PMF-FFT 捕获算法仿真代码

以下是一个简单的PMF-FFT捕获算法的MATLAB仿真代码：

% PMF-FFT捕获算法仿真代码
clc; clear all; close all;

% 生成信号
fc = 10e3; % 载波频率
fs = 100e3; % 采样频率
t = 0:1/fs:1/fc-1/fs; % 一个载波周期
s = cos(2*pi*fc*t); % 信号

% 加入噪声
SNR = 20; % 信噪比
noise = randn(size(s)); % 高斯白噪声
noise = noise / norm(noise) * norm(s) / (10^(SNR/20)); % 调整噪声的功率
x = s + noise; % 加噪声后的信号

% PMF-FFT捕获算法
N = length(x); % 信号长度
K = floor(N/2); % 上限频率
X = fft(x); % FFT变换
M = abs(X(1:K)); % 幅度谱
f = (0:K-1) / N * fs; % 频率

% 寻找峰值
[pks,locs] = findpeaks(M); % 寻找幅度峰值
[val,idx] = max(pks); % 取最大幅度峰值
f0 = f(locs(idx)); % 偏移频率

% 显示结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,s);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('信号幅度');
title('原始信号');

subplot(2,1,2);
plot(t,x);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('信号幅度');
title(['加噪声后的信号，信噪比' num2str(SNR) 'dB']);

figure;
plot(f,M);
hold on;
plot(f0,val,'r*');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('幅度');
title('频谱图');
legend('幅度谱','捕获频率');

代码中首先生成了一个频率为10 kHz的正弦信号，并加入了20 dB的高斯白噪声。然后进行PMF-FFT捕获算法，找到幅度谱中的最大峰值，并计算偏移频率。最后绘制了原始信号、加噪声后的信号和幅度谱图。

需要注意的是，这只是一个简单的演示代码，实际应用中需要考虑更多因素，如信号的带宽、噪声类型和噪声功率等。