随机信号分析与处理第二版课程设计
随机信号分析与处理第二版课程设计
一、课程设计目的和意义
随机信号分析与处理是电子信息类专业必修课程之一，本课程旨在让学生了解随机信号基本的概念、性质和分析方法，为学生深入学习信号与系统、通信原理等相关课程打下坚实的基础。本次课程设计旨在加强学生对所学知识的理解和应用，提高学生的综合能力和实践能力。
二、课程设计内容
本次课程设计分为两个部分：
1.信号的随机性分析
在本部分中，学生将掌握以下知识点：
•随机信号的基本概念和性质
•时间平均和集合平均的概念及其区别
•二阶矩和自相关函数的计算方法
•平稳随机过程的判别方法
实验内容如下：
实验一：随机信号的产生
利用Matlab自带的randn函数，模拟产生一个长度为1000的高斯白噪声信号，并利用Matlab的plot函数画出其波形图和功率谱密度图。
实验二：随机信号的时间平均和集合平均
利用Matlab仿真一个随机信号，并分别计算其时间平均和集合平均，并得出它们的差异。
实验三：随机信号的二阶矩和自相关函数
利用Matlab仿真一个随机信号，并计算出该信号的二阶矩和自相关函数。
实验四：平稳随机过程的判别方法
利用Matlab绘制出一段假定的平稳随机过程，并验证其是否为平稳随机过程。
2.随机信号处理
在本部分中，学生将掌握以下知识点：
•随机信号在时域和频域的表达
•常用的随机信号处理方法：平滑、滤波、谱估计等
•信噪比和误差概率的计算方法
实验内容如下：
实验五：随机信号的差分和一阶滤波
利用Matlab编写程序，分别对一组随机信号进行差分和一阶滤波，并给出处理后的信号图形和频谱图。
实验六：随机信号的卷积和平滑
利用Matlab编写程序，分别对一组随机信号进行卷积和平滑处理，并给出处理后的信号图形和频谱图。
实验七：随机信号的谱估计
利用Matlab编写程序，对一组随机信号进行谱估计，采用
Bartlett法、Welch法和观测平均法三种方法，并比较它们的优缺点。
实验八：误码率的计算
利用Matlab编写程序，计算给定的数字通信系统的误码率和误比
特率，并比较它们的性能。
三、课程设计要求
1.学生应独立完成实验，并将实验结果整理成报告。
2.报告应包含实验目的、原理、步骤、数据处理方法、结果
分析和结论等内容。
3.报告应文献综述部分，其中应引用不少于3篇学术文献，
格式符合学院要求。
4.报告应采用Markdown文本格式书写，并包括所有实验所需
的程序代码。
5.本次课程设计成绩占总成绩的30%。
四、参考文献
1.李煜东. 随机信号分析与处理[M]. 北京：高等教育出版社，
2012.
2.张宁，刘永安，侯建军. MATLAB在数字信号处理中的应用
[M]. 北京：科学出版社，2011.
3.陈海波. 现代数字信号处理[M]. 北京：国防工业出版社，
2008.
随机信号分析与处理第二版课程设计
随机信号分析与处理第二版课程设计 一、课程设计目的和意义 随机信号分析与处理是电子信息类专业必修课程之一，本课程旨在让学生了解随机信号基本的概念、性质和分析方法，为学生深入学习信号与系统、通信原理等相关课程打下坚实的基础。本次课程设计旨在加强学生对所学知识的理解和应用，提高学生的综合能力和实践能力。 二、课程设计内容 本次课程设计分为两个部分： 1.信号的随机性分析 在本部分中，学生将掌握以下知识点： •随机信号的基本概念和性质 •时间平均和集合平均的概念及其区别 •二阶矩和自相关函数的计算方法 •平稳随机过程的判别方法 实验内容如下：
实验一：随机信号的产生 利用Matlab自带的randn函数，模拟产生一个长度为1000的高斯白噪声信号，并利用Matlab的plot函数画出其波形图和功率谱密度图。 实验二：随机信号的时间平均和集合平均 利用Matlab仿真一个随机信号，并分别计算其时间平均和集合平均，并得出它们的差异。 实验三：随机信号的二阶矩和自相关函数 利用Matlab仿真一个随机信号，并计算出该信号的二阶矩和自相关函数。 实验四：平稳随机过程的判别方法 利用Matlab绘制出一段假定的平稳随机过程，并验证其是否为平稳随机过程。 2.随机信号处理 在本部分中，学生将掌握以下知识点： •随机信号在时域和频域的表达 •常用的随机信号处理方法：平滑、滤波、谱估计等 •信噪比和误差概率的计算方法 实验内容如下：
实验五：随机信号的差分和一阶滤波 利用Matlab编写程序，分别对一组随机信号进行差分和一阶滤波，并给出处理后的信号图形和频谱图。 实验六：随机信号的卷积和平滑 利用Matlab编写程序，分别对一组随机信号进行卷积和平滑处理，并给出处理后的信号图形和频谱图。 实验七：随机信号的谱估计 利用Matlab编写程序，对一组随机信号进行谱估计，采用 Bartlett法、Welch法和观测平均法三种方法，并比较它们的优缺点。 实验八：误码率的计算 利用Matlab编写程序，计算给定的数字通信系统的误码率和误比 特率，并比较它们的性能。 三、课程设计要求 1.学生应独立完成实验，并将实验结果整理成报告。 2.报告应包含实验目的、原理、步骤、数据处理方法、结果 分析和结论等内容。 3.报告应文献综述部分，其中应引用不少于3篇学术文献， 格式符合学院要求。 4.报告应采用Markdown文本格式书写，并包括所有实验所需 的程序代码。 5.本次课程设计成绩占总成绩的30%。
随机信号分析与处理
一、基本概念 1、随机过程 随机信号是非确定性信号，不能用确定的数学关系式来描述，不能预测它未来任何瞬时的精确值，任一次观测值只代表在其变动范围内可能产生的结果之一，但其值的变动服从统计规律。 随机信号的描述必须采用概率和统计学的方法。对随机信号按时间历程所作的各次长时间观测记录称为样本函数，记作x(t)。在有限时间区间上的样本函数称为样本记录。在同一试验条件下，全部样本函数的集合(总体)就是随机过程，以{x(t)}表示，即 2、随机信号类型
3、平稳随机过程 平稳随机过程就是统计特征参数不随时间变化而改变的随机过程。例如，对某一随机过程的全部样本函数的集合选取不同的时间t进行计算，得出的统计参数都相同，则称这样的随机过程为平稳随机过程，否则就是非平稳随机过程。 如采样记录的均值不随时间变化 4、各态历经随机过程 若从平稳随机过程中任取一样本函数，如果该单一样本在长时间内的平均统计参数(时间平均)和所有样本函数在某一时刻的平均统计参数(集合平均)是一致的，则称这样的平稳随机过程为各态历经随机过程。 显然，各态历经随机过程必定是平稳随机过程，但是平稳随机过程不一定是各态历经的。 各态历经随机过程是随机过程中比较重要的一种，因为根据单个样本函数的时间平均可以描述整个随机过程的统计特性，从而简化了信号的分析和处理。 但是要判断随机过程是否各态历经的随机过程是相当困难的。一般的做法是，先假定平稳随机过程是各态历经的，然后再根据测定的特性返回到实际中分析和检验原假定是否合
理。 由大量事实证明，一般工程上遇到的平稳随机过程大多数是各态历经随机过程。虽然有的不一定是严格的各态历经过程，但在精度许可的范围内，也可以当作各态历经随机过程来处理。事实上，一般的随机过程需要足够多的样本(理论上应为无限多)才能描述它，而要进行大量的观测来获取足够多的样本函数是非常困难或做不到的。在测试工作中常以一个或几个有限长度的样本记录来推断整个随机过程，以其时间平均来估计集合平均。 二、各态历经随机过程的统计参数 1.均值、方差、均方值 1）均值 均值是样本记录所有值的简单平均，即 式中：x(t)——各态历经随机过程的样本记录； T ——样本记录时间。均值反映了随机信号的静态分量(直流分量)。在实际的测试工作中，要获取观测时间T 为无限长的样本函数是不可能的，常用有限的长度样本记录来代替，这样计算的均值称为估计值，以加注“∧”来区分: 2）方差 方差用以描述随机信号的动态分量，它定义为 方差的大小反映了随机变量对均值的离散程度，即代表了信号的动态分量(交流分量)， 其正平方根称为标准差。 ⎰∞→=T T x t t x T 0 d )(1lim μt t x T x T x d ])([lim 22⎰ -=∞→μσ
随机信号通过线性系统和非线性系统后的特性分析
随机信号分析 ----通过线性系统和非线性系统后的特性分析 一、实验目的 1、了解随机信号自身的特性，包括均值、均方值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度等的概念和特性 2、研究随机信号通过线性系统和非线性系统后的均值、均方值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度有何变化，分析线性系统和非线性系统所具有的性质 3、掌握随机信号的分析方法。 4、熟悉常用的信号处理仿真软件平台：matlab、c/c++、EWB。 二、实验仪器 1、256MHz以上内存微计算机。 2、20MHz双踪示波器、信号源。 3、matlab或c/c++语言环境、EWB仿真软件。 4、fpga实验板、面包板和若干导线。 三、实验步骤 1、根据选题的内容和要求查阅相关的文献资料，设计具体的实现程序流程或电路。 2、自选matlab、EWB或c仿真软件。如用硬件电路实现，需用面包板搭建电路并调试成功。 3、按设计指标测试电路。分析实验结果与理论设计的误差，根据随机信号的特征，分析误差信号对信号和系统的影响。 四、实验任务与要求 1、用matlab或c/c++语言编程并仿真 2、输入信号为x(t)加上白噪声n(t),用软件仿真通过滤波器在通过限幅器后的信号y1(t),在仿真先平方律后在通过滤波器后的信号y2(t).框图如下: 3、计算x(t)、a、b、c、y(t)的均值、均方值、方差、频谱、功率谱密度，自相关函数，并绘出函数曲线。 五．实验过程与仿真 1、输入信号的获取与分析
(a)输入信号的获取 按照实验要求，Matlab仿真如下： %输入信号x的产生 t=0:1/16000:0.01; x1=sin(1000*2*pi*t)+sin(2000*2*pi*t)+sin(3000*2*pi*t); x=awgn(x1,5,'measured'); %加入高斯白噪声n=x-x1; %高斯白噪声 (b)输入信号及其噪声的分析 %输入信号x自相关系数 x_arr=xcorr(x); tau = (-length(x)+1:length(x)-1)/16000; %输入信号x的频谱和功率谱 x_mag=abs(fft(x,2048)); f=(0:2047)*16000/2048; x_cm=abs(fft(x_arr,2048)); %画出高斯白噪声n的时域图和频域图 figure(1) subplot(1,2,1) plot(t,n) title('高斯白噪声n') xlabel('t/s') ylabel('n(t)') grid on subplot(1,2,2) N=fft(n,2048); plot(f(1:length(f)/2),N(1:length(f)/2)) title('高斯白噪声n的频谱图') xlabel('f/Hz') ylabel('幅值') grid on 结果为：
信号与系统课程设计报告
一、 ※三个系统的系统函数分别为h1(s)=5/[(5s+1)]; h2(s)=(4s+5)/[s(5s+1)];h3(s)= (4s+5)/[5s2+5s+5)]用simulink来仿真三个系统的阶跃响应，并分析系统的稳定性。 1 2 3
三、频谱分析 设一序列中含有两种频率成分，f1=2hz，f2=2.05hz，采样频率为fs=10Hz，即x(n)=sin(2πf1n/f s)+ sin(2πf2n/f s)，分析其频谱。 clear; f1=2;f2=2.05; %两种频率成分 fs=10;Ts=1/fs;Tp=20;N=fs*Tp; %采样频率 n=[0:N-1]; xn=sin(2*pi*f1*Ts*n)+sin(2*pi*f2*Ts*n); Xk=fft(xn,N); %进行N点FFT stem(n,abs(Xk),'*') xlabel('k');ylabel('|X|') 四、※IIR滤波器的设计 脉冲响应不变法、双线性变换法设计IIR数字巴特沃斯低通数字滤波器。例如：通带截止频率0.2*pi,阻带截止频率0.3*pi,通带波动1dB；在频率0.3π到π之间的阻带衰减大于10dB。
T=1; %脉冲响应不变法，一般将T设置为1 wp=0.2*pi/T;ws=0.3*pi/T;rp=1;rs=10; %滤波器的指标 [N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); %获得滤波器最小阶数和固有频率[B,A]=butter(N,wc,'s'); %调用函数求得系统函数 [Bz,Az]=impinvar(B,A); %调用脉冲响应不变法函数 freqz(Bz,Az) %画出幅频特性 T=2; %脉冲响应不变法，一般将T设置为1 wp=2/T*tan(0.2*pi/2); ws=2/T*tan(0.3*pi/2);rp=1;rs=10; %滤波器的指标 [N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); %获得滤波器最小阶数和固有频率 [B,A]=butter(N,wc,'s'); %调用函数求得系统函数 [Bz,Az]=bilinear(B,A,100); %调用双线性变换法函数 freqz(Bz,Az) %画出幅频特性 1.参考资料 （1）数字信号处理丁玉美西安电子科技大学出版社 （2）应用MATLAB实现信号分析和处理张明照科学出版社 （3）数字信号处理及MATLAB实现余成波清华大学出版社 （4）MATLAB7.0在数字信号处理中的应用罗军辉机械工业出版社 （5）MATLAB信号处理刘波电子工业出版社 （6）Matlab信号处理与应用董长虹国防工业出版社
随机信号分析课程设计方案
随机信号分析课程设计 一、题目： 设计一个抑制载波的复AM 信号，载波为40MHz ，接收带宽10MHz ，调制信号带宽50KHz ，加入高斯白噪声，带内信噪比10dB ： 1．1画出加噪后信号时域波形； 1.2画出功率谱密度； 1.3画出其同相、正交分量的功率谱； 1.4统计方法画出包络概率密度。 二、问题分析： 2.1画出加噪后信号时域波形： 首先，由已知条件先采样产生抑制载波的实AM 离散信号sr ，经过Hilbert 变换求得其解析信号s0，并经过低通滤波器，截止频率fs 限制在接收带宽下，加入噪声v ，得到此时的复AM 信号s ，再画出此时得到的复AM 信号时域波形。 2.2画出功率谱密度： 将信号s 进行fft 变换后求得其功率谱密度，画出图形。 2.3画出其同相、正交分量的功率谱： 将信号s 分解为正交分量)(cos )()(t t A t A s φ=和同相分量 ) (sin )(t t A A c φ=，进行fft 变换得到功率谱密度，画出图形。 三、程序代码：
f0=4*10^7;%载波信号频率40MHz f1=5*10^4;%调制信号频率50kHz fs=1*10^7;%接收机带宽采样频率10Mhz N=40001;%采样点数 %t=(0:1:N-1)/fs; f =10*f0; %画图范围设置 t0 = 5/f1; t = 0:1/f:t0; k=1; sr=k*cos(2*pi*f1*t).*cos(2*pi*f0*t);%实am信号 % figure(2) % plot(t,sr) s0=hilbert(sr);%复am信号 h=sin(fs*t)/(pi*t); s0=conv(s0,h); am=max(abs(s0)); % % -------加噪方案（由加噪后信噪比确定高斯白噪声）----- snr=10; %设定加入白噪声后的信噪比为10db(均值为0) Pv=(am/(10^(snr/20)))^2;%噪声方差 % % -------------------------------------------------- % % % ---------加噪声------------- v=rand(1,N); v=v*sqrt(Pv);%白噪声 s=s0+v;%信号加噪声 % % ----------信号画图------------- figure(1) subplot(2,1,1),plot(t,s0); axis([0.4*10^(-4) 0.8*10^-4 -10 10]) title('原始信号') subplot(2,1,2),plot(t,s); title(['加噪信号信噪比= ',num2str(snr),' dB. 噪声方差= ',num2str(Pv)]) axis([0.4*10^(-4) 0.8*10^-4 -10 10]) %%----------画功率谱--------------- s1=detrend(s);%去趋势 ffs=abs(fft(s1)); theta=angle(s1)-2*pi*f0*t; a=abs(s1); ffs=ffs.*conj(ffs)*2/N;%频谱 %ffs=ffs.^2;%功率谱 figure(2) plot(ffs(1:N/2)); title('加噪信号功率谱') axis([3500 4500 0 4*10^4])
《随机信号分析与处理》教学大纲
《随机信号分析与处理》教学大纲 （执笔人：罗鹏飞教授学院：电子科学与工程学院） 课程编号：070504209 英文名称：Random Signal Analysis and Processing 预修课程：概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理 学时安排：60学时，其中讲授54学时，实践6学时 学分：3 一、课程概述 （一）课程性质地位 本课程是电子工程、通信工程专业的一门学科基础课程。该课程系统地介绍随机信号的基本概念、随机信号的统计特性分析方法以及随机信号通过系统的分析方法；介绍信号检测、估计、滤波等信号处理理论的基本原理和信息提取方法。其目的是使学生通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理的基本概念、基本原理和基本方法，培养学生运用随机信号分析与处理的理论解决工程实际问题的能力，提高综合素质，为后续课程的学习打下必要的理论基础。 本课程是电子信息技术核心理论基础。电子信息系统中的关键技术是信息获取、信息传输、信息处理，这些技术的理论基础就是随机信号的分析、检测、估计、滤波等理论，这正是本课程的主要内容。因此，本课程内容是电子信息类应用型人才知识结构中不可或缺的必备知识。 二、课程目标 （一）知识与技能 通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理基本概念和基本分析方法。内容包括： 1.理解和掌握随机过程基本概念和统计描述； 2.掌握随机过程通过线性和非线性系统分析方法 3.理解和掌握典型随机过程的特点及分析方法； 4.掌握参数估计的概念、规则和性能分析方法； 5.掌握信号检测的概念、规则和性能分析方法； 6.掌握高斯白噪声中最佳检测器的结构和性能分析。 通过本课程的学习，要达到的能力目标是： 1.具有正确地理解、阐述、解释生活中的随机现象的能力，即培养统计思维能力； 2.运用概率、统计的数学方法和计算机方法分析和处理随机信号的能力； 3.初步具备雷达、通信、导航等技术领域的信号处理系统的分析、设计、仿真的 科学研究能力； 4.培养自主学习能力；
随机信号分析基础北邮课程设计
随机信号分析基础北邮课程设计 一、背景介绍 随机信号分析是现代通信、控制、计算机以及信息处理领域的核心知识之一。它主要涉及到时间序列分析、谱分析、随机过程等一系列内容。本次北邮课程设计旨在让学生深入了解随机信号分析的基础知识，培养其能够应用现代数学、物理及信息处理的技术手段来解决相关问题的能力。 二、课程设计要求 2.1 课程基本内容 本次课程设计主要包括以下内容： •随机过程基础知识 •时间序列分析基本理论 •随机过程的协方差函数、互谱密度、功率谱密度等基本概念 •常见随机过程及其统计特性分析 •随机信号的数字信号处理 2.2 课程设计要求 1.学生通过实践掌握随机信号分析的基本理论和方法，包括随机过程的 基本概念和性质、随机过程的谱分析方法、时间序列分析等基础知识； 2.能够独立完成时间序列预测分析、谱分析、频域滤波等相关实验，并 能够对实验结果进行分析和解释； 3.能够使用Matlab等计算机工具进行随机信号的数字信号处理实验； 4.明确随机信号与数学模型之间的关系，具备将随机信号抽象为数学模 型、并进行模型求解的潜力。
三、课程设计具体内容 3.1 实验1: 时间序列预测分析 目的：学习时间序列分析及预测方法；掌握线性回归分析及滑动平均预测方法。实验内容： 1.随机生成一个时间序列，包括线性趋势和随机波动； 2.使用线性回归分析方法对时间序列进行拟合，并对拟合结果进行评估； 3.使用滑动平均法进行预测，并比较预测结果。 3.2 实验2：谱分析 目的：学习谱分析方法；掌握功率谱密度和互谱密度的计算方法。 实验内容： 1.随机生成两个时序信号，并将这两个信号进行傅里叶变换，计算功率 谱密度和互谱密度； 2.根据谱密度分析信号的频域特征，比较两个信号的频域分布。 3.3 实验3：频域滤波 目的：学习数字信号处理方法；掌握基于频域的数字滤波方法。 实验内容： 1.随机生成一个频率为f=0.2，振幅为A=10的正弦信号，并在此基 础上加入均值为0，方差为5的随机噪声； 2.使用傅里叶变换将信号转换为频域信号，并对其进行滤波处理； 3.将处理后的信号重新转换为时域信号，并比较滤波前后的信号时域分 布。
随机信号分析与处理答案(罗鹏飞,张文明编著)
作业一的参考答案 1. P28：1.10 解：利用 /(,)(/)() XY X Y Y f x y f x y f y = 10 222()(,)Y X Y ax by a by f y f x y dx dx a b a b +∞-∞ ++= = = ++? ? 所以 /2()/()2()(/)(2)/() (2) X Y ax by a b ax by f x y a by a b a by +++= = +++ //1/4 (/1/4)(/) 12()44 1 224 X Y X Y y f x y f x y ax b ax b a b a b ===+ += = ++ 10 (/1/4)(/1/4)48326(2) X Y E X Y xf x y dx ax b a b x dx a b a b +∞-∞ ===++= = ++? ? （2） 同理利用 /0.5 0.5 (,)(/) () XY Y X x x X f x y f y x f x === 可得到 /1 34(/)(/1/2)2 6() Y X a b E Y X yf y x dy a b +∞-∞ +== == +? 2. P29：1.15 解：由题意可得，1()1,E X = 4()1E X =，1()2D X =，4()2D X =， 1441(,)(,)0C ov X X C ov X X ==。 所以 (1) 均值矩阵'11?? =????m ，协方差矩阵'2 002?? =? ??? K Y 的分布为''14(,)(,)T Y X X N =m K (2) 1(2)2E X =,23()1E X X +=-,34()1E X X -=-
随机信号分析-1
随机信号分析课程设计 学院： 专业： 姓名： 学号：
随机信号分析课程设计报告 一．题目： 按如下模型产生一组随机序列：x(n)=0.8x(n-1)+w(n) 其中w(n)为均值为1，方差为4 的正态分布白噪声序列。估计过程的自相关函数与功率谱。 二．目的与要求： 了解Matlab软件在随机信号分析里的一般应用，并学会用该软件，完成上面所示题目的要求，对该软件加深了解与掌握。 三．所需材料： 1.实验程序代码； 2.实验结果波形输出图形； 3.完整课程设计报告一份； 四．报告内容： 1．当N=256时： 1.1程序 N = 256; w = randn(1,N); x(1) = 0; for n = 2:N+1 x(n) = 0.8*x(n-1) + w(1,n-1); end x(n) = []; plot(x) r1=xcorr(X1)/N1; plot(r1); NFFT1=256; periodogram(X1,[],NFFT1,fs); 1.2 输出图形： 1.2.1 产生随机序列
1.2.2自相关波形图 1.2.3函数波形图
1.2.4功率谱密度 2．当N=1024时； 2.1程序 N =1024; w = randn(1,N); x(1) = 0; for n = 2:N+1 x(n) = 0.8*x(n-1) + w(1,n-1); end x(n) = []; plot(x) r2=xcorr(X2)/N2; plot(r2); NFFT2=1024; periodogram(X2,[],NFFT2,fs); 2.2输出图形： 2.2.1产生随机序列
ProbabilityandRandomProcessesforElectricalandcompu
Probability and Random Processes for Electrical and Computer Engineers Cambridge 课程设计介绍 Probability and Random Processes for Electrical and Computer Engineers 是剑桥大学电子和计算机工程专业的必修课程之一。本门课程旨在帮助学生了解几率和随机过程在电子和计算机工程中的应用。课程分为两个主要部分：概率论和随机过程。 在概率论部分，学生将了解基本的概率理论，包括概率分布、期望值、方差和 协方差等。在随机过程部分，学生将学习在信号和系统中使用随机过程进行建模和分析的技术。课程还将介绍数字信号处理中使用的随机过程。 学习目标 在完成本门课程后，学生应该能够： 1.了解基本的概率理论，包括概率分布、期望值、方差和协方差等。 2.理解随机过程的基本概念，包括定义、统计特性和使用场景。 3.掌握使用随机过程进行信号和系统建模和分析的技术。 4.了解数字信号处理中使用的随机过程，并掌握相关的数学和计算方法。 5.发展基本的创新能力，将所学知识应用到实际问题中。 教学方法 本门课程采用半导入式授课法。在课堂上，老师会通过提问、讨论和演示等方 式帮助学生理解课程内容。学生应该积极参与课堂活动，提高学习效果。
每周都有作业和实验。作业将检查学生对课堂内容的理解和掌握程度，而实验则将帮助学生将所学知识应用到实际问题中。作业和实验的完成情况将会影响最终成绩的评定。 课程内容 本门课程的内容如下： 概率论 1.概率空间和基本事件 2.概率分布和累积分布函数 3.期望值、方差和协方差 4.大数定律和中心极限定理 随机过程 1.随机过程概述及其统计特性 2.马尔可夫过程 3.随机过程的相关性和功率谱密度 4.随机过程的数字信号处理 实验项目 本门课程的实验项目如下： 1.基于随机过程的信号模拟 2.基于随机过程的信号分析与滤波 3.基于随机过程的随机信号分析 结束语 Probability and Random Processes for Electrical and Computer Engineers 是一门重要的课程，它帮助学生了解概率论和随机过程在电子和计算机
随机信号分析教程课程设计
随机信号分析教程课程设计 一、课程概述 本课程旨在帮助学生了解随机信号、随机过程和信号处理的相关知识，提高其在工程实践中对随机信号分析的能力。本课程包括理论和实践两部分，理论部分主要介绍随机信号的基本概念、特性、分布和变换；实践部分则侧重于使用 MATLAB 进行信号处理和分析实验。 二、课程大纲 1. 随机信号的基本概念 1.1 随机信号的定义和分类 1.2 随机信号的概率特性 1.3 随机信号的基本分布 2. 随机信号的变换 2.1 傅里叶变换和功率谱密度 2.2 卡尔曼滤波和蒙特卡罗模拟 2.3 马尔科夫过程和随机过程 3. 信号处理的基本方法 3.1 信号的采样和量化 3.2 滤波和降噪 3.3 非线性信号处理
4. MATLAB信号处理实验 4.1 MATLAB信号处理环境搭建 4.2 信号处理基础实验 4.3 随机信号分析实验 三、课程特色 1.理论与实践相结合，突出实验操作和数据分析。 2.基于 MATLAB 平台，实验内容丰富，涵盖多个信号处理领域。 3.手把手教学，注重学生实践能力的培养，让学生在实验中更好地理解 和掌握信号处理的知识。 四、教学方法 1.现场授课 + 实验操作。 2.组织小组讨论，为学生提供更多机会与教师进行交流。 3.提供一定数量的习题和实验，让学生巩固所学知识。 五、教学评估 1.上课出勤情况：占总成绩的20% 2.实验报告：占总成绩的30% 3.期末考试：占总成绩的50% 六、参考资料 1.袁亚湘. 信号与系统. 北京：清华大学出版社，2011年。 2.陈丹. 随机信号分析. 北京：高等教育出版社，2005年。
https://www.360docs.net/doc/2719353174.html,thi, B. P. 信号处理与线性系统. 北京：人民邮电出版社，2016 年。 七、结语 本课程作为一门重要的专业核心课，是为学生提供信号处理基础知识的必修课程。通过本课程的学习，学生不仅能够掌握信号处理理论知识，还能够进行MATLAB 信号处理实验，从而更加深入地理解信号处理的核心概念和方法。希望学 生们在此课程的学习中取得优异的成绩，并在未来的科研和工作中运用所学的知识。
随机信号分析理论的应用综述
随机信号分析理论的应用综述 结课论文 学院： 系别：电子信息工程 班级： 姓名： 学号： 指导老师： 目录 第一章概述 随机信号分析的研究背景 随机信号分析的主要研究问题 第二章随机信号分析的主要内容 随机信号分析的主要研究内容 随机信号分析的基本研究方法 第三章随机信号分析的应用实例 均匀分布白噪声通过低通滤波器
语音盲分离 系统辨识 基于bartlett的周期图法估计功率谱 基于MATLAB_GUI的Kalman滤波程序 第四章展望 参考文献 第一章概述 随机信号分析的研究背景 在一般的通信系统中,所传输的信号都具有一定的不确定性,因此都属于随机信号,否则不可能传递任何信息,也就失去了通信的意义;随机信号是一种不能用确定的数学关系式来描述的、无法预测未来时刻精准值的信号,也无法用实验的方法重复实现; 随机信号是客观上广泛存在的一类信号,它是持续时间无限长,能量无限大的功率信号,这类信号的分析与处理主要是研究它们在各种变化域中的统计规律,建立相应的数学模型,以便定性和定量的描述其特性,给出相关性能指标,并研究如何改善对象的动静态性能等;随机信号分析内容涉及线性系统与信号、时间序列分析、数字信号处理、自适应滤波理论、快速算法、谱估计等方面的知识; 我们所学的是从工程应用的角度讨论随机信号的理论分析和研究方法,主要以分析随机信号与系统的相互作用为主要内容; 近年来,随着现代通讯和信息理论的飞速发展,对随机信号的研究已渗透到的各个科学技术领域,随机信号的处理是现代信号处理的重要理论基础和有效方法之一; 主要研究问题 对随机过程信号的分析来讲,我们往往不是对一个实验结果一个实现或一个具体的函数波形感兴趣,而是关心大量实验结果的某些平均量统计特性,因而随机过程信号的
关于温度信号的分析与处理
关于温度信号的分析与处理 2012级，仪器仪表工程，张光明 摘要：温度传感器是最早开发，应用最广的一类传感器。温度传感器的市场份额大大超过了其他的传感器。在温度测量中，大量噪声的存在使得原本十分微弱的温度信号淹没在噪声之中。此外，温度传感器的非线性、A/D 转换器的非线性和电路工作环境的变化，都会给温度带来的严重的误差。这些给信号的检测和处理系统的设计带来了很大麻烦。本文以自己研究通断时间面积法热量计费系统为依托，为消除或减弱测温过程中多个方面的影响因素，以及实现对温度的高精度测量，对其中应用的两种温度传感器铂电阻和DS1820的温度信号的采集和处理进行了一些探讨。 关键词: 温度传感器；PT1000；DS1820；滤波；msp430单片机 1 引言 温度是表征物体冷热程度的物理量，是工农业生产过程中一个很重要而普遍的测量参数。温度的测量及控制对保证产品质量、提高生产效率、节约能源、生产安全、促进国民经济的发展起到非常重要的作用。由于温度测量的普遍性，温度传感器的数量在各种传感器中居首位，约占50%。 然而，在温度测量中，大量噪声的存在使得原本十分微弱的温度信号淹没在噪声之中，给信号的检测和处理系统的设计带来了很大麻烦。对有效信号的采集和对噪声的抑制水平直接影响到系统温度测量性能的优劣。 传统的温度检测方式一般采用热电偶或热敏电阻，输出模拟信号，经A/D转换后才能送入单片机处理器，检测电路复杂。在对温度信号进行模拟处理时，模拟信号在长距离传输和多次加工、放大过程中信号电流的波形会改变，使信号失去一些信息，严重时出现信号中断。
数字信号处理是一个新的学科领域，它通过计算机或专用处理设备，用数字方式去处理数字或符号所表示的序列，以得到更符合人们要求的信号形式。由于数字信号处理的直接对象是数字信号，处理的方式是数值运算方式，使它相对模拟信号处理具有许多优点。数字信号处理灵活性强、稳定性高、精度高、便于大规模集成。数字信号形式简单、抗干扰能力强、可以进行加密，而且可以存储、运算系统可以获得高性能的指标参数。这些特点，使信号的数字处理在温度信号分析与处理中发挥了巨大作用。 本文涉及的通断时间面积法热量计费系统应用到两种温度传感器PT1000和单总线智能型数字温度传感器DS1820，前者用于测量供暖管道中供水和回水温度，后者用于测量用户室内温度。针对传感器的非线性、电路及元器件和AD 转换的非线性等因素对温度测量的影响，实现了多路温度的高精度检测，达到了要求设计指标。对其中应用的两种温度传感器铂电阻和DS1820的温度信号的采集和处理进行了一些探讨。 2 温度采集系统 2.1 温度采集系统的整体设计 实现对温度的控制不仅需要中央处理和控制部件如单片机 ，还涉及温度检测和采集部分、模数转换部分、信号放大部分、显示部分等构成。其中 ，非常重要的一部分是温度测量部分。 图1 一般信号的处理过程 如图1所示，传感器对温度感知，经过转换电路转换为人们可以容易处理的电信号或光信号，再经过信号放大，整流滤波跟随，转化为单片机可以控制和识别的有用信号，这些过程均为模拟信号处理。 2.2 温度传感器的选择 在一个测温系统中如果要进行可靠的温度测量，首先就需要选择正确的温度仪表，也就是温度传感器。其中热电偶、热敏电阻、铂电阻(RTD)和温度IC 都是测试中最常用的温度传感器。选用适当的温度传感器尤为重要，它可以精确感应温度的变化，进而实现温度的控制。 铂电阻测量准确度高，稳定性好，测温范围宽等特点，在中低温度范围内可作为标准仪器使传感器 放大器 整流滤波电路 跟随器 A/D 转换 输出显示电路 单片机 D/A 转换 转换电路
随机信号分析实验：随机过程的模拟与数字特征
实验二 随机过程的模拟与数字特征 实验目的 1. 学习利用MATLAB 模拟产生随机过程的方法。 2. 熟悉和掌握特征估计的基本方法及其MATLAB 实现。 实验原理 1.正态分布白噪声序列的产生 MATLAB 提供了许多产生各种分布白噪声序列的函数，其中产生正态分布白噪声序列的函数为randn 。 函数：randn 用法：x = randn(m,n) 功能：产生m ×n 的标准正态分布随机数矩阵。 如果要产生服从),(2σμN 分布的随机序列，则可以由标准正态随机序列产生。如果 )1,0(~N X ，则),(~σμσμN X +。 2.相关函数估计 MATLAB 提供了函数xcorr 用于自相关函数的估计。 函数：xcorr 用法：c = xcorr(x,y) c = xcorr(x) c = xcorr(x,y,'opition') c = xcorr(x,'opition') 功能：xcorr(x,y)计算)(n X 与)(n Y 的互相关，xcorr(x)计算)(n X 的自相关。 option 选项可以设定为： 'biased' 有偏估计。 'unbiased' 无偏估计。 'coeff' m = 0时的相关函数值归一化为1。 'none' 不做归一化处理。 3.功率谱估计 对于平稳随机序列)(n X ，如果它的相关函数满足
∞<∑+∞ -∞ =m X m R )( （2.1） 那么它的功率谱定义为自相关函数)(m R X 的傅里叶变换： ∑+∞ -∞ =-= m jm X X e m R S ωω)()( （2.2） 功率谱表示随机信号频域的统计特性，有着重要的物理意义。我们实际所能得到的随机信号的长度总是有限的，用有限长度的信号所得的功率谱只是真实功率谱的估计，称为谱估计或谱分析。功率谱估计的方法有很多种，这里我们介绍基于傅里叶分析的两种通用谱估计方法。 （1）自相关法 先求自相关函数的估计)(ˆm R X ，然后对自相关函数做傅里叶变换 ∑---=-=1 ) 1()(ˆ)(ˆN N m jm X X e m R S ω ω （2.3） 其中N 表示用于估计样本序列的样本个数。 （2）周期图法 先对样本序列)(n x 做傅里叶变换 ∑-=-=1 )()(N n n j e n x X ωω （2.4） 其中10-≤≤N n ，则功率谱估计为 2)(1)(ˆωωX N S = （2.5） MATLAB 函数periodogram 实现了周期图法的功率谱估计。 函数：periodogram 用法：[Pxx,w] = periodogram(x) [Pxx,w] = periodogram(x,window) [Pxx,w] = periodogram(x,window,nfft) [Pxx,f] = periodogram(x,window,nfft,fs) periodogram(...) 功能：实现周期图法的功率谱估计。其中： Pxx 为输出的功率谱估计值； f 为频率向量； w 为归一化的频率向量；
信号分析与处理课程设计
课程设计报告 ( 2014 -- 2015年度第一学期) 名称：信号分析与处理A课程设计题目：FIR数字滤波器的设计 院系：自动化 班级：测控1201 学号：201202030102 学生姓名：蔡文斌 指导教师：金秀章 设计周数：第22 周 成绩： 日期：2015年01月23日
《信号分析与处理A》课程设计 任务书 一、目的与要求 能够运用本课程中学到的知识，设计基于窗口函数法的FIR 数字滤波器。要求掌握数字信号处理的基本方法；FIR滤波器的设计步骤和方法；能够熟练采用C 语言或MATLAB语言进行计算机辅助设计和仿真验证设计内容的合理性。 二、主要内容 2. 请采用窗口函数法设计一个低通FIR数字滤波器，要求设计的频率响应为 |1−0.02|≤|H(e jω)|≤|1+0.02| ,|ω|≤0.3π |H(e jω)|≤0.02 ,0.4π≤|ω|≤ π 三、进度计划 四、设计（实验）成果要求 课程设计报告 五、考核方式 设计报告+答辩 学生姓名：蔡文斌 指导教师：金秀章 2015年1 月19日
课程设计正文 一、 课程设计的目的与要求 能够运用本课程中学到的知识，设计基于窗口函数法的FIR 数字滤波器。要求掌握数字信号处理的基本方法；FIR 滤波器的设计步骤和方法；能够熟练采用C 语言或MATLAB 语言进行计算机辅助设计和仿真验证设计内容的合理性。 二、 设计正文 滤波器的设计 1、所需设计的滤波器要求 采用窗口函数法设计一个低通FIR 数字滤波器，要求设计的频率响应为 {|1−0.02|≤|H(e jω)|≤|1+0.02| ,|ω|≤0.3π |H(e jω)|≤0.02 ,0.4π≤|ω| ≤ π 2、分析所需设计的滤波器并确定序列长度 本题要求我们设计一个低通FIR 滤波器，其要求的波动范围为±0.02，由20log0.02≈-34db ，查表，根据最小阻带衰减，所以选择海宁窗。该滤波器的通带截止频率ωp =0.3π，阻带截止频率ωs =0.4π，所以截止频率ωc =1 2(ωp +ωs )=0.35πrad 。过渡带宽∆ω=ωS −ωp =0.1πrad 。根据海宁窗的过渡带宽∆ω=8πN ⁄，可以确定序列的长度为80，由于N 必须为奇数，所以取N=81。 3、构造理想的频率响应 将此滤波器化为一个理想低通数字滤波器，其频率特性为 H d (e jω)={ 1， ω≤0.35π 0, 0.35π<ω≤ω 4、计算数字滤波器的单位采样响应并对其进行加窗处理 通过对理想低通数字滤波器的频率特性做傅里叶变换可得理想单位采样响应即 ℎd (n )=12π∫e jnωdωωc −ωc =sin (ωc n )πn =sin (0.35πn ) πn 所选海宁窗窗函数为 ωHn (n )={ 0.5[1+cos( 2π（n−(N−1)2) ⁄N−1 )],0≤n ≤(N −1) 0, 其他
《噪声与随机信号检测与处理》课程教学大纲
《噪声与随机信号检测与处理》课程教学大纲 课程名称：噪声与随机信号检测与处理/ Noise and Random Signal Processes 课程代码：020817 学时：32 学分： 2 讲课学时： 32 上机/实验学时：考核方式：闭卷笔试先修课程：《概率论与数理统计B》 适用专业：汽车电子工程 开课院系：电子电气工程学院自动化系 教材： 主要参考书： [1] 王永德，王军. 随机信号分析基础. 电子工业出版社, 2001 [2] 张玲华，郑宝玉. 随机信号处理. 清华大学出版社，2003. 7 [3] 金莲文. 现代数字信号处理简明教程. 清华大学出版社，2004.1 一、课程的性质和任务 本课程是汽车电子工程本科生的一门专业特设选修课，主要介绍随机信号的分析方法，包括随机信号的特点、数字特征以及平稳随机过程的特点和处理方法。 要求学生理解平稳随机过程；能掌握功率谱密度与自相关函数的关系；了解高斯过程和噪声特点；了解平稳随机过程通过性系统和窄带随机过程。重点是广义平稳随机过程（简称平稳随机过程）。 二、教学内容和基本要求 第一章随机信号基础 1.1概率空间 1.2 随机变量 1.3特征函数 1.4高斯分布 第二章平稳随机过程 2.1 随机信号的时域表示 2.2 平稳随机信号相关函数的性质 2.3 时间平均与遍历性 2.4 随机信号的频域表示 2.5 功率谱密度 第三章窄带随机过程 3.1 窄带随机过程的基本概念 3.2 窄带随机过程的性质 3.3窄带高斯随机过程的包络 第四章随机信号通过线性系统 4.1 系统输出的统计特性 4.2 系统输出的功率谱密度
4.3 白噪声通过线性系统与信号模型 第五章最优滤波与估计 5.1 维纳滤波 5.2卡尔曼滤波 5.3 谱估计初步 四、对学生能力培养的要求 通过本课程的学习，使学生初步掌握平稳随机信号的基本概念和处理方法，以及噪声的检测和处理方法。 五、说明 1．学生应该先具备概率论和数理统计的知识。 2．课程的重点是平稳时间序列分析。 3. 本课程为考试课程
随机信号分析第四版课程设计
随机信号分析第四版课程设计 1. 课程设计概述 本次课程设计旨在帮助学生深入理解随机信号分析的基本概念、理 论和方法，并能够通过计算机仿真和实验验证这些理论。课程设计主 要包括以下内容： 1.基础知识：随机变量、随机过程、功率谱密度等基本概念； 2.随机信号的特性分析：自相关函数、互相关函数、功率谱 等； 3.随机信号的数字处理：抽样、量化、编码等； 4.随机信号的数字信号处理：滤波、谱分析、抽样定理等； 5.实验与仿真：基于MATLAB或Python进行随机信号分析 的计算机仿真与实验。 通过本次课程设计，学生将掌握随机信号分析的基本方法和技能， 能够运用随机信号分析在通信、信号处理、控制等领域进行科学研究 和技术应用。 2. 课程设计要求 2.1 随机信号分析模型设计 根据本课程设计要求，学生需要在MATLAB或Python中设计模拟 随机信号，包括高斯白噪声、随机振荡信号、随机脉冲序列、随机步 进序列、随机序列等多种类型的随机信号。
学生需要通过编程计算随机信号的特性参数，包括自相关函数、互相关函数、功率谱密度、平均功率等，并分析不同类型随机信号特征参数的差异。 2.3 数字信号处理和仿真 学生需要设计一定的数字信号处理方法，包括滤波、谱分析、抽样定理等，并通过MATLAB或Python进行仿真，验证数字处理方法的有效性。 2.4 实验验证 学生需要通过实验验证所设计的随机信号分析模型和数字信号处理方法的有效性，并撰写实验报告，进行分析和总结。 3. 设计思路 3.1 随机信号模型设计 随机信号的模型设计是本次课程设计的重点内容。学生需要充分理解不同类型随机信号的特点和特性，通过MATLAB或Python编程设计不同类型的随机信号模型，并对随机信号进行可视化展示，从而加深对随机信号的理解和认识。
《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
《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 +∞ +∞ -∞ -∞ ==⎰ ⎰