MATLAB自适应随机共振信号处理系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了自适应随机共振算法，用于增强微弱信号特征并抑制噪声干扰。通过动态调节双稳态系统参数，使信号与噪声在共振条件下实现高效分离，具备信号预处理和自适应优化功能，适用于检测低信噪比信号环境。

详 情 说 明

基于自适应随机共振的信号检测与滤波系统

项目介绍

本项目实现了一种自适应随机共振算法，用于增强信号中的微弱特征并抑制噪声干扰。系统通过自动调节非线性双稳态系统的参数，使信号与噪声在特定条件下产生协同共振，从而有效提取被强噪声掩埋的弱信号特征。该系统特别适用于生物医学信号分析、机械振动监测以及其它需要微弱特征检测的工程与科研场景。

功能特性

• 信号预处理：支持导入常见格式（.txt, .mat, .csv）的一维时间序列数据。
• 自适应参数优化：集成智能优化算法（如粒子群算法、梯度下降法），自动寻找最优系统参数以最大化信噪比增益。
• 随机共振处理核心：基于双稳态非线性系统模型，实现信号与噪声的能量转移与特征增强。
• 灵活的参数配置：用户可手动设定噪声类型（高斯/泊松）与强度、系统初始参数，或启用全自动优化模式。
• 结果可视化与分析：提供处理前后的信号对比图、参数优化过程曲线及详细的共振特征统计报告（如峰值频率、信噪比提升百分比）。

使用方法

1. 准备数据：将待处理的一维时间序列数据文件放置于指定数据目录。
2. 配置参数：在脚本中设置数据路径、噪声参数，并选择系统参数调整模式（自动或手动）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成信号加载、预处理、参数优化、随机共振处理及结果分析全过程。
4. 查看结果：处理后的增强信号将保存为.mat文件，同时生成多幅分析图表与统计报告供用户评估效果。

系统要求

• MATLAB：版本 R2018a 或更高。
• 必要工具箱：仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱（若使用特定优化算法，可能需要 Optimization Toolbox）。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其功能包括：初始化系统参数与处理选项，读取外部信号数据，执行必要的信号预处理步骤，驱动自适应优化算法以确定双稳态系统的最优参数组合，调用随机共振核心算法对信号进行增强处理，最终完成结果数据的输出、可视化图表的生成以及性能指标的统计分析。