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时间:2018-10-29
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1、信号处理与MATLAB实践12020122孔欣然题目试用FFT找出隐藏或淹没在噪声吋域信号屮信号的频率成分。设计提示:1、建立试验数据,设数据的采样频率为1000Hz,给出时间坐标区间从t=0到t=0.5,步长0.001秒)。2、生成试验信号,要求生成一个包含随机噪声、且冇50Hz、90Hz和120Hz三个频率成分的试验信号,并绘图。3、求出含噪声信号的离散傅立叶变换。4、求出含噪声信号的功率谱密度。5、对结來进行讨论。-:程序流程图建立原始信号=>插入噪声O傅単.叶变换l=>Pl相关函数O功率谱密度二:主要函数名称:PlotOSubpl
2、ot()Fft()XcorrO%自和关函数三.功能首先建立试验数据,设数据的采样频率为1000Hz给出时间坐标区间从t=0到t=0.5,步K0.001秒)。生成试验信号,要求生成一个含随机噪声、且有50Hz、90Hz和120Hz三个频率成分的试验信号,并绘图。t=0:.001:.25;x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t)+sin(2*pi*90*t);%鹿始信号y=x+randn(size(t));%有噪声信号subplot(221)plot(x(l:50));titler原始信号’)nl=l:50;Y=fft
3、(y,256);subplot(223)Y=abs(Y(nl));plot(Y(nl));title('傅里叶变换]subplot(222)plot(y(l:50));titlef含噪信号信兮波形图如下:因为功率谱密度蚋数与自相关阑数为一傅里叶变换对t=0:.001:.25;x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t)+sin(2*pi*90*t);%原始信号y=x+randn(size(t));%冇噪声信号subplot(221)plot(x(l:50H;title('原始信号nl=l:256;Y=fft(y,256
4、);subplot(223)Y=abs(Y(nl));plot(Y(nl));titlef傅里叶变换•)subplot(222)p
5、Ot(y(l:50));title(
6、含噪信号’)y2=xcorr(yz'unbiased');%A相犬函数y2p=fft(y2,256);%功率谱yk=abs(y2p);n2=0:round(127);n3=n2*1000/256;px2=10*logl0(yk(n2+l));subplot(224)Plot(n3,px2>;titler功率谱密度•>;HFigure1▼•,褰I.口‘回泛—
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