MATLAB实现的Burg算法自适应信号参数估计仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了完整的Burg自适应信号参数估计算法，通过交互式界面支持模型阶数、信号类型等实时调节，并直观展示功率谱密度估计结果与算法性能分析。

详 情 说 明

基于Burg算法的自适应信号参数估计仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Burg递推算法的自适应信号参数估计仿真系统。系统通过自回归（AR）模型进行功率谱密度估计，提供交互式参数调节界面，支持多种信号输入方式和实时可视化分析。用户可通过调节模型阶数、信号参数等关键变量，直观观察Burg算法在频谱估计中的性能表现。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现Burg递推算法，精确估计自回归模型参数
• 多信号源支持：

- 支持导入外部数据（.mat文件、CSV格式） - 内置信号发生器（正弦波、方波、噪声信号等）

• 交互式参数调节：

- 模型阶数：1-100可调 - 采样频率：100Hz-100kHz可调 - 信号长度：100-10000点可调 - 信号参数：幅度、频率、相位可调

• 全面可视化分析：

- 时域信号波形显示 - 功率谱密度估计结果 - 算法收敛过程曲线

• 性能评估指标：

- 均方误差（MSE） - 预测误差功率 - 模型稳定性指标

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面
2. 信号配置：选择信号输入方式（文件导入或信号生成），设置相应参数
3. 算法参数设置：调节模型阶数、采样率等算法参数
4. 实时分析：系统自动计算并显示功率谱估计结果和性能指标
5. 结果对比：可通过调整参数观察不同设置下的算法性能差异

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件构建了完整的图形用户界面，集成了信号输入处理、Burg算法核心计算、结果可视化展示等功能模块。该文件实现了系统参数配置界面、实时数据更新机制、多类型图表绘制以及算法性能指标计算等核心能力，为用户提供一体化的交互分析环境。