写一个频域恒虚警检matlab程序

以下是一个简单的频域恒虚警检MATLAB程序：

% 定义参数
N = 1000; % 采样点数
fs = 1000; % 采样频率
f0 = 50; % 信号频率
A = 1; % 信号幅值
B = 0.1; % 噪声幅值
SNR = 10; % 信噪比

% 生成信号
t = (0:N-1)/fs; % 时间轴
x = A*cos(2*pi*f0*t); % 信号
n = B*randn(1,N); % 噪声
x_noise = x + n; % 带噪声信号

% 计算功率谱密度
[Pxx,f] = pwelch(x_noise,[],[],[],fs); % 带噪声信号功率谱密度
Pxx_0 = A^2/4; % 无噪声信号功率谱密度

% 频域恒虚警检
alpha = 0.05; % 显著性水平
T = chi2inv(1-alpha,2*N); % 阈值
if max(Pxx) > T*SNR*Pxx_0
    disp('检测到信号');
else
    disp('未检测到信号');
end

% 绘图
figure;
plot(f,Pxx);
hold on;
plot([0,max(f)],[T*SNR*Pxx_0,T*SNR*Pxx_0],'r--');
xlabel('频率');
ylabel('功率谱密度');
legend('带噪声信号','阈值');

程序首先定义了一些参数，包括采样点数、采样频率、信号频率、信号幅值、噪声幅值和信噪比。然后程序生成一个包含信号和噪声的带噪声信号，并计算其功率谱密度。接着程序进行频域恒虚警检，根据显著性水平和信噪比计算出阈值，并与带噪声信号的功率谱密度进行比较。如果带噪声信号的最大功率谱密度超过阈值，说明检测到信号。最后程序绘制出带噪声信号的功率谱密度和阈值的图像。

需要注意的是，该程序只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更加复杂的算法和参数调节，以满足特定的需求。