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文檔簡介
1、隨機(jī)信號(hào)分析基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)報(bào)告課 程 隨 機(jī) 信 號(hào) 分 析 基 礎(chǔ) 實(shí)驗(yàn)題目 隨 機(jī) 信 號(hào) 通 過 線 性 系 統(tǒng) 學(xué)生姓名 筆 墨 東 韻 專 業(yè) 電 子 信 息 科 學(xué) 與 技 術(shù) 1、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?. 理解白噪聲通過線性系統(tǒng)后統(tǒng)計(jì)特性的變化規(guī)律。2. 熟悉幾種常用的時(shí)間序列。2、 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1. 白噪聲通過線性系統(tǒng)后的統(tǒng)計(jì)特性分析。 (1)白噪聲通過低通系統(tǒng)后的統(tǒng)計(jì)特性變化:對(duì)比輸入輸出的波形,自相關(guān)函數(shù),功率譜密度,功率,互相關(guān)函數(shù)等; (2)白噪聲通過不同帶寬的低通系統(tǒng)后的概率密度; (3)窄帶隨機(jī)過程的產(chǎn)生與特性分析。(調(diào)制,濾波)2. 典型時(shí)間序列模型分析。 (1)模擬產(chǎn)生AR,ARM
2、A模型序列,畫出波形,并估計(jì)其均值,方差,自相關(guān)函數(shù),功率譜密度;*(2)模擬產(chǎn)生指定功率密度的正態(tài)隨機(jī)序列。3、 實(shí)驗(yàn)設(shè)備Matlab軟件四、實(shí)驗(yàn)步驟以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析1.白噪聲通過線性系統(tǒng)后的統(tǒng)計(jì)特性分析。(1)白噪聲通過低通系統(tǒng)后的統(tǒng)計(jì)特性變化: 對(duì)比輸入輸出的波形:輸入前波形:時(shí)域:>>y=wgn(1000,1,5); >>plot(y)頻域>>y1=fft(y,1000);>>plot(abs(y1);輸入后:>>y2=conv(y,fir1(1000,0.02*pi); %w=2*pi*通帶截止頻率/采樣頻率,采樣頻率為10
3、>> plot(abs(y2); 自相關(guān)函數(shù):輸入前>> a,b=xcorr(y,'unbiased');>> plot(b,a);輸入后>> a,b=xcorr(y2,'unbiased');>> plot(b,a);功率譜密度:輸入前>> a1=fft(a);>> a2=fftshift(a1);>>l=(0:length(a2)-1)*200/length(a2)-100;>> a3=abs(a2);>> plot(l,a3);輸入后&g
4、t;> a1=fft(a);>> a2=fftshift(a1);>>l=(0:length(a2)-1)*200/length(a2)-100;>> a3=abs(a2);>> plot(l,a3);互相關(guān)函數(shù):輸入前后>> a,b=xcorr(y2,y);>> plot(b,a);(2)白噪聲通過不同帶寬的低通系統(tǒng)后的概率密度:>> f,x=ksdensity(y2);10>> plot(x,f);>>y2=conv(y,fir1(1000,0.2*pi);100>>
5、; f,x=ksdensity(y2);>> plot(x,f);(3) 窄帶隨機(jī)過程的產(chǎn)生與特征分析:(調(diào)制,濾波) function wgn(p,R,C) %產(chǎn)生一個(gè)p個(gè)點(diǎn)的隨機(jī)過程%-高斯窄帶隨機(jī)過程代碼-%n=1:p; w=linspace(-pi,pi,p);wn=1/2*pi*R*C;b,a=butter(1,wn,'low');xt=wgn(1,p,5);at=filter(b,a,xt);yat=at.*cos(w.*n);ybt=at.*sin(w.*n);yt=yat-ybt;%sunplot(211);plot(yt);title('窄
6、帶過程y(t)');pdf_ft=ksdensity(yt);plot(pdf_ft);title('y(t)的概率密度圖');disp('均值如下');E_xt=mean(yat);E_at=mean(yat);E_bt=mean(ybt);E_ft=mean(yt);%-相關(guān)函數(shù)代碼-%figure(2)R_xt=xcorr(xt);R_at=xcorr(at);R_yat=xcorr(yat);R_ybt=xcorr(ybt);R_ft=xcorr(yt);subplot(2,2,1);plot(R_xt);title('白噪聲的自相關(guān)函數(shù)
7、R_xt');subplot(2,2,2);plot(R_at);title('限帶高斯白噪聲的自相關(guān)函數(shù)R_at');subplot(2,2,3);plot(R_ybt);title('隨機(jī)過程b(t)的自相關(guān)函數(shù)R_bt');subplot(2,2,4);plot(R_ft);title('窄帶隨機(jī)過程的自相關(guān)函數(shù)R_yt');%-功率譜密度代碼-%figure(3);subplot(1,2,1);periodogram(xt);title('白噪聲功率譜密度S_xt');subplot(1,2,2);periodog
8、ram(at);title('限帶白噪聲功率譜密度S_a_bt');subplot(3,1,1);periodogram(yat);title('隨機(jī)過程a(t)*coswt功率譜密度S_yat');subplot(3,1,2);periodogram(ybt);title('隨機(jī)過程b(t)*sinwt功率譜密度S_ybt');subplot(3,1,3);periodogram(yt);title('窄帶隨機(jī)過程y(t)功率譜密度S_yt');>> random(1000,10,0.001)>>2.典型
9、時(shí)間序列的模擬分析 模擬產(chǎn)生AR,ARMA模型序列:AR模型序列的模擬產(chǎn)生>> %-一階AR模型-%x=1:100;>> B=1;>> A=1,-1/2;>> y=filter(B,A,x);均值:>> y1=mean(y);>> y1 y1 =99.0200方差:>> y2=var(y);>> y2 y2 =3.3628e+03自相關(guān)函數(shù):>> y3=xcorr(y);>> plot(y3)>> %-ARMA模型序列的模擬產(chǎn)生-%>> x=1:100
10、;>> A=1,-1/3,-1/7;>> B=1/2,1/4;>> y=filter(B,A,x);>> plot(y);均值:>> y1=mean(y);>> y1 y1 =70.1669方差:>> y2=var(y);>> y2 y2 =1.7214e+03自相關(guān)函數(shù):>> y3=xcorr(y);>> plot(y3);功率譜密度:>> a1=fft(y);>> a2=fftshift(a1);>>l=(0:length(a2)-1)*200/length(a2)-100;>> a3=abs(a2);>> plot(l,a3);五、實(shí)驗(yàn)收獲(本次實(shí)驗(yàn)的感受,對(duì)你的哪方面技能或知識(shí)有提高。)本次實(shí)驗(yàn)
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