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1、《生物医学信号处理》实验报告评分大理大学实验报告课程名称生物医学信号处理实验名称数字相关和数字卷积专业班级姓名学号实验日期实验地点2015—2016学年度第3学期第18页共18页《生物医学信号处理》实验报告一、实验目的熟悉数字相关的运算，初步在信号处理中应用相关技术。二、实验环境1、硬件配置：处理器：AMDA10-5750MAPUwithRadeon(tm)Graphics2.50GHz安装内存：（RAM）4.00GB系统类型：64位操作系统，基于x64位处理器2、软件环境：MatlabR2012b三、实验原理相关可以从时域角度表现信
2、号间的相似（关联）程度，是统计信号处理最基本的手段之一。设有离散信号x(n)和y(n)，线性相关函数定义为实际采集的信号总是有限长度，用有限的样本估计相关（自相关）函数求和项总数不是N而是N-
3、m
4、，因为当n=N-
5、m
6、-1时，n+
7、m
8、=N-1。此时xn+m已经到了数据边沿。这种估计是渐进无偏估计和一致估计。计算中，只要将其中一个序列反转，就可以用计算线性卷积的程序计算线性相关因此可以用FFT来加速相关运算，即对序列补零后，用循环相关计算线形相关，然后用循环卷积的快速算法计算循环相关，得到最终结果。第18页共18页《生物医学信号处理
9、》实验报告二、实验内容已知发射波形，利用相关技术，在有强背景噪声的情况下检测回波的延时和强度。首先使用已知信号模版及其若干次衰减延迟生成仿真回波波形，然后与白噪声背景叠加，构造仿真信号。然后计算模版与仿真信号的相关函数，判断回波位置及相对强度。第18页共18页《生物医学信号处理》实验报告五、实验结果与分析实验程序：%作出八个模版的波形图clearall;clc;np=1:100;%p=sin(pi/5*np);%正弦%p=exp(-0.06*np);%指数衰减%p=sin(pi/5*np).*exp(-0.06*np);%指数衰减正弦
10、%p=ones(size(np));%方波%loadecgdata;w=ecgdata(np);p=w';%产生100个心电信号的数据%loadeegdata;w=eegdata(np);p=w';%产生100个脑电信号的数据%loadicpdata;w=icpdata(np);p=w';%产生100个颅内压信号的数据%loadrespdata;w=respdata(np);p=w';%产生100个呼吸信号的数据figure;subplot(1,1,1);plot(np,p);n=1:1000;%定义1000点长的随机信号w=rand
11、n(size(n));%产生1000点长的随机信号噪声s=zeros(size(n));%产生1000点长的有用信号%通过改变衰减系数对已知信号模版进行若干次衰减，生成仿真回波A=3;%衰减系数s(100:199)=s(100:199)+A*p;s(500:599)=s(500:599)+(A/3)*p;s(800:899)=s(800:899)+(A/3/3)*p;x=s+w;%仿真回波与白噪声叠加构造仿真信号figure;subplot(3,1,1);plot(n,w);title('Noise');%作出噪声信号的图，并添加标题
12、subplot(3,1,2);plot(n,s);title('Signal');%作出有用信号的图，并添加标题subplot(3,1,3);plot(n,x);title('SignalwithNoise');%作出观测信号的图，并添加标题p=[p,zeros(1,length(x)-length(p))];%如果要求归一化相关系数（相干系数），两个序列要同样长Rps=xcorr(s,p,'coeff');%对有用信号做互相干函数Rpw=xcorr(w,p,'coeff');%对噪声信号做互相干函数Rpx=xcorr(x,p,'co
13、eff');%对观测信号做互相干函数n2=(n(1)-np(end)):(np(end)-n(1));%线性相关的范围figure;subplot(3,1,1);plot(Rps);title('Rpwofp(n)ands(n)');%作出有用信号线性相干后的图，并添加标题subplot(3,1,2);plot(Rpw);title('Rpsofp(n)andw(n)');%作出噪声信号线性相干后的图，并添加标题subplot(3,1,3);plot(Rpx);title('Rpxofp(n)andx(n)');%作出观测信号线性相干
14、后的图，并添加标题第18页共18页《生物医学信号处理》实验报告实验结果：(a)(b)(c)图1模板为方波，A=3，均值为0，方差为1的结果图（a）(b)(c)图2模板为正弦波，A=3，均值为0，方差为1的结果图（a）(b
