MATLAB基于希尔伯特与小波变换的符号速率估计算法实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现基于希尔伯特变换和小波变换的符号速率估计算法。通过希尔伯特变换分析瞬时频率，利用小波变换的多分辨率特性，比较两种方法的估计性能。采用标准通信信号进行验证，为信号处理研究提供实用工具。

详 情 说 明

基于希尔伯特变换与小波变换的符号速率估计算法实现与比较分析

项目介绍

本项目旨在实现并比较两种基于不同信号处理理论的符号速率估计算法。核心方法一是利用希尔伯特变换提取信号的瞬时特征（瞬时幅值、瞬时相位），进而通过分析瞬时频率的变化规律来估计符号速率。方法二则是利用小波变换的多分辨率分析特性，通过检测信号能量在时频域中的集中模式及其周期性变化来估算符号速率。项目最终对两种方法在不同信噪比条件下的估计准确性、鲁棒性进行了系统性的对比分析。

功能特性

• 双算法核心：集成希尔伯特变换法与小波变换法两种独立的符号速率估计流程。
• 信号兼容性：支持处理实数或复数的基带/通带信号（如QPSK, 16-QAM等），输入格式支持.mat或.csv文件。
• 噪声环境测试：内置加性高斯白噪声信道模拟，可评估算法在不同信噪比（SNR）下的性能。
• 结果可视化：生成希尔伯特变换法的瞬时频率曲线图、小波变换法的时频分析图。
• 性能评估报告：自动输出两种方法的符号速率估计值、绝对误差对比表以及鲁棒性测试报告。

使用方法

1. 准备信号数据：将待分析的信号数据保存为.mat（包含变量sig和采样率Fs）或.csv（第一列为时间或序号，第二列为信号幅值）格式文件，并放置于指定目录。
2. 配置参数：在主脚本或配置文件中设置关键参数，如信号文件路径、采样率（若未从文件读取）、疑似符号速率范围、小波类型、信噪比列表（用于鲁棒性测试）等。
3. 运行主程序：执行主脚本。程序将自动依次调用两种算法进行估计，并生成相应的分析结果。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在输出目录生成：

- 估计结果文本文件（包含估算出的符号速率值）。 - 可视化图像（瞬时频率曲线图、小波时频图）。 - 性能对比表格与鲁棒性测试报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

项目中主程序文件整合了完整的符号速率估计流程。它首先完成数据的读取与预处理，包括信号加载和噪声添加。随后，核心功能模块依次执行：基于希尔伯特变换的瞬时频率提取与分析，以及基于小波变换的时频特征分析与符号周期检测。最后，该文件负责调用结果比较与可视化模块，对两种方法的估计性能进行评估，并生成图表和报告。