基于Matlab的随机信号分析-白红宇

基于Matlab的随机信号分析

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发布时间：2019-05-24

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1、产生均值为1，方差为4的高斯随机分布函数，并求最大值、最小值、均值和方差。

N = random('Normal', 0, 4, 1, 1024);x = max(N);y = min(N);m = mean(N);v = var(N);plot(N)

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2、产生协方差函数为： $C(t)=4e^{-2|t|}$ 的平稳高斯过程的样本函数。估计所产生样本的时间自相关函数和功率谱密度，并统计自相关函数和功率谱密度。

N = 10000;T = 0.001;sig = 2;bet = 2;m = exp(-bet * T);n = sig * sqrt(1 - m * m);p = normrnd(0, 1, [1,N]);x = zeros(1,N);x(1) = sig * p(1);for i = 2:N    x(i) = m * x(i-1) + n * p(i);endR = xcorr(x) / N;q = [-N+1:N-1];R0 = (sig ^ 2) * exp(-bet * abs(q * T));y = filter(n, m, x);plot(q * T, R0, 'b.', q * T, R, 'r');periodogram(y, [], N, 1/T);

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3、仿真一个平均功率为1的白噪声通带系统，白噪声为高斯分布，带通系统的两个截至频率分别为3KHZ和4KHZ，求自相关函数和功率谱密度。

N = 500;m =  random('norm', 0, 1, 1, N);n = fir1(101, [0.3,0.4]);H1 = fft(n, 2*N);Rx = xcorr(m, 'biased');Sx = abs(fft(m, 2*N) .^ 2) / (2*N);H2 = abs(H1) .^ 2;Sy = Sx .* H2;Ry = fftshift(ifft(Sy));p = (1:N) / N;t = (-N:N-1) / N*(N/20000);subplot(4,1,1);plot(p , abs(Sx(1:N)));subplot(4,1,2);plot(p , abs(H2(1:N)));subplot(4,1,3);plot(p , abs(Sy(1:N)));subplot(4,1,4);plot(t , Ry);

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