随机共振理论微弱信号检测matlab的代码

随机共振（Random Resonance）是一种物理现象，在信号检测中被用于增强微弱信号。在MATLAB中，实现随机共振的信号检测通常涉及噪声背景下模拟信号的处理。以下是一个简单的示例，展示了如何使用MATLAB编写一个基本的随机共振检测算法：

% 初始化参数
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
noise_level = 0.5; % 噪声级别
signal_freq = 5; % 微弱信号频率

% 创建噪声信号
n = noise_level * randn(size(t));

% 模拟微弱信号
signal = sin(2*pi*signal_freq*t);

% 合并噪声和信号
data = signal + n;

% 使用希尔伯特变换（Hilbert Transform）估计信号的幅度，假设信号是正弦波
hilb_data = abs(hilbert(data));

% 定义随机共振滤波器窗口
window_length = floor(fs/2); % 窗口长度
random_phase = unifrnd(0, 2*pi, window_length, 1); % 随机相位
window_func = exp(1i*random_phase) ./ (sqrt(window_length)*ones(1, window_length)); % 窗函数

% 应用随机共振滤波
rr_data = ifftshift(fft(data).*window_func);

% 提取峰值位置作为信号检测结果
[peaks, loc] = findpeaks(rr_data, 'MinPeakHeight', 0.5*max(rr_data));
detected_signal_freq = signal_freq * fs / length(loc);

% 输出相关问题