基于SVD-TLS的Prony信号参数辨识MATLAB项目

资 源 简 介

本项目采用奇异值分解的总体最小二乘法(SVD-TLS)优化传统Prony算法，可精确估计信号的频率、衰减因子、幅值与相位。包含信号预处理、矩阵构建和参数提取功能，适用于噪声环境下的信号分析。

详 情 说 明

基于SVD-TLS的Prony信号参数辨识系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的Prony信号参数辨识算法，通过结合奇异值分解(SVD)与总体最小二乘法(TLS)，有效提升了传统Prony方法在噪声环境下的参数估计精度。系统能够从含噪的一维时间序列信号中精确提取多个指数衰减正弦信号的频率、衰减因子、幅值和相位等关键参数，适用于信号处理、故障诊断、频谱分析等领域。

功能特性

• 精确参数估计：采用SVD-TLS联合算法，显著提高频率、衰减、幅值和相位的估计精度
• 自适应阶数选择：基于SVD奇异值分布自动确定信号的最佳模型阶数，避免过拟合或欠拟合
• 噪声鲁棒性：SVD降噪处理与TLS误差最小化相结合，增强算法抗噪能力
• 完整参数输出：一次性输出所有信号成分的完整参数集及重构信号
• 灵活数据输入：支持模拟信号和实测数据，仅需提供采样频率和信号序列

使用方法

1. 准备输入数据：准备双精度浮点数组格式的一维时间序列信号，确保等间隔采样
2. 设置基本参数：指定采样频率，可根据需要设置初始模型阶数（可选）
3. 运行辨识系统：执行主程序，系统将自动完成参数估计全过程
4. 获取输出结果：系统返回频率估计、衰减因子、幅值相位、重构信号及推荐模型阶数

基本调用示例： % 加载或生成输入信号 signal = ...; % 一维时间序列数据 fs = 1000; % 采样频率（Hz） initial_order = 10; % 初始模型阶数（可选）

% 运行Prony参数辨识 results = main(signal, fs, initial_order);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 内存：至少4GB RAM（处理长信号时建议8GB以上）
• 数据要求：信号长度需至少为预期模式数量的2倍

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号数据预处理、构建特征数据矩阵、执行奇异值分解以确定信号模型的有效阶数、采用总体最小二乘法求解多项式系数、计算复指数模型的频率与衰减参数，以及最终估计各成分的幅值与相位信息，并生成对应的信号重构结果。