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1、生物医学信号处理实验指导书2009年8月目录实验一随机信号的数字特征分析1实验二数字相关和数字卷积4实验三维纳－霍夫方程7实验四Yule-Walker方程11实验一随机信号的数字特征分析（一）实验目的了解随机信号的特征。掌握随机信号的数字特征分析算法。（二）实验原理对于平稳各态遍历随机过程，可以用单一样本函数的时间平均代替集总平均，即通过测量过程的单一样本来估计信号的统计特征量。样本均值：样本均方值：样本方差：（三）实验内容和步骤用matlab编制程序，分析信号的数字特征，包括均值、方差、均方值、协方差。可以使用matlab自带函数。观察信号
2、的直方图，粗略估计其概率分布。信号1：利用MATLAB中的伪随机序列产生函数randn()产生的长1000点的序列；信号2：实际采集的生物医学信号（脑电，心电等）。（四）思考题（1）改变每段数据长度，观察各段数字特征的分布情况。数据长度对于数字特征估计值有什么样的影响？（2）观察伪随机序列，心电信号和脑电信号的直方图，它们之间是否相似？（3）通过同一数据分段估计数字特征，大致判断该数据是否可以看作广义平稳。（五）实验报告要求简述实验原理及目的；按实验要求编程分析所给信号的数字特征，记录运行结果；简要回答思考题。附：参考程序%选择信号类型并设定
3、参数，产生信号x(n)clear;clc;disp('请选择信号');disp('1----伪随机序列randn()');disp('2----实际测量的心电信号');disp('3----实际测量的脑电信号');b=input('信号：');%输入序号，产生相应信号switchbcase1L=input('每段数据长度L');N=input('数据共多少段N');x=randn(1,L*N);case2loadecgdata;display(['数据总长度',num2str(length(x)),'点']);L=input('每段数
4、据长度L');N=input('数据共多少段N');x=x(1:(N*L));case3loadeegdata;display(['数据总长度',num2str(length(x)),'点']);L=input('每段数据长度L');N=input('数据共多少段N');x=x(1:(N*L));end%估计信号的统计特征量Xmean=zeros(1,N);%每段数据均值Xms=zeros(1,N);%每段数据均方值Xvar=zeros(1,N);%每段数据方差fork=1:Nxs=x(((k-1)*L+1):(k*L));X
5、mean(k)=mean(xs);Xms(k)=std(xs).^2;Xvar(k)=var(xs);end%显示n=1:N;figure;subplot(2,2,1);stem(n,Xmean,'.');title('mean');subplot(2,2,2);stem(n,Xms,'.');title('meansquare');subplot(2,2,3);stem(n,Xvar,'.');title('variance');xlabel(['L=',num2str(L),'','N=',num2str(N)]);subplot(2,2
6、,4);hist(x,100);%绘制数据直方图，观察信号大致的概率分布实验二数字相关（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）实验原理相关可以从时域角度表现信号间的相似（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-
7、m
8、，因为当n=N-
9、m
10、-1时，n+
11、m
12、=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
13、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。（三）实验内容和步骤已知发射波形，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。（四）思考题尝试修改程序，包括改变仿真信号中模版的形状，噪声的强弱，噪声的类型（对白噪声滤波可以获得各种有色噪声），哪些因素会影响相关函数的结果？（五）实验报告
14、要求简述实验原理及目的；按实验要求编程进行相关分析并调整程序参数，记录运行结果；简要回答思考题。附：参考程序%估计两个相似信号间的时间延迟np=0:99;%p=si
