Rife算法的Matlab实现

%rife算法的Matlab实现，作者Roy,时间：2022-04-24 %本文将以正弦信号为例，用MATLAB进行数字信号频谱分析 %主要使用了fft函数与fftshift函数，并对结果作出分析。 %产生余弦信号以作频谱分析： %余弦信号y=A*sin(2*pi*f*t)； clc,clear,close all; f=100; %信号频率为 A=2; %设置正弦波幅值 N=1024; %采样点个数 n=0:N-1; %采样序列 fs=2000; %采样频率为fs=2K ts=1/fs; %采样间隔 T=N*ts; %采样时间 x=A*sin(2*pi*f*n*ts); %正弦波信号 subplot(4,1,1);plot(n*ts,x); %添加高斯噪声 SNR=-5; %测试发现信噪比等于-50时，无法估计 xn=awgn(x,SNR); %SNR参数，可参考awgn函数 subplot(4,1,2);plot(n*ts,xn); %FFT变换在频谱上观察信号频率 m=-fs/2:(fs/N):(fs/2-(fs/N)); %其中fs/N为采样分辨率 y=fft(xn); y=fftshift(y); subplot(4,1,3);plot(m,abs(y)); %%%使用rife算法进行频率估计 yw=abs(fft(xn)); %傅里叶变换 subplot(4,1,4);stem(n,yw); [valueMax,posMax] = max(yw(1:N)); %得到谱线最大值与坐标 if( yw(posMax+1) >= yw(posMax-1)) %判断r的值 r=1; else r=-1; end delta = yw(posMax+r)/(valueMax+yw(posMax+r)); fc = 1/T*(posMax-1+r*delta); %输出估计的频率值fc,一开始没有减1，导致误差比较大，可以将1/T*(posMax-1)、1/T*(posMax)分别输出与图像对比 result = strcat('信号估计出的频率为',num2str(fc),'Hz；','实际频率是：',num2str(f),'Hz；'); disp(result);