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1、随机信号分析实验报告实验名称：实验一实验日期：2011.12.11姓名：巩庆超学号：090250108哈尔滨工业大学（威海）1、熟悉并练习使用下列Matlab的函数，给出各个函数的功能说明和内部参数的意义，并给出至少一个使用例子和运行结果：(1)rand(m,n)生成mxn随机矩阵，其元素在(0,1)内例：»y=rand(2/3)y=0.81470.12700.63240.90580.91340.0975(1)randn(m,n)产生随机数数组或矩阵，其元素服从均值为0,方差为1的正态分布。例：y=randn(4,4)y=-0.4336-1.34990.7
2、1471.40900.34263.0349-0.20501.41723.57840.7254-0.12410.67152.7694-0.06311.4897-1.2075)(3)normrnd()y=normrnd(mzn,a,b)产生均值为m,标准差为n的正态随机过程，a和b是y的维数。例:y=normrnd(3,1,3,3)y=3.71724.03473.29394.63023.72692.21273.48892.69663.8884(4)y=mean(A)A的均值。例：A=[223;346;458;397;357];M=mean(A)为每一列的平均值
3、M=3.00005.00006.2000(5)var()求方差例：X=[l:l:5;l:2:10;l:3:15];V=var(X4)V=00.66672.66676.000010.6667(6)xcorr(x,y)计算x,y的互相关，当x=y时，计算的则是自相关。例：x=normrnd(3,乙1,2);y=normrnd(3,l/l/2);z=xcorr(x,y)10.279314.36953.7725(7)periodogram(x)计算x的功率谱密度例：>>X=[-20:2:20];Y=periodogram(X);plot(Y)(8)fft(x,n)
4、离散傅里叶变换用快速傅里叶算法得到的离散傅里叶变换，返冋n点的离散傅里叶变换，如果X的氏度小于n,X的末尾填零。如果X的长度大于n,则X被截断。当X是一个矩阵吋，列的长度也服从同样的操作。xl=[13536]；fft_xl=fft(xlz8)fft_xl=18.0000-2.6910+1.6776i-3.8090+3.6655i-3.8090・3.6655i・2.6910・1.6776i例：xl=[13536]fft_xl=fft(xlz5)x_axis=[0:1:4];figure(l);subplot(3,1,1);stem(x_axis?xl,);x
5、label('n*);titlef时间序列');subplot(3,1,2);stem(x_axis,abs(fft_xl));gridon;xlabelf*频率k*);ylabel「幅度,);title「幅度谱,);subplot(3,1,3);stem(x_axis,angle(fft_xl));gridon;xlabel('频率k');ylabel('相位,);title('相位谱');10时间序列503.50.522.5n幅度谱0(9)normpdffx,m,a)求正态分布概率密度函数值，m为均值，a为方差。例：x=[-5:0.1:5];y=nor
6、mpdf(x,2zl);plot(x,y)0.40.350.30.25020.150.10.05(9)normcdf(x,m,a)求正态分布概率分布函数值，参数为mam为均值，a为方差例：x=(-5:0.1:5);y=normcdf(x21)；plot(x,y)(10)unifpdf(x,a,b)参数为a,b的均匀分布函数值例：x=[0:0.1:2];y=unifpdf(x,2,3)y=000000000000000000001(11)unifcdf(x,a,b)求连续均匀分布的概率分布函数值，参数为a,b的均匀分布累计分布函数值»例：x=[0;0.1;4
7、];y=unifcdf(xz-2,2);plot(xzy)(13)raylpdffx,a)求瑞利概率密度分布函数值参数为a»例：x=[-1:0.1:10];y=raylpdf(x,3);plot(x,y)(14)raylcdffx,a)求瑞利分布的概率分布函数值，参数为a.»仮!J：x=[0:0.1:12];p=raylcdf(xz3);plot(x’p)(15)exppdffx,m)求指数分布的概率密度函数值例：x=[-1:0.1:10];y=exppdf(xA3);plot(xAy)(16)expcdffx,m)求指数分布的概率分布函数值，m为均值例：
8、X[0:0.1:8];y=expcdf(xA2);plot(xzy
