现：包含匹配滤波器、能量检测器等多种二元假设检验算法
• 参数估计性能分析：支持最大似然估计、最小均方误差估计等估计算法
• 检测性能评估：自动生成ROC曲线，计算检测概率与虚警概率的定量关系
• 统计仿真验证：通过大规模蒙特卡洛实验验证理论性能边界
• 多维度可视化：提供信号波形、统计量分布、估计误差等多角度图形分析

使用方法

1. 参数配置：在main.m中设置信号模型参数（幅度、频率、信噪比范围）、噪声特性（方差、协方差矩阵）和仿真参数（采样点数、蒙特卡洛次数）
2. 算法选择：根据需要选择检测算法（匹配滤波/能量检测）或估计方法（ML/MMSE）
3. 运行仿真：执行主程序开始蒙特卡洛仿真实验
4. 结果分析：查看生成的性能曲线、统计分布图和数值报表，分析算法性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整仿真流程，实现了信号模型构建、检测器性能仿真、参数估计算法执行、蒙特卡洛实验控制以及结果可视化输出等核心功能。该文件通过模块化设计组织各类算法实验，能够根据用户配置自动完成从信号生成到性能评估的全流程仿真分析。