基于MATLAB的ARMA模型振动信号处理与仿真系统

资 源 简 介

本项目实现ARMA模型的参数估计与定阶，支持振动信号模拟、滤波、预测和异常检测。包含可视化模块，能展示信号时域/频域特性和模型拟合效果，适用于振动信号分析和仿真研究。

详 情 说 明

基于ARMA模型的振动信号处理与仿真系统

项目介绍

本项目是一个专门针对振动信号分析与处理的综合系统，核心是基于ARMA（自回归移动平均）模型的时间序列建模方法。系统集成了从信号模拟、模型定阶、参数估计到信号滤波、预测与异常检测的全套流程，旨在为机械故障诊断、结构健康监测等工程应用场景提供有效的振动信号处理解决方案。

功能特性

• ARMA模型参数估计：支持基于最小二乘法与Yule-Walker方程等算法进行模型参数估计
• 智能模型定阶：利用AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）等统计学准则自动确定最优模型阶数(p, q)
• 振动信号仿真：可根据用户设定的模型系数、噪声方差、采样频率等参数生成模拟振动信号
• 信号处理核心功能：提供信号滤波（去噪）、趋势预测及异常点检测等实用功能
• 多维度特征分析：对信号的时域特性（如均值、方差）、频域特性（如频谱、功率谱）进行全面分析
• 交互式可视化：生成原始/滤波信号对比图、模型拟合效果图、残差分析图、频谱图等多种图表，直观展示处理结果

使用方法

1. 数据输入：准备单通道振动信号数据文件（支持.mat或.csv格式），或直接在系统中设置仿真参数。
2. 参数配置：在主程序或配置界面中设定采样频率、数据长度、模型阶数搜索范围（如p=1~5, q=1~5）等关键参数。
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成数据加载、模型定阶、参数估计、信号处理及分析等步骤。
4. 结果查看：程序运行后，将在命令行窗口输出模型参数、性能指标等关键结果，并自动生成可视化图表以供分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程。其主要能力包括：调用参数估计与模型定阶算法对输入信号进行ARMA建模；根据建立的模型执行信号滤波与多步预测；计算并输出模型拟合优度、预测误差等性能指标；生成包含时域波形、频谱、残差序列在内的多种分析图表，全面展示信号特征与模型效果。