频谱空穴检测

MATLAB基于循环统计量的频谱空穴探测方法包含了其基本原理及MATLAB仿真程序，具备完善的实施框架。

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

在 MATLAB 环境下，对信号进行频谱感知，研究了虚警概率与检测概率之间的关系。

这是用于管道泄漏检测的基于频谱方法的代码。详细方法请参阅以下论文：X. Wang、DP Palomar、L. Zhao、MS Ghidaoui和RD Murch，发表于《水利工程杂志- ASCE》，第145卷，第3期，文中编号04018089，2019年。

此函数计算循环调制谱（CMS），用于估计（交叉）频谱密度相关性，可检测信号中潜在的循环平稳分量，适用于轴承和齿轮故障诊断。CMS提供了包络分析的预处理工具，以便捕获诊断信息丰富的频带。文中还展示了CMS的实际应用示例。参考文献：Antoni J, Cyclostationarity by examples, Mechanical Systems and Signal Processing 23(4):987-1036, 2009

基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。

这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

频谱的 MATLAB 代码资源，真的蛮适合做信号相关的项目。傅里叶变换的基础用法、窗函数选择技巧，还有功率谱密度的估算方法都讲得挺全。是一些函数像fft、pwelch和spectrogram，用起来比较顺手，能快速上手。整体内容实用性强，代码注释也清晰，适合平时调试或者做点课题项目。像你要简单周期信号，用fft就够了，响应快、图也直观；非平稳信号就考虑下spectrogram，时频图出来一目了然。pwelch那段也不错，做功率谱估计的时候蛮稳的。要注意的是，窗函数别乱选。汉明窗比较通用，矩形窗虽然简单，但旁瓣大；海明窗压制旁瓣能力还行，但也得看你信号特性。如果你正好在搞频谱的入门学习或者研究项

这个工具专为用户提供对输入信号s进行双频谱分析，并生成二维和三维图像的功能。通过该程序，用户可以深入分析信号的频谱特征，帮助理解信号的频谱结构和相关属性。

这个程序实现了基于能量检测的CR频谱感知算法，简单易懂，有助于深入理解该算法的原理与应用。