MATLAB功率谱估计算法工具箱：六种经典算法的实现与实验分析系统

资 源 简 介

本项目提供六种经典功率谱估计算法的完整MATLAB实现，支持交互式界面和脚本运行方式。包含详细注释和参数调优指南，附带实验报告模板，便于初学者进行算法对比与分析。

详 情 说 明

面向初学者的功率谱估计算法综合工具箱与实验分析系统

项目介绍

本项目是一个专为信号处理初学者设计的MATLAB工具箱，集成了6种经典功率谱估计算法的完整实现。通过交互式界面和脚本两种运行方式，帮助用户快速掌握各种谱估计方法的原理和应用。工具箱提供详细的代码注释、参数调优指南和可视化功能，配套完整的实验报告模板，支持算法性能对比分析，是学习功率谱估计的理想教学与实践平台。

功能特性

• 算法集成：完整实现6种经典功率谱估计算法

- 非参数化方法：周期图法、Bartlett法、Welch法 - 参数化方法：Burg法、Yule-Walker法（BT法） - 现代谱估计：多重信号分类法（MUSIC）

• 灵活输入：支持多种信号输入方式

- 一维时间序列信号（.mat文件导入、数组输入） - 手动生成仿真信号（正弦信号、噪声信号混合） - 实际采集信号处理

• 交互式体验：提供图形界面和命令行两种操作模式

- 新手友好的GUI界面，参数可视化配置 - 脚本方式便于批量处理和深入研究

• 全面分析：丰富的输出和评估功能

- 多算法功率谱密度对比图 - 算法性能指标定量分析（分辨率、方差、偏差） - 可导出实验报告（PDF格式） - 计算结果数据保存（.mat格式）

使用方法

交互式界面运行

1. 启动MATLAB，将当前目录设置为项目文件夹
2. 在命令行输入 main 启动图形界面
3. 在界面中选择信号源（文件导入或信号生成）
4. 设置算法参数（采样频率、窗函数、模型阶数等）
5. 点击"运行分析"查看功率谱估计结果
6. 导出实验报告和计算结果

脚本方式运行

1. 参考 demo_script.m 示例脚本
2. 修改信号参数和算法配置
3. 运行脚本获取分析结果
4. 使用内置函数进行自定义分析

实验报告生成

系统自动生成包含以下内容的实验报告：

• 实验参数配置详情
• 各算法功率谱对比图
• 性能指标定量分析表
• 算法优缺点总结
• 实验结论与建议

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox
• 推荐工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于高级分析）
• 内存要求：至少4GB RAM（处理长信号时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中枢，集成了用户界面管理、算法调度引擎、数据可视化处理和报告生成系统四大核心模块。它负责协调信号输入解析、参数配置验证、六种谱估计算法的并行执行控制，以及结果对比分析的全流程管理。该文件实现了图形界面与命令行模式的双重交互机制，确保用户既能通过可视化操作完成实验，又能通过脚本调用进行批处理分析。同时，它还内置了错误处理机制和性能优化策略，保证算法执行的稳定性和效率。