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时间:2020-10-08
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1、理工大学实验预习报告学院(系):信息与通信工程学院专业:电子信息工程班级:姓名:学号:组:___实验时间:2015.12.14实验室:C221实验台:指导教师:实验I:随机信号的产生、相关分析及其应用实验实验1均匀分布随机数的产生,统计特性分析及计算机仿真一、实验目的和要求掌握均匀分布随机信号的基本产生方法二、实验原理和容较简单的伪随机序列产生方法是采用数论中基于数环理论的线性同余法(乘同余法、混合同余法),其迭代公式的一般形式为f(x)=(r·x+b)ModM,其离散形式为s(n+1)=[r·s(n)+b]ModM。其中,s(n)为n时刻的随机数种子,r为扩展因子,b为固定扰动项,M为循环
2、模,ModM表示对M取模。为保证s(n)的周期为M,r的取值应满足r=4k+1,M=2p,k与p的选取应满足:r3、从高斯分布。方便起见,可以使用多个均匀分布随机变量之和近似高斯分布随机变量。三、实验步骤1.编程实现产生 10000 个 N(3, 4) 高斯随机数。 2.计算生成随机数的 1~4 阶矩,最大值,最小值,频度直方图。实验3随机信号相关函数计算、相关分析及计算机仿真一、实验目的和要求掌握随机信号相关函数计算、相关分析及实现 二、实验原理和容根据自相关和互相关的定义,自相关 ,互相关计算随机信号的自相关和互相关。三、实验步骤1.产生高斯随机信号。 2.计算其自相关函数。 3.计算两个高斯随机信号的互相关函数。理工大学实验报告学院(系):信息与通信工程学院专业:电子信息工程班级:电子1303姓名4、:彤学号:201383081组:___实验时间:2015.12.14实验室:C221实验台:指导教师:实验I:随机信号的产生、相关分析及其应用实验实验1均匀分布白噪声的生成一、实验目的和要求基于均匀分布伪随机数,掌握均匀分布白噪声典型生成方法。二、实验原理和容较简单的伪随机序列产生方法是采用数论中基于数环理论的线性同余法(乘同余法、混合同余法),其迭代公式的一般形式为f(x)=(r·x+b)ModM,其离散形式为s(n+1)=[r·s(n)+b]ModM。其中,s(n)为n时刻的随机数种子,r为扩展因子,b为固定扰动项,M为循环模,ModM表示对M取模。为保证s(n)的周期为M,r的取值应满5、足r=4k+1,M=2p,k与p的选取应满足:r6、s/M;%均匀分布随机生成10000数据figure,plot(s)%全部数据画线title('全部数据连线')figure,plot(s,'.')%全部数据画点title('全部数据画点')%%画直方图hist(s,40)title('40个区间')sum=0;fori=1:10000sum=sum+s(i);%求所有数的总和end;avr=sum/10000;%求所有数的平均数m=zeros(1,4);fori=1:10000m(1)=m(1)+s(i);%求均值m(2)=m(2)+s(i)^2;%求二阶矩m(3)=m(3)+s(i)^3;%求三阶m(4)=m(4)+s(i)^4;%求四7、阶endn=zeros(1,4);fori=1:10000n(1)=n(1)+(s(i)-avr);%求均值n(2)=n(2)+(s(i)-avr)^2;%求二阶矩n(3)=n(3)+(s(i)-avr)^3;%求三阶n(4)=n(4)+(s(i)-avr)^4;%求四阶endm=m/10000;n=n/10000;disp(['均值=',num2str(m(1))]);disp(['二阶原点矩=',num2
3、从高斯分布。方便起见,可以使用多个均匀分布随机变量之和近似高斯分布随机变量。三、实验步骤1.编程实现产生 10000 个 N(3, 4) 高斯随机数。 2.计算生成随机数的 1~4 阶矩,最大值,最小值,频度直方图。实验3随机信号相关函数计算、相关分析及计算机仿真一、实验目的和要求掌握随机信号相关函数计算、相关分析及实现 二、实验原理和容根据自相关和互相关的定义,自相关 ,互相关计算随机信号的自相关和互相关。三、实验步骤1.产生高斯随机信号。 2.计算其自相关函数。 3.计算两个高斯随机信号的互相关函数。理工大学实验报告学院(系):信息与通信工程学院专业:电子信息工程班级:电子1303姓名
4、:彤学号:201383081组:___实验时间:2015.12.14实验室:C221实验台:指导教师:实验I:随机信号的产生、相关分析及其应用实验实验1均匀分布白噪声的生成一、实验目的和要求基于均匀分布伪随机数,掌握均匀分布白噪声典型生成方法。二、实验原理和容较简单的伪随机序列产生方法是采用数论中基于数环理论的线性同余法(乘同余法、混合同余法),其迭代公式的一般形式为f(x)=(r·x+b)ModM,其离散形式为s(n+1)=[r·s(n)+b]ModM。其中,s(n)为n时刻的随机数种子,r为扩展因子,b为固定扰动项,M为循环模,ModM表示对M取模。为保证s(n)的周期为M,r的取值应满
5、足r=4k+1,M=2p,k与p的选取应满足:r6、s/M;%均匀分布随机生成10000数据figure,plot(s)%全部数据画线title('全部数据连线')figure,plot(s,'.')%全部数据画点title('全部数据画点')%%画直方图hist(s,40)title('40个区间')sum=0;fori=1:10000sum=sum+s(i);%求所有数的总和end;avr=sum/10000;%求所有数的平均数m=zeros(1,4);fori=1:10000m(1)=m(1)+s(i);%求均值m(2)=m(2)+s(i)^2;%求二阶矩m(3)=m(3)+s(i)^3;%求三阶m(4)=m(4)+s(i)^4;%求四7、阶endn=zeros(1,4);fori=1:10000n(1)=n(1)+(s(i)-avr);%求均值n(2)=n(2)+(s(i)-avr)^2;%求二阶矩n(3)=n(3)+(s(i)-avr)^3;%求三阶n(4)=n(4)+(s(i)-avr)^4;%求四阶endm=m/10000;n=n/10000;disp(['均值=',num2str(m(1))]);disp(['二阶原点矩=',num2
6、s/M;%均匀分布随机生成10000数据figure,plot(s)%全部数据画线title('全部数据连线')figure,plot(s,'.')%全部数据画点title('全部数据画点')%%画直方图hist(s,40)title('40个区间')sum=0;fori=1:10000sum=sum+s(i);%求所有数的总和end;avr=sum/10000;%求所有数的平均数m=zeros(1,4);fori=1:10000m(1)=m(1)+s(i);%求均值m(2)=m(2)+s(i)^2;%求二阶矩m(3)=m(3)+s(i)^3;%求三阶m(4)=m(4)+s(i)^4;%求四
7、阶endn=zeros(1,4);fori=1:10000n(1)=n(1)+(s(i)-avr);%求均值n(2)=n(2)+(s(i)-avr)^2;%求二阶矩n(3)=n(3)+(s(i)-avr)^3;%求三阶n(4)=n(4)+(s(i)-avr)^4;%求四阶endm=m/10000;n=n/10000;disp(['均值=',num2str(m(1))]);disp(['二阶原点矩=',num2
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