基于时域信号的LOFAR谱图分析系统

资 源 简 介

本系统旨在将输入的连续或离散时域信号转换为LOFAR（Low Frequency Analysis and Recording）谱图，通过时频分析方法展示信号频率成分随时间的变化规律。LOFAR图是水声信号处理、声纳目标识别及机械故障诊断中的核心工具，特别适用于提取隐藏在宽量级背景噪声中的稳定窄带线谱特征。 实现过程首先对原始时域信号进行预演处理，包括去除直流分量和预白化操作以增强弱目标信号。接着采用滑动窗口技术对信号进行分帧加窗（如Hamming窗或Hanning窗），以减少频谱泄露并提高频率分辨率。每

详 情 说 明

基于MATLAB的时域信号LOFAR谱图分析系统

项目介绍

本系统是一款专门用于时域信号特征提取与分析的工具，核心功能是将连续或离散的时域信号转化为LOFAR（Low Frequency Analysis and Recording）谱图。LOFAR技术是水声工程、声纳目标识别及旋转机械故障诊断领域的关键技术，能够从强背景噪声中识别出稳定的窄带线谱特征。系统通过整合信号预处理、短时傅里叶变换（STFT）以及动态背景均衡算法，实现了低信噪比环境下信号频率成分随时间演变过程的高清晰度可视化。

功能特性

1. 多成分信号仿真：系统内置模拟信号发生模块，支持生成包含多个窄带成分（如固定频率、微小频率波动线谱）以及宽带高斯白噪声的复合信号，用于验证算法的有效性。
2. 渐进式预处理：包含自动扣除直流分量功能；集成一阶差分预白化滤波器，有效抑制低频环境趋势并增强高频弱信号。
3. 高重叠度时频分析：采用带有参数化重叠率（默认75%）的滑动窗口技术，配合Hamming窗函数，在保证频率分辨率的同时极大减少了频谱泄露，使线谱轨迹在时间轴上更具连续性。
4. 两级背景均衡处理：采用局部均值平滑提取背景趋势，并通过归一化操作抑制宽带噪声，显著提升由于海洋噪声或机械振动干扰而隐藏的线谱对比度。
5. 线谱自动提取与定位：通过对全时段功率谱进行均值叠加，利用峰值检测算法自动识别线谱的中心频率。
6. 多轴联动可视化：同步展示原始时域波形、LOFAR谱图（三维信息投影）以及平均功率谱提取结果，多维度呈现信号特征。

核心算法与实现逻辑

系统的分析流程严格遵循信号处理的标准规范：

1. 预处理逻辑：

- 首先执行均值归零，消除直流偏置。 - 应用传递函数为 H(z) = 1 - 0.97z⁻¹ 的预白化滤波器，这种高通滤波特性能够补偿功率谱中低频能量过大的问题。

1. 短时傅里叶变换（STFT）实现：

- 将信号切割为长度为1024点的帧。 - 每一帧均与Hamming窗口函数相乘。 - 执行快速傅里叶变换（FFT），计算其功率谱密度（PSD），并根据采样频率和能量守恒定律进行幅值修正。

1. 背景均衡（Background Normalization）算法：

- 算法的核心在于“趋势提取”与“除法归一化”。 - 对每一帧的功率谱执行基于移动平均的局部平滑操作，估计出该帧波段内的背景能量级。 - 将原始频率能量除以此背景估计值（增加极小值eps防止除零错误），从而使背景保持平坦，使离散线谱凸显出来。

1. LOFAR谱图构建：

- 将各帧处理后的频谱向量按时间序列纵向排布形成特征矩阵。 - 利用10*log10将能量值转化为分贝（dB）度量。 - 映射至彩色地图（Colormap），横坐标代表频率，纵坐标代表时间。

关键子程序说明

系统内部实现了一个不依赖额外工具箱的滑动平均平滑函数，通过动态调整计算窗口的边界（处理起始和结束位置），确保对频谱边缘数据的有效处理。此外，系统通过计算谱图全体时间的均值，有效平滑了随机噪声，从而获得了高精确度的特征峰值判定指标。

使用方法

1. 参数设置：在脚本起始位置修改采样频率（Fs）、FFT长度（WinLen）及重叠率（OverlapRatio）等基础参数。
2. 数据源加载：默认使用模拟生成的含有三个特征频点（50Hz, 120Hz, 320Hz）的信号，用户可替换为实际录制的.wav或.mat数据。
3. 运行分析：执行程序后，系统将自动弹出交互式图形界面，展示时频演化规律。
4. 结果查阅：控制台将直接打印出检测到的线谱中心频率报告，辅助用户进行目标判定。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件环境：建议主频2.0GHz以上，内存4GB以上。
• 由于采用向量化运算，无需高性能GPU即可完成秒级的信号分析任务。