中国地质大学现代数字信号处理报告

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1、现代数字信号处理上机报告任课老师姓名学号专业第1题(1)代码:clearall;closeall;sample=1000;%取1000个样本点%误差判定阈值e1=0.0008;e2=0.002;%N=300;%滤波器阶数n=1:sample;%产生x,y方向的期望信号dnx=cos(0.002*pi*n);dny=sin(0.002*pi*n);%产生x,y方向的噪声xn=sqrt(0.03)*randn(1,sample);yn=sqrt(0.02)*randn(1,sample);%产生x,y方向的信号x=dnx+xn;y=dny+yn;%产生x方

2、向上观测信号的自相关函数rxx=xcorr(x);%产生x方向上观测信号与期望信号的互相关函数rxd=xcorr(x,dnx);%产生y方向上观测信号的自相关函数ryy=xcorr(y);%产生y方向上观测信号与期望信号的互相关函数ryd=xcorr(y,dny);%x方向滤波forNx=1:10:999fori=1:Nxforj=1:NxRxx(i,j)=rxx(sample-i+j);%x方向信号的自相关矩阵endendfori=1:NxRxd(i)=rxd(sample-1+i);%x方向信号和期望信号的互相关矩阵endhoptx=inv(Rxx

3、)*Rxd';%由维纳-霍夫方程得到的x方向上的滤波器最优解ax=[1zeros(1,Nx-1)]';fx=filter(hoptx,ax,x);%滤波后x方向上的输出ex=dnx-fx;%误差信号Ex=sum(abs(ex).^2)/sample;%最小均方误差if(Ex<=e1)break;endend%y方向滤波forNy=1:10:999fori=1:Nyforj=1:NyRyy(i,j)=ryy(sample-i+j);%y方向信号的自相关矩阵endendfori=1:NyRyd(i)=ryd(sample-1+i);%y方向信号和期望信号的

4、互相关矩阵endhopty=inv(Ryy)*Ryd';%由维纳-霍夫方程得到的y方向上的滤波器最优解ay=[1zeros(1,Ny-1)]';fy=filter(hopty,ay,y);%滤波后y方向上的输出ey=dny-fy;%误差信号Ey=sum(abs(ey).^2)/sample;%最小均方误差if(Ey<=e2)break;endend%%%%%%%%%%%%绘制图形%%%%%%%%%%%%%%subplot(2,5,1)plot(dnx);axis([01000-1.51.5]);title('x方向期望信号');subplot(2,5,

5、2)plot(xn);axis([01000-1.51.5]);title('x方向噪声信号');subplot(2,5,3)plot(x);axis([01000-1.51.5]);title('x方向观测信号');subplot(2,5,4)plot(fx);axis([01000-1.51.5]);title('x方向滤波后信号');subplot(2,5,5)plot(ex);axis([01000-11]);title('x方向误差信号');subplot(2,5,6)plot(dny);axis([01000-1.51.5]);title(

6、'y方向期望信号');subplot(2,5,7)plot(yn);axis([01000-1.51.5]);title('y方向噪声信号');subplot(2,5,8)plot(y);title('y方向观测信号');subplot(2,5,9)plot(fy);axis([01000-1.51.5]);title('y方向滤波后信号');subplot(2,5,10)plot(ey);axis([01000-11]);title('y方向误差信号');figure;plot(dnx,dny,'k');holdon;plot(x,y,'b:');h

7、oldon;plot(fx,fy,'g-');axis([-22-22])title('最终结果');(2)运行结果:(3)遇到的问题及解决方法:题目要求设计FIR维纳滤波器滤除信号中的高斯噪声,首先需要确定滤波器的阶数。一开始,我直接设置滤波器为300阶。后来经过老师提醒,改成了用误差判定阈值来确定滤波器的阶数。因为滤波器的效果主要是由均方误差来评估的。设计维纳滤波器的过程就是求解维-霍夫方程的过程。观察方程结构,问题就转化成求观测信号的自相关矩阵Rxx、观测信号与期望信号的互相关矩阵Rxd。Matlab自带的xcorr函数可以帮助我们求信号的相关函

8、数。这里需要注意的是,xcorr求得的相关函数是一个偶函数,所以自相关矩阵和互相关矩阵都从相关

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