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MATLAB信号处理：基于二阶矩与四阶矩的信噪比估计算法系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现了一种基于信号统计矩的信噪比估计算法，通过分析信号的二阶矩（功率）和四阶矩（峰度）有效分离信号与噪声成分。系统支持自动分析含噪信号，适用于通信系统、生物医学信号处理等需要噪声鲁棒性的场景。
详 情 说 明
基于信号二阶矩与四阶矩的信噪比估计算法实现与验证系统
项目介绍
本项目实现了一种基于信号统计矩的信噪比（SNR）估计方法，通过计算信号的二阶矩（功率）和四阶矩（峰度）来分离信号与噪声成分。系统可对含噪信号进行自动分析，适用于通信系统、生物医学信号处理等场景的噪声鲁棒性评估。
功能特性
- 信号矩特征提取：自动计算信号的二阶矩（方差）和四阶矩（峰度）
- 噪声功率估计：基于矩特征分离技术准确估计噪声功率
- 信噪比计算：实现基于矩特征的信噪比分离估计算法
- 结果可视化：提供原始信号波形、矩特征分布图、SNR估计收敛曲线等分析图表
- 多格式支持：支持.mat和.csv格式的一维时序信号数据输入
- 参数可配置：支持自定义信号采样率、噪声类型假设（高斯/非高斯）
使用方法
- 准备输入数据：确保信号数据为含噪信号序列，长度≥1024个采样点
- 配置参数：设置信号采样率、噪声类型假设等可选参数
- 运行分析：执行主程序进行信噪比估计
- 查看结果：获取估计的信噪比值（dB）、信号/噪声功率分解报告及可视化图表
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
- 至少4GB内存（推荐8GB以上）
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
文件说明
主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号数据的读取与预处理、二阶矩与四阶矩的特征计算、基于矩特征的信噪比估计算法执行、噪声功率的分离估计以及分析结果的可视化输出。该文件整合了完整的信号处理流程，为用户提供一站式的信噪比分析解决方案。
