完整的维纳滤波器Matlab源程序

完整的维纳滤波器Matlab源程序学术2009-11-20 20:31:58 阅读308 评论0 字号：大中小

完整的维纳滤波器Matlab源程序

clear;clc;

%输入信号

A=1; %信号的幅值

f=1000; %信号的频率

fs=10^5; %采样频率

t=(0:999); %采样点

Mlag=100; %相关函数长度变量

x=A*cos(2*pi*f*t/fs); %输入正弦波信号

xmean=mean(x); %正弦波信号均值

xvar=var(x,1); %正弦波信号方差

xn=awgn(x,5); %给正弦波信号加入信噪比为20dB的高斯白噪声

figure(1)

plot(t,xn) %绘制输入信号图像

title('输入信号图像')

xlabel('x轴单位：t/s','color','b')

ylabel('y轴单位：f/HZ','color','b')

xnmean=mean(xn) %计算输入信号均值xnms=mean(xn.^2) %计算输入信号均方值xnvar=var(xn,1) %计算输入信号方差

Rxn=xcorr(xn,Mlag,'biased'); %计算输入信号自相关函数figure(2)

subplot(221)

plot((-Mlag:Mlag),Rxn) %绘制自相关函数图像

title('输入信号自相关函数图像')

[f,xi]=ksdensity(xn); %计算输入信号的概率密度，f 为样本点xi处的概率密度

subplot(222)

plot(xi,f) %绘制概率密度图像

title('输入信号概率密度图像')

X=fft(xn); %计算输入信号序列的快速离散傅里叶变换

Px=X.*conj(X)/600; %计算信号频谱

subplot(223)

semilogy(t,Px) %绘制在半对数坐标系下频

谱图像

title('输入信号在半对数坐标系下频谱图像')

xlabel('x轴单位：w/rad','color','b')

ylabel('y轴单位：w/HZ','color','b')

pxx=periodogram(xn); %计算输入信号的功率谱密度

subplot(224)

semilogy(pxx) %绘制在半对数坐标系下功率谱密度图像

title('输入信号在半对数坐标系下功率谱密度图像')

xlabel('x轴单位：w/rad','color','b')

ylabel('y轴单位：w/HZ','color','b')

%fir滤波

wp=0.4*pi; %通带截止频率

ws=0.6*pi; %阻带截止频率

DB=ws-wp; %过渡带宽度

N0=ceil(6.6*pi/DB);

M=N0+mod(N0+1,2); %计算fir滤波器阶数

wc=(wp+ws)/2/pi; %计算理想低通滤波器通带截止频率（关于π归一化）

hn=fir1(M,wc); %调用fir1计算FIRDF的h(n)

y1n=filter(hn,1,xn); %将输入信号通过fir滤波器figure(3)

plot(y1n) %绘制经过fir滤波器后信号图像

title('经过fir滤波器后信号图像')

xlabel('x轴单位：f/HZ','color','b')

ylabel('y轴单位：A/V','color','b')

y1nmean=mean(y1n) %计算经过fir滤波器后信号均值

y1nms=mean(y1n.^2) %计算经过fir滤波器后信号均方值

y1nvar=var(y1n,1) %计算经过fir滤波器后信号方差

Ry1n=xcorr(y1n,Mlag,'biased'); %计算经过fir滤波器后信号自相关函数

figure(4)

subplot(221)

plot((-Mlag:Mlag),Ry1n) %绘制自相关函数图像

title('经过fir滤波器后信号自相关函数图像')

[f,y1i]=ksdensity(y1n); %计算经过fir滤波器后信号的

概率密度，f为样本点xi处的概率密度

subplot(222)

plot(y1i,f) %绘制概率密度图像

title('经过fir滤波器后信号概率密度图像')

Y1=fft(y1n); %计算经过fir滤波器后信号序列的快速离散傅里叶变换

Py1=Y1.*conj(Y1)/600; %计算信号频谱

subplot(223)

semilogy(t,Py1) %绘制在半对数坐标系下频谱图像

title('经过fir滤波器后信号在半对数坐标系下频谱图像')

xlabel('x轴单位：w/rad','color','b')

ylabel('y轴单位：w/HZ','color','b')

py1n=periodogram(y1n); %计算经过fir滤波器后信号的功率谱密度

subplot(224)

semilogy(py1n) %绘制在半对数坐标系下功率谱密度图像

title('经过fir滤波器后信号在半对数坐标系下功率谱密度图像')

xlabel('x轴单位：w/rad','color','b')

ylabel('y轴单位：w/HZ','color','b')

%维纳滤波

N=100; %维纳滤波器长度

Rxnx=xcorr(xn,x,Mlag,'biased'); %产生输入信号与原始信号的互相关函数

rxnx=zeros(N,1);

rxnx(:)=Rxnx(101:101+N-1);

Rxx=zeros(N,N); %产生输入信号自相关矩阵Rxx=diag(Rxn(101)*ones(1,N));

for i=2:N

c=Rxn(101+i)*ones(1,N+1-i);

Rxx=Rxx+diag(c,i-1)+diag(c,-i+1);

end

Rxx;

h=zeros(N,1);

h=inv(Rxx)*rxnx; %计算维纳滤波器的h(n) yn=filter(h,1,xn); %将输入信号通过维纳滤波器figure(5)

plot(yn) %绘制经过维纳滤波器后信号图像

title('经过维纳滤波器后信号信号图像')

xlabel('x轴单位：f/HZ','color','b')