基于MATLAB的多种谱估计方法随机信号功率谱分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了六种经典功率谱估计算法（自相关法、周期图法、Bartlett法、Welch法、MTM法、MUSIC法），用于分析随机信号通过线性系统的频谱特性，并提供算法性能对比评估功能。

详 情 说 明

随机信号功率谱分析与性能评估系统

项目介绍

本项目实现了一个功能完整的随机信号功率谱分析与性能评估系统。系统核心功能是分析离散随机信号通过线性时不变系统后的功率谱特性，集成了六种经典的谱估计方法，支持用户灵活选择算法进行信号谱分析，并提供全面的算法性能对比评估。

功能特性

• 多算法集成：包含自相关函数法、周期图法、Bartlett法、Welch法、多锥形谱估计法(MTM)和多重信号分类法(MUSIC)六种经典谱估计方法
• 灵活输入支持：支持人工生成随机信号或导入外部.mat/.txt格式数据文件
• 系统建模能力：可配置线性时不变系统参数（差分方程系数/传递函数），模拟系统对随机信号的响应
• 参数化配置：提供丰富的算法参数设置，包括窗函数类型、分段长度、重叠率、锥形个数等
• 多维度输出：生成功率谱密度曲线图（线性/对数坐标可选）、算法对比图谱、性能量化指标和系统响应分析报告
• 性能评估：提供均方误差、频率分辨率、执行时间等关键性能指标的量化分析

使用方法

1. 准备输入数据：准备离散随机信号序列，可选择人工生成或导入外部数据文件
2. 配置系统参数：设置线性时不变系统的传递函数或差分方程系数
3. 选择算法参数：根据分析需求配置各算法的特定参数（窗函数、分段设置等）
4. 设置采样频率：输入信号采样频率用于频率轴校准
5. 执行分析：运行主程序进行谱估计计算
6. 查看结果：分析生成的功率谱曲线、性能对比图表和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计与机器学习工具箱（部分功能需要）
• 至少4GB内存（处理大数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要包括信号数据的导入与预处理、线性时不变系统的构建与响应计算、六种谱估计算法的参数配置与执行调度、功率谱密度曲线的生成与可视化展示、各算法性能指标的定量分析与对比评估，以及最终分析报告的整合输出功能。该文件作为整个系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保谱分析流程的完整执行。