MATLAB实现的APES高分辨率功率谱密度估计算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了APES算法，用于信号的高分辨率功率谱密度估计。该算法通过自适应滤波有效抑制频谱泄露，提供比传统周期图更精确的频谱分析，适用于单通道及多通道信号处理。

详 情 说 明

基于MATLAB的APES功率谱密度估计实现

项目介绍

本项目基于APES（Amplitude and Phase Estimation）算法实现高分辨率的功率谱密度估计。APES算法通过对信号进行自适应滤波，有效抑制频谱泄露与旁瓣干扰，能够提供比传统周期图谱估计更精确的频谱分析结果。该实现支持单通道或多通道信号处理，适用于雷达、声纳、通信等领域的频谱分析与信号检测任务。代码经过严格验证，保证数值稳定性与算法准确性。

功能特性

• 高分辨率频谱估计：采用自适应滤波技术，显著提升频谱分辨能力
• 抑制频谱泄露：有效降低旁瓣干扰，提高谱估计精度
• 多通道信号支持：可处理一维或多维时间序列数据
• 灵活参数配置：支持FFT点数、滤波阶数、频率范围等关键参数调节
• 完整输出结果：提供功率谱密度、频率坐标及可选中间分析数据

使用方法

1. 准备输入信号：加载或生成待分析的信号数据（复数或实数格式）
2. 设置参数：配置FFT点数（N_fft）、滤波阶数（M）、频率范围等参数
3. 执行分析：运行主程序进行功率谱密度估计
4. 结果处理：获取功率谱估计结果及相关分析数据

基本调用示例： % 输入信号与参数设置 signal = your_signal_data; % 输入信号 N_fft = 1024; % FFT点数 M = 64; % 滤波阶数

% 执行APES谱估计 [psd, freq] = apes_spectrum(signal, M, N_fft);

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上（处理大数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了APES功率谱估计的核心算法流程，包括信号预处理、自相关矩阵估计、自适应滤波权值计算、滑动窗口频谱分析以及分辨率优化等关键功能。该文件负责整合算法各模块，完成从原始信号输入到功率谱密度结果输出的完整处理链路，并提供参数配置接口与结果可视化支持。