MATLAB实现：SVD-TLS功率谱估计算法对比分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于SVD-TLS算法的三种功率谱估计方法，涵盖经典SVD-TLS、改进型加权优化及自适应版本，支持对比分析与性能评估，适用于信号处理研究与应用。

详 情 说 明

基于SVD-TLS算法的功率谱估计对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于奇异值分解-总体最小二乘(SVD-TLS)算法的功率谱估计系统，包含三种主要的实现版本。系统能够对输入信号进行高精度的功率谱密度估计，并提供全面的算法性能对比分析。

功能特性

核心算法实现

• 经典SVD-TLS算法：基于奇异值分解的总体最小二乘法基础版本
• 改进型加权SVD-TLS算法：引入加权矩阵优化估计精度，提高谱估计性能
• 自适应SVD-TLS算法：结合自适应滤波技术，实现动态参数调整

分析功能

• 多维度功率谱密度计算与分析
• 算法性能指标对比评估
• 奇异值分布可视化分析
• 三种算法结果叠加对比

输出结果

• 功率谱密度估计曲线（频率-功率关系图）
• 估计方差、分辨率分析、计算效率等性能指标
• 奇异值分布图
• 详细数值结果表格

使用方法

1. 准备输入信号：提供一维时间序列数据（支持复数信号）
2. 设置参数：

- 信号长度N - 预测阶数p - 奇异值截断阈值 - 采样频率fs（可选） - 加窗函数类型选择

1. 配置算法参数：选择具体实现版本及相关参数
2. 运行分析：系统自动执行三种算法并进行对比分析
3. 查看结果：获取功率谱图、性能指标和对比分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件集成了系统的完整功能流程，包括信号数据输入处理、算法参数配置、三种SVD-TLS变体算法的具体实现、功率谱密度计算与可视化分析等功能模块。该文件提供了用户交互接口，能够根据输入参数自动执行算法对比分析，生成包括功率谱图、性能指标对比和奇异值分析在内的综合结果输出。