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1、信号检测实验实验一白高斯噪声对接收信号的影响在信号的线性检测中，信号检测的优化准则和处理方法，都与噪声干扰的形式密切相关。一、实验目的：通过实验观察1）噪声的随机性，使得受观察信号的样值具有随机性。2）在很强的噪声中，信号可能被淹没在噪声中，因此必须要选用合适的信号检测方法才能从噪声中判别信号的有无。二、实验原理：用matlab程序分别产生均值为0，均方差为0.2和0.5的加性高斯白噪声，与宽度为1.5的方波信号混叠，然后观察混叠噪声后的方波信号。三．程序及运算结果1）均方差为0.2的加性白噪声与宽度
2、为1.5的方波信号混叠。我们发现在混叠后的噪声里还能够清楚看到方波信号。clear;clf;N=1000;t0=10;t1=t0/2;dt=t0/N;c=150;t=[1:N]*dt;sr=[zeros(1,500*N/1000),ones(1,c*N/1000),zeros(1,(500-c)*N/1000)];subplot(3,1,1);plot(t-t1,sr,'r');axis([-t1t1-1.21.2]);n=0.2*randn(1,length(t));subplot(3,1,2);p
3、lot(t-t1,n,'r');axis([-t1t1-1.21.2]);s=sr+n;subplot(3,1,3);plot(t-t1,s,'r');axis([-t1t1-1.21.2]);end2）均方差为0.5的加性白噪声与宽度为1.5的方波信号混叠。我们发现在混叠后的噪声里已经很难清楚看到噪方波信号。N=1000;t0=10;t1=t0/2;dt=t0/N;c=150;t=[1:N]*dt;sr=[zeros(1,500*N/1000),ones(1,c*N/1000),zeros(1,(5
4、00-c)*N/1000)];subplot(3,1,1);plot(t-t1,sr,'r');axis([-t1t1-1.21.2]);n=0.5*randn(1,length(t));subplot(3,1,2);plot(t-t1,n,'r');axis([-t1t1-1.21.2]);s=sr+n;subplot(3,1,3);plot(t-t1,s,'r');axis([-t1t1-1.21.2]);end实验二对加入高斯白噪声的周期信号的检测一、实验目的：1）了解二元通信系统的结构及相关处
5、理器的结构2）掌握叠加噪声的周期信号的检测二、实验原理图2.1二元通信系统模型处理器结构图正弦波信号是信号通信系统、控制系统等领域常见的信号，利用信号判决准则设计处理器,下面编写程序设计处理器，让正弦波信号sin(2*pi*t)通过滤波器此处理器，处理器的传递函数的冲击响应为：h=sin(2*pi*(-t))。三、程序及运行结果编写matlab程序为：t=-5:0.01:5;s=sin(2*pi*t);n=randn(size(t));subplot(2,2,1);plot(t,s);r=s+n;su
6、bplot(2,2,2);plot(t,r);h=conj(sin(2*pi*t));subplot(2,2,3);plot(conv(h,r));ylim([-500500]);subplot(2,2,4);plot(conv(h,s));程序运行结果为：从图中可以看出信号的信噪比提高，有助于信号的检测。实验三：利用Matlab实现噪声下的方波信号的检测一、实验目的：1）了解匹配滤波器的结构2）用匹配滤波器实现方波信号的检测二、实验原理在平稳加性高斯白噪声时，最优处理器的核心环节用匹配滤波器实现，它
7、相当于相关接收机的处理。用匹配滤波器实现最优处理器结构如下图所示：匹配滤波器实现最优处理器结构三、程序及运算结果利用Matlab生成方波函数图像。生成一幅度为1宽度为1.5的方波并让其通过匹配滤波器。Matlab程序如下：N=1000;t0=10;t1=t0/2;dt=t0/N;c=150;t=[1:N]*dt;sr=[zeros(1,500*N/1000),ones(1,c*N/1000),zeros(1,(500-c)*N/1000)];subplot(3,2,1);plot(t-t1,sr);a
8、xis([-t1t1-1.21.2]);s=sr+0.2*randn(1,length(t));n=.2*randn(1,length(t));subplot(3,2,2);plot(t-t1,n);axis([-t1t1-1.21.2]);subplot(3,2,3);plot(t-t1,s,'r');axis([-t1t1-1.21.2]);h=sr;y=conv(h,sr);subplot(3,2,4)plot(y);subplot(3,2,5)p
