欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:37758097
大小:38.00 KB
页数:4页
时间:2019-05-30
《实验二平稳随机过程的谱分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、实验二平稳随机过程的谱分析一、实验目的1、复习信号处理的采样定理2、理解功率谱密度函数与自相关函数的关系3、掌握对功率谱密度函数的求解和分析二、实验设备计算机、Matlab软件三、实验内容与步骤已知平稳随机过程的相关函数为:RX(τ)=1-
2、τ
3、/T
4、τ
5、6、τ7、>=TT=学号*3设计程序求:1.利用采样定理求R1(m)2.利用RX(τ)求SX(w),3.利用功率谱密度采样定理求S(w)(离散时间序列的功率谱密度)4.利用IFFT求R(m)5.利用求出的R1(m),用FFT求S1(w)6.比较上述结果。四、实验8、原理平稳随机过程的谱分析和付立叶变换1、2、如果时间信号的采样间隔为T0,那么在频谱上的采样间隔1/(N*T0),保持时域和频域的采样点一致N3、注意实际信号以原点对称,画图时是以中心对称,注意坐标的变换五、实验报告要求第4页共4页随机信号分析实验报告1、打印所求出的R1(m)、R(m)、S1(w)、S(w)序列,并绘图。采样点数根据采样定理求出,并在程序中设置为可任意键盘输入的值,以便了解采样点数变化和由采样所得序列能否正确恢复原始信号的关系。2、附上程序和必要的注解。六、实验过程functiony=experim9、ent2closeall;clc;number=41;T=number*3;T0=0.1%input('采样间隔T0=');t=-T:T0:T;t1=-2*T:T0:2*T;n=T/T0;Rx1=1-abs(t)/T;Rx=[zeros(1,n)Rx1zeros(1,n)];figure(1),subplot(211),plot(t1,Rx);title('自相关函数');%自相关函数F=1/(2*T0);F0=1/(4*T);f=-F:F0:F;w=2*pi*f;a=w*T/2;Sx=T*sin(a).*sin(a10、)./(a.*a);Sx(2*n+1)=T;subplot(212),plot(f,Sx);title('功率谱密度函数');%功率谱密度函数figure(2),R1=Rx;subplot(211),plot(R1);title('自相关序列');%自相关序列S1=T0*abs(fft(R1));S1=fftshift(S1);subplot(212),plot(S1);title('自相关序列FFT得到功率谱密度函数');%自相关序列FFT得到功率谱密度函数figure(3),S=Sx;subplot(211),p11、lot(S);title('功率谱密度函数采样序列')%功率谱密度函数采样序列R=1/T0*abs(ifft(S));R=ifftshift(R);subplot(212),plot(R);title('功率谱密度序列IFFT得到自相关序列')%功率谱密度序列IFFT得到自相关序列七、实验结果及分析第4页共4页随机信号分析实验报告第4页共4页随机信号分析实验报告八、实验心得体会通过本次对平稳随机过程的谱分析的实验,进一步熟悉了Matlab软件的使用操作,加深了书本上的理论知识,如信号处理的采样定理的理解,掌握了功率谱12、密度函数与自相关函数的关系,以及对功率谱密度函数的求解和分析方法。第4页共4页随机信号分析实验报告
6、τ
7、>=TT=学号*3设计程序求:1.利用采样定理求R1(m)2.利用RX(τ)求SX(w),3.利用功率谱密度采样定理求S(w)(离散时间序列的功率谱密度)4.利用IFFT求R(m)5.利用求出的R1(m),用FFT求S1(w)6.比较上述结果。四、实验
8、原理平稳随机过程的谱分析和付立叶变换1、2、如果时间信号的采样间隔为T0,那么在频谱上的采样间隔1/(N*T0),保持时域和频域的采样点一致N3、注意实际信号以原点对称,画图时是以中心对称,注意坐标的变换五、实验报告要求第4页共4页随机信号分析实验报告1、打印所求出的R1(m)、R(m)、S1(w)、S(w)序列,并绘图。采样点数根据采样定理求出,并在程序中设置为可任意键盘输入的值,以便了解采样点数变化和由采样所得序列能否正确恢复原始信号的关系。2、附上程序和必要的注解。六、实验过程functiony=experim
9、ent2closeall;clc;number=41;T=number*3;T0=0.1%input('采样间隔T0=');t=-T:T0:T;t1=-2*T:T0:2*T;n=T/T0;Rx1=1-abs(t)/T;Rx=[zeros(1,n)Rx1zeros(1,n)];figure(1),subplot(211),plot(t1,Rx);title('自相关函数');%自相关函数F=1/(2*T0);F0=1/(4*T);f=-F:F0:F;w=2*pi*f;a=w*T/2;Sx=T*sin(a).*sin(a
10、)./(a.*a);Sx(2*n+1)=T;subplot(212),plot(f,Sx);title('功率谱密度函数');%功率谱密度函数figure(2),R1=Rx;subplot(211),plot(R1);title('自相关序列');%自相关序列S1=T0*abs(fft(R1));S1=fftshift(S1);subplot(212),plot(S1);title('自相关序列FFT得到功率谱密度函数');%自相关序列FFT得到功率谱密度函数figure(3),S=Sx;subplot(211),p
11、lot(S);title('功率谱密度函数采样序列')%功率谱密度函数采样序列R=1/T0*abs(ifft(S));R=ifftshift(R);subplot(212),plot(R);title('功率谱密度序列IFFT得到自相关序列')%功率谱密度序列IFFT得到自相关序列七、实验结果及分析第4页共4页随机信号分析实验报告第4页共4页随机信号分析实验报告八、实验心得体会通过本次对平稳随机过程的谱分析的实验,进一步熟悉了Matlab软件的使用操作,加深了书本上的理论知识,如信号处理的采样定理的理解,掌握了功率谱
12、密度函数与自相关函数的关系,以及对功率谱密度函数的求解和分析方法。第4页共4页随机信号分析实验报告
此文档下载收益归作者所有