MATLAB多方法功率谱估计算法实现与比较工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台实现了功率谱估计的三种主流算法，包括周期图法、Welch法和AR模型法。用户可通过交互界面输入信号数据，灵活选择算法及参数，系统将自动计算并可视化分析结果，便于算法性能比较和教学研究。

详 情 说 明

功率谱估计算法实现与比较

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，实现了功率谱估计的三种主流算法：经典的非参数化方法（周期图法和Welch法）以及参数化方法（AR模型法）。系统提供用户友好的交互界面，支持信号数据输入、算法参数配置、功率谱计算与可视化显示，并具备多算法结果的对比分析功能，为信号处理领域的教学和研究提供实用的工具支持。

功能特性

• 多算法支持：集成周期图法、Welch法和AR模型法三种主流功率谱估计方法
• 灵活参数配置：支持采样频率、窗函数类型、分段长度、重叠比例、模型阶数等关键参数设置
• 交互式界面：提供直观的图形用户界面，简化操作流程
• 可视化展示：实时显示功率谱密度曲线，支持多算法结果叠加对比
• 性能分析：自动生成算法比较报告，包括谱分辨率、方差性能和计算效率分析
• 数据导出：支持功率谱估计值和频率点数组的数值结果输出

使用方法

1. 数据输入：准备一维时域信号数据（实数或复数序列）
2. 参数设置：

- 设置采样频率（单位：Hz） - 选择窗函数类型（矩形窗、汉明窗、汉宁窗等） - 配置Welch法的分段长度和重叠比例 - 设定AR模型阶数 - 调整频率分辨率参数

1. 算法选择：根据需要选择单种或多种估计方法
2. 结果查看：系统自动计算并显示功率谱密度曲线，提供数值结果和比较分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）
• 推荐内存：4GB及以上
• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14及以上，Linux主流发行版

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能架构，包括用户交互界面的构建与事件处理、三种功率谱估计算法的具体实现逻辑、信号数据的输入验证与预处理、计算结果的图形化展示模块，以及多算法性能对比分析的报告生成功能。该文件整合了所有关键技术模块，确保用户能够通过统一的接口完成从数据输入到结果分析的全流程操作。