1.一种参数自适应的实时频谱分析方法，其特征在于，包括：获取待分析射频信号；

根据射频信号的起始频率、终止频率、带宽和采样率，用户设置的分辨率带宽以及窗函数类型计算实际采样率、实际FFT长度和降采样系数；

基于降采样系数利用级联的FIR滤波器进行降采样滤波得到降采样后的IQ信号；

根据实际采样率将降采样后的IQ信号划分为未超采样率信号或超采样率信号：若划分为未超采样率信号，则降采样后的IQ信号为串行的1条IQ信号，对串行的1条IQ信号进行重叠分割处理得到串行分割后的时域信号；

若划分为超采样率信号，则降采样后的IQ信号为并行的 条IQ信号，对并行的 条IQ信号进行重叠分割处理得到并行分割后的时域信号，其中，表示超采样下实际采样率对应时钟频率的倍数；

对串行分割后的时域信号或并行分割后的时域信号施加实际FFT长度的窗函数并进行FFT转换得到多组频域信号，计算多组频域信号的幅值并进行平均处理得到频率合成后的信号；

将频率合成后的信号进行对数转换得到对数处理后的频域信号，并基于对数处理后的频域信号进行视频滤波得到实时频谱信号。

2.根据权利要求1所述的参数自适应的实时频谱分析方法，其特征在于，所述实际采样率表示为：；

式中， 表示实际采样率， 表示射频信号的带宽， ， 表示射频信号的起始频率， 表示射频信号的终止频率， 表示实时频谱支持的分辨率带宽上限， 表示实时频谱支持的采样率上限；

所述实际FFT长度表示为：

；

式中， 表示实际FFT长度， 表示用户设置的分辨率带宽， 表示窗函数的主瓣宽度，其中，窗函数的主瓣宽度根据窗函数类型决定；

所述降采样系数表示为：

；

式中，表示降采样系数， 表示射频信号的采样率。

3.根据权利要求2所述的参数自适应的实时频谱分析方法，其特征在于，所述级联的FIR滤波器包括L个降采样滤波器和L+1选1的数据选择器，其中，第1个降采样滤波器用于实现 倍数据抽取；

第2至第L个降采样滤波器均用于实现2倍数据抽取；

L+1选1的数据选择器用于根据降采样系数对级联FIR滤波器各级的输出端进行选择，确定降采样后信号的有效输出端口，实现对不同滤波级输出数据的可配置选通。

4.根据权利要求3所述的参数自适应的实时频谱分析方法，其特征在于，所述级联的FIR滤波器支持的降采样系数为1或 ，其中 表示使用2倍数据抽取的降采样滤波器的个数；

其中，L+1选1的数据选择器的选择规则为：

当降采样系数为1时，直接输出降采样后的IQ信号；

当降采样系数为 时：

若 n=0，表示数据抽取倍数包含1个值为 的因子，将射频信号从第1个降采样滤波器输出；

若 n≠0，表示数据抽取倍数包含n个值为2的因子，将射频信号从第n+1个降采样滤波器输出。

5.根据权利要求4所述的参数自适应的实时频谱分析方法，其特征在于，根据实际采样率将降采样后的IQ信号划分为未超采样率信号或超采样率信号，包括：若实际降采样系数为1，则将降采样后的IQ信号划分为超采样率信号；

若实际降采样系数为 ，则将降采样后的IQ信号划分为未超采样率信号。

6.根据权利要求5所述的参数自适应的实时频谱分析方法，其特征在于，所述对串行的1条IQ信号进行重叠分割处理得到串行分割后的时域信号，包括：计算降采样后的IQ信号的最大限度重叠率；

根据最大限度重叠率将1条IQ信号进行重叠分割为2路IQ数据，作为串行分割后的时域信号；

所述对并行的 条IQ信号进行重叠分割处理得到并行分割后的时域信号，包括：计算降采样后的IQ信号的最大限度重叠率；

基于最大限度重叠率将 条IQ信号重叠分割为2 路并行IQ数据，再通过并串转换得到

2 路串行IQ数据作为并行分割后的时域信号。

7.根据权利要求6所述的参数自适应的实时频谱分析方法，其特征在于，对串行分割后的时域信号或并行分割后的时域信号施加实际FFT长度的窗函数并进行FFT转换得到多组频域信号，计算多组频域信号的幅值并进行平均处理得到频率合成后的信号，包括：对串行分割后的时域信号或并行分割后的时域信号施加实际FFT长度的窗函数送入FFT模块；

利用FFT模块根据串行分割后的时域信号或并行分割后的时域信号的路数匹配对应的FFT并行数，并以 为截取比例对FFT模块输出的频域数据执行中间数据截取操作，保留索引为0 、 ‑1的频域数据~ ~

得到多组频域信号；

利用坐标旋转数字计算法，计算多组频域信号的幅值；

基于多组频域信号的幅值将多组频域信号分为若干帧数据；

判断时域信号的分割方式：

若为串行分割后的时域信号，则基于若干帧数据将每帧数据分为2个数据块，对所有数据块进行求和并通过对求和结果取平均值存入第一双口随机存取存储器；

若为并行分割后的时域信号，则基于若干帧数据将每帧数据分为2 个数据块；

对所有数据块进行求和并通过对求和结果乘以 ，再向左移 位取平均值存入第一双口随机存取存储器，其中，为 转换为小数后的位宽；

依次累加所有帧数据存入第二双口随机存取存储器；

基于第二双口随机存取存储器，根据总帧数对所有帧数据进行平均处理，得到频率合成后的信号。

8.根据权利要求7所述的参数自适应的实时频谱分析方法，其特征在于，将频率合成后的信号进行对数转换得到对数处理后的频域信号，包括：将频率合成后的信号位宽的定点对数的仿真数据存入分段查找表，根据分段查找表确定频率合成后的信号对应的对数数据的地址，并进行对数转换得到对数处理后的频域信号；

其中，所述对数处理后的频域信号表示为：

；

式中， 为对数处理后的频域信号， 为以10为底数的对数函数， 为频率合成后的信号的幅值，为 所在分段查找表分段区间的起始值， 为 所在分段查找表分段区间的起始地址， 为对数的转换比率。

9.根据权利要求8所述的参数自适应的实时频谱分析方法，其特征在于，基于对数处理后的频域信号进行视频滤波得到实时频谱信号，包括：根据视频带宽设置所述FIR滤波器的截止频率：当 时，设置所述FIR滤波器的截止频率 ；

当 时，设置所述FIR滤波器的截止频率 ；

其中， 表示视频带宽， ， 表示用于视频滤波的FIR滤波器系数的个数；

基于所述FIR滤波器的截止频率，将对数处理后的频域信号存入到FIFO中，依次取出FIFO中的数据，当FIFO中最后一个数据取出时，启动计数器并开始对FIFO输出数据进行补零操作，其中，计数器的计数范围为0 ；

~

补零操作结束后，将补零后的FIFO输出数据输入用于视频滤波的FIR滤波器，输出实时频谱数据并跳过实时频谱数据前 个数据。

10.一种参数自适应的实时频谱分析系统，其特征在于，用于实现权利要求1‑9任一项所述的参数自适应的实时频谱分析方法的步骤，包括：信号获取模块，用于获取待分析射频信号；

参数计算模块，用于根据射频信号的起始频率、终止频率、带宽和采样率，用户设置的分辨率带宽以及窗函数类型计算实际采样率、实际FFT长度和降采样系数；

降采样滤波模块，用于基于降采样系数利用级联的FIR滤波器进行降采样滤波得到降采样后的IQ信号；

时域分割模块，用于根据实际采样率将降采样后的IQ信号划分为未超采样率信号或超采样率信号：若划分为未超采样率信号，则降采样后的IQ信号为串行的1条IQ信号，对串行的1条IQ信号进行重叠分割处理得到串行分割后的时域信号；若划分为超采样率信号，则降采样后的IQ信号为并行的 条IQ信号，对并行的 条IQ信号进行重叠分割处理得到并行分割后的时域信号，其中，表示超采样下实际采样率对应时钟频率的倍数；

加窗快速傅里叶变换和频率合成模块，用于对串行分割后的时域信号或并行分割后的时域信号施加实际FFT长度的窗函数并进行FFT转换得到多组频域信号，计算多组频域信号的幅值并进行平均处理得到频率合成后的信号；

对数转换和视频滤波模块，用于将频率合成后的信号进行对数转换得到对数处理后的频域信号，并基于对数处理后的频域信号进行视频滤波得到实时频谱信号。