隨機信號分析實驗報告(基于matlab語言)-資料下載頁
2025-03-23 12:40本頁面
【正文】 ，用MATLAB產(chǎn)生一滿足條件的窄帶隨機過程。程序代碼n=1:1:1024。h=exp(n)。c1=randn(1,1024)。a=conv(c1,h)。c2=randn(1,1024)。b=conv(c2,h)。fc=10000。 i=1。x=zeros(1,1024)。while i1025x(i)=a(i)*cos(2*pi*fc*i)b(i)*sin(2*pi*fc*i)。i=i+1。endplot(x)。title(39。x39。)。axis tight。實驗結(jié)果2. 畫出該隨機過程的若干次實現(xiàn)，觀察其形狀。實驗結(jié)果3. 編寫MATLAB程序計算該隨機過程的均值函數(shù)、自相關(guān)函數(shù)、功率譜、包絡、包絡平方及相位的一維概率密度，畫出相應的圖形并給出解釋。程序代碼：n=1:1:1024。h=exp(n)。c1=randn(1,1024)。a=conv(c1,h)。c2=randn(1,1024)。b=conv(c2,h)。fc=10000。i=1。x=zeros(1,1024)。while i1025x(i)=a(i)*cos(2*pi*fc*i)b(i)*sin(2*pi*fc*i)。i=i+1。endsubplot(3,2,1)。plot(x)。title(39。x39。)。axis tight。%均值amp。自相關(guān)函數(shù)m=mean(x)R=xcorr(x)。subplot(3,2,2)。plot(R)。title(39。R(x)39。)。axis tight。%功率譜密度[S,w]=periodogram(x)。subplot(3,2,3)。plot(S)。title(39。S(w)39。)。axis tight。%包絡A=zeros(1,1024)。i=1。while(i1025) 利用循環(huán)，根據(jù)A(t)=a(t)2+b(t)2得到包絡 A(i)=sqrt(a(i)^2+b(i)^2)。i=i+1。end[fA j]=ksdensity(A)。subplot(3,2,4)。plot(fA)。 title(39。f(A)39。)。axis tight。%包絡平方i=1。while(i1025) %利用循環(huán)得到包絡的平方A2(i)=A(i)^2。i=i+1。end[fA2 j]=ksdensity(A2)。subplot(3,2,5)。plot(fA2)。title(39。f(A^2)39。)。axis tight。%相位 i=1。 while(i1025) %根據(jù)φ(t)=arctan?(b(t)/a(t))得到包絡相位fai(i)=atan(b(i)/a(i))。i=i+1。end[fp j]=ksdensity(fai)。subplot(3,2,6)。plot(fp)。 title(39。f(p)39。)。axis tight。實驗結(jié)果：m = 均值約等于0包絡的概率密度近似為瑞利分布包絡平方的概率密度近似為指數(shù)概率密度包絡的相位近似為均勻分布，此時樣本數(shù)為1024如果加大樣本數(shù)至32768，則相位的概率密度函數(shù)就更接近于均勻分布了實驗小結(jié)通過本次實驗我學會了基于隨機過程的萊斯表達式產(chǎn)生窄帶隨機過程的方法。掌握了窄帶隨機過程的特性，包括均值、方差、相關(guān)函數(shù)及功率譜密度等。通過實驗驗證了窄帶隨機過程包絡的概率密度分布為瑞麗分布，相位的概率密度分布為均勻分布，包絡平方的概率密度分布為指數(shù)分布。實驗總結(jié)總結(jié)這四次隨機信號分析實驗，我覺得收獲最大的地方便是學會利用MATLAB進行隨機信號分析。經(jīng)過此次實驗之后，我掌握了隨機信號的初始化，信號的各種分析方法，同時也通過MATLAB的畫圖功能直觀的了解了隨機信號處理之后的結(jié)果。通過這次實驗，我收獲了很多，同時也非常感謝老師的教導，才有了這樣的成果。24
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