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')