《随机信号分析与处理》实验报告完整版(GUI)内附完整函数代码
- 格式:doc
- 大小:385.50 KB
- 文档页数:19
《随机信号分析与处理》
实验报告
指导教师:
班级:
学号:
姓名:
实验一 熟悉MA TLAB 的随机信号处理相关命令
一、实验目的
1、熟悉GUI 格式的编程及使用。
2、掌握随机信号的简单分析方法
3、熟悉语音信号的播放、波形显示、均值等的分析方法及其编程 二、实验原理 1、语音的录入与打开
在MATLAB 中,[y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音,采样值放在向量y 中,fs 表示采样频率(Hz),bits 表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。 2,均匀分布白噪声
在matlab 中,有x=rand (a ,b )产生均匀白噪声序列的函数,通过与语言信号的叠加来分析其特性。 3、均值
随机变量X 的均值也称为数学期望,它定义为
对于离散型随机变量,假定随机变量X 有N 个可能取值,各个取值的概率为
则均值定义为
上式表明,离散型随机变量的均值等于随机变量的取值乘以取值的概率之和,如果取值是等概率的,那么均值就是取值的算术平均值,如果取值不是等概率的,那么均值就是概率加权和,所以,均值也称为统计平均值。 4、方差
定义
为随机过程
的方差。方差通常也记为D 【X (t )】 ,随机过程的方差也是时间 t 的函数, 由方差的
定义可以看出,方差是非负函数。 5、自相关函数
设任意两个时刻1t ,2t ,定义
为随机过程X (t )的自相关函数,简称为相关函数。自相关函数可正,可负,其绝对值越大表示相关性越强。
6.哈明(hamming)窗
(10.100)
121212121212
(,)[()()](,,,)X R t t E X t X t x x f x x t t dx dx +∞
+∞
-∞
-∞
==⎰
⎰
(10.101
)B = 1.3Δf,A = -43dB,D= -6dB/oct.
哈明窗本质上和汉宁窗是一样的,只是系数不同。哈明窗比汉宁窗消除旁瓣的效果好一些而且主瓣稍窄,但是旁瓣衰减较慢是不利的方面。适当地改变系数,可得到不同特性的窗函数。
三、实验结果分析
1,语言信号
图为原始语音信号的原始图及取不同样值时的效果,取样值越多变化越快。
2.加入均匀分布的白噪声后的信号
由图知:两个信号的叠加在幅度上叠加
3.求均值
上图所示为对语音信号求均值的图形,在求均值时需要对信号加窗处理,否则出现的就是一个点不便于分析,所以上图是对信号加汉宁窗分别对32点和64采样点求均值的图形,由原理知道不同的采样点的均值是不一样的,由图可以看出64点的均值比32点的均值的图形更平滑,更接近与平行横轴,当继续加大采样点数时,最后均值会平行于横轴,所以当采样点数达到足够大时均值是一个常数。
4.求方差
如图所示是对两个不同的采样点数求方差的图形,同均值一样,求方差是也需要加床便于分析,由图可看书方差曲线总是在横轴的上方,即方差也总是大于0,图中32点和64点的方差对比可以看出不同的采样点数对应的方差不相同,
5.自相关函数
由图可知:自相关函数可正,可负,其绝对值越大表示相关性越强。
四.实验心得
通过这次实验使我对随机信号处理这门课有了新的认识与理解,对matlab这款软件有了更新的认识与了解,初次认识了什么事GUI,什么是工程与设计及懂得了查找资料的主要性。同时,通过实验也发现了自己很多不足与知识的短缺,特别是有关专业方面的知识点掌握的不是很好以后应该抓紧补回来,在今后的学习中也知道了什么是学习的重要方向。
实验二 随机信号处理的工程编程实现
一、实验目的
1、熟悉各种随机信号分析及处理方法。
2、掌握运用MATLAB 中的统计工具包和信号处理工具包绘制概率密度的方法 二、实验原理 1.平滑滤波
平滑滤波可以与中值滤波结合使用,对应的线性平滑器可以仅仅用低阶的低通滤波器(如果采用高阶的系统,则将抹掉信号中应该保存的不连续性)。 2.IIR 数字滤波器设计原理
利用双线性变换设计IIR 滤波器(只介绍巴特沃斯数字滤波器的设计),首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数
)(s H a ,然后由)(s H a 通过双线性变换可得所要设计的IIR 滤波器的系统函数
)(z H 。
3.协方差
设两个随机变量X 和Y ,定义: 为X 和Y 的协方差。
其相关函数为:
)
()(),cov(Y D X D Y X rxy
=
由此可见协方差的相关性与X 和Y
是密切相关的,表征两个函数变化的相似性
4.互相关
互相关函数定义为:
如果X (t )与Y (t )是相互独立的,则一定是不相关的。反之则不一定成立。它是两个随机过程联合统计特性中重要的数字特征。 5.最大似然法
功率谱估值的表达式 给定信号x(n),其最似然法功率谱估值为
值。
满足上述要求的滤波器系数α的表达式为 式中
由上式可以看出,滤波器系数与信号的自相关函数和E 有关。可以看为,滤波器将根据输入的信号及所要求的频率而调整其系数,使所关心的频率分量能完全通过,而使其他频率分量的输出功率最小。因此,它能得到比使用固定的窗口函数的周期图法更高的分辨率。 6.时域信号的FFT 分析
FFT 即为快速傅里叶变换,是离散傅里叶变换的快速算法,它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅里叶变换的算法进行改进获得的。在MATLAB 的信号处理工具箱中函数FFT
)]}
()][({[),cov(Y E Y X E X E Y X --=)()()(Y E X E XY E -=⎰
⎰
+∞∞-+∞
∞
-==dxdy
t t y x xyf t Y t X E t t R XY XY ),,,()}()({),(212121