MATLAB循环谱分析工具箱集成应用项目

资 源 简 介

本项目系统整合了MATLAB中与循环谱分析相关的工具函数，提供了统一的接口，支持非平稳信号的循环频率检测、谱相关密度计算和循环平稳特征提取，简化了信号分析流程。

详 情 说 明

基于循环谱分析的信号处理工具箱集成应用项目

项目介绍

本项目系统性地集成了MATLAB环境中与循环谱分析相关的核心工具函数，构建了一套完整的非平稳信号循环平稳特性分析解决方案。项目实现了从原始信号输入到循环特征提取的全流程自动化处理，特别适用于通信信号调制识别、机械系统故障诊断等需要分析周期性统计特性的应用场景。工具箱采用模块化设计，提供标准化的函数接口，确保分析结果的一致性和可重复性。

功能特性

• 完整分析流程：集成数据预处理、循环谱估计、可视化分析和结果导出四大核心模块
• 灵活参数配置：支持自定义循环频率搜索范围、窗函数类型、分段长度和重叠率等关键参数
• 多格式支持：兼容实数/复数向量格式的单通道时间序列输入
• 先进算法实现：基于循环自相关函数计算和谱相关密度估计原理，采用高效的循环频率检测算法
• 丰富输出结果：提供循环谱密度矩阵、显著循环频率特征列表、三维可视化图谱及详细分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：准备时域信号数据（单通道时间序列）并确定采样频率
2. 设置分析参数：配置循环频率范围、窗函数类型、分段长度、重叠率等参数
3. 执行分析程序：运行主分析函数，系统将自动完成整个分析流程
4. 查看输出结果：获取循环谱密度矩阵、循环频率特征列表、三维图谱和分析报告

基本调用示例： % 载入信号数据 signal = your_signal_data; % 时域信号向量 fs = 1000; % 采样频率(Hz) alpha_range = [0, 50]; % 循环频率范围(Hz)

% 执行循环谱分析 results = main_cyclic_spectrum_analysis(signal, fs, alpha_range);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存建议：至少8GB RAM（处理大型数据集时建议16GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、循环自相关计算、谱相关密度估计、循环频率检测和结果可视化等核心功能。它作为整个系统的调度中心，负责协调各模块间的数据流转与参数传递，实现了从原始信号输入到最终分析报告生成的一站式处理流程。该文件提供了统一的用户接口，能够根据配置参数自动选择最优算法组合，确保分析过程的效率和准确性。