随机信号大作业

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随机信号分析姓名:

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第一题

设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间(0,2π)上均匀分布的随机变量。试用Matlab编程产生其三个样本函数。

源代码:

clc

clear

m=unifrnd(0,2*pi,1,10);

for k=1:3

t=1:0.1:10;

X=5*cos(t+m(k));

plot(t,X);

hold on

end

xlabel('t');ylabel('X(t)');

grid on;axis tight;

三个样本函数

第二题:

利用Matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。

分析复合信号的功率谱密度,幅度分布的特性;

分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性;分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。

设正弦信号的频率为10HZ,抽样频率为100HZ,x=sin(2*pi*fc*t)

正弦信号源代码:

clear all;

fs=100;

fc=10;

n=201;

t=0:1/fs:2;

x=sin(2*pi*fc*t);

y=awgn(x,10);

m=50;

i=-0.49:1/fs:0.49;

for j=1:m

R(j)=sum(y(1:n-j-1).*y(j:199),2)/(n-j);

Ry(49+j)=R(j);

Ry(51-j)=R(j);

end

subplot(5,2,1);

plot(t,x,'r');

title('正弦信号曲线');

ylabel('x');

xlabel('t/20pi');

grid;

分析

正弦信号加上高斯白噪声产生复合信号: y=awgn(x,10)

对复合信号进行傅里叶变换得到傅里叶变换:Y(jw)=fft(y)

复合信号的功率谱密度函数为:G(w)=Y(jw).*conj(Y(jw)/length(Y(jw)))

复合信号曲线图源代码:

plot(t,y,'r');

title('复合信号曲线');

ylabel('y');

xlabel('t/20pi');

grid;

复合信号频谱源代码:

FY=fft(y);

FY1=fftshift(FY);

f=(0:200)*fs/n-fs/2;

plot(f,abs(FY1),'r');

title('复合信号频谱图');

ylabel('F(jw)');

xlabel('w');

grid;

功率谱密度源代码:

P=FY1.*conj(FY1)/length(FY1); plot(f,P,'r');

title('复合信号功率谱密度图'); ylabel('G(w)');

xlabel('w');

grid;

(2)分析

正弦曲线的复合信号通过RC积分电路后得到信号为:

通过卷积计算可以得到y2 即:y2= conv2(y,b*pi^-b*t)

y2的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到Y2(jw)=fft(y2) y2的功率谱密度G2(w)=Y2(jw).*conj(Y2(jw)/length(Y2(jw)))

频谱源代码:

b=10;

y2=conv2(y,b*pi^-b*t);

Fy2=fftshift(fft(y2));

f=(0:400)*fs/n-fs/2;

plot(f,abs(Fy2),'r');

title('复合信号通过RC系统后频谱图');

ylabel('Fy2(jw)');

xlabel('w');

grid;

功率谱密度源代码:

P2=Fy2.*conj(Fy2)/length(Fy2);

plot(f,P2,'r');

title('复合信号通过RC系统后功率密度图');

ylabel('Gy2(w)');

xlabel('w');

grid;

(3)复合信号 y通过理想滤波器电路后得到信号y3

通过卷积计算可以得到y3 即:y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t)) y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到

Y3(jw)=fft(y3),y3的功率谱密度

G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))

频谱源代码:

y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t));

Fy3=fftshift(fft(y3));

f3=(0:200)*fs/n-fs/2;

plot(f3,abs(Fy3),'r');

title('复合信号通过理想滤波器频谱图');

ylabel('Fy3(jw)');

xlabel('w');

grid;

功率谱密度源代码:

P3=Fy3.*conj(Fy3)/length(Fy3);

plot(f3,P3,'r');

title('理想信号通过理想滤波器功率密度图'); ylabel('Gy3(w)');

xlabel('w');

grid;

西电随机信号大课后复习

随机信号大作业 班级:02xxxx 姓名:xx

学号:02xxxxx 第一章 1.23上机题:设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间(0,2π)上均匀分布的随机变量。试用Matlab编程产生其三个样本函数。 解:程序: clc clear m=unifrnd(0,2*pi,1,10); for k=1:3 t=1:0.1:10; X=5*cos(t+m(k)); plot(t,X); hold on

end title('其三个样本函数'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on ;axis tight ; 由 Matlab 产生的三个样本函数如下图所示: 第二章 2.22 上机题:利用Matlab 程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。 (3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -4-3-2-101 23 4其三个样本函数 t X (t )

解:取数据如下: 正弦信号的频率为:fc=10HZ,抽样频率为:fs=100HZ; 信号:x=sin(2*pi*fc*t); 高斯白噪声产生复合信号y: y=awgn(x,10); 复合信号y通过理想滤波器电路后得到信号y3 ,通过卷积计算可以得到y3 即:y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t)); y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到Y3(jw)=fft(y3),y3的功率谱密度:G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))。 程序: clear all; fs=100; fc=10; n=201; t=0:1/fs:2; x=sin(2*pi*fc*t); y=awgn(x,10); m=50; i=-0.49:1/fs:0.49; for j=1:m R(j)=sum(y(1:n-j-1).*y(j:199),2)/(n-j); Ry(49+j)=R(j);

2014年北京邮电大学随机信号分析与处理期末考试试题

北京邮电大学随机信号分析与处理综合练习题 一、判断题: 1. 设()X t 和()Y t 是相互独立的平稳随机过程,则它们的乘积也是平稳的。 2.()X t 为一个随机过程,对于任意一个固定的时刻i t ,()i X t 是一个确定值。 3.设X 和Y 是两个随机变量,X 和Y 不相关且不独立,有()()()D X Y D X D Y +=+。 4.一般来说,平稳正态随机过程与确定性信号之和仍然为平稳的正态过程。 5.设()X t 是不含周期分量的零均值平稳随机过程,其自相关函数为()X R τ,从物 理概念上理解,有lim ()0X R ττ→∞ =。 6. 对于线性系统,假设输入为非平稳随机过程,则不能用频谱法来分析系统输出随机过程的统计特性。 7. 若随机过程X (t )满足,与t 无关,则X (t )是广义平稳(宽平稳)过程。 8. 随机过程的方差表示消耗在单位电阻上瞬时功率的统计平均值。 9. 广义循环平稳的随机过程本身也是一种广义平稳的随机过程。 10. 高斯白噪声经过匹配滤波器后仍然为高斯白噪声。 二.选择填空 1.对于联合平稳随机过程()X t 和()Y t 的互相关函数()XY R τ,以下关系正确的是 (1)。 (1)A .()()XY XY R R ττ-= B.()-()XY YX R R ττ-=

C.)()(ττYX XY R R =- D.)()(ττXY XY R R -=- 2.随机过程X(t)的自相关函数满足1212(,)()()0X X X R t t m t m t =≠,则可以断定1()X t 和2()X t 之间的关系是(2)。 (2)A.相互独立B.相关C.不相关D.正交 3.两个不相关的高斯随机过程)(t X 和)(t Y ,均值分别为X m 和Y m ,方差分别为2X σ和2Y σ,则) (t X 和)(t Y 的联合概率密度为(3)。 (3)A .2222()()(,)22X Y X Y x m y m f x y σσ????--??=-+?????????? B.2222()()1 (,)exp 222X Y X Y X Y x m y m f x y πσσσσ????--??=-+?????????? C.2222()()(,)2()X Y X Y x m y m f x y σσ??-+-=-??+?? D.2222()()1 (,)exp 22()X Y X Y X Y x m y m f x y πσσσσ??-+-=-??+?? 4.设()sin()()c X t A t n t ω=+,其中()()cos()()sin()c c s c n t n t t n t t ωω=-是零均值平稳窄带高斯噪声,A 是不等于0的常数,则()X t 的包络服从(4),()X t 的复包络服从(5)。 (4)A.莱斯分布B.瑞利分布C.高斯分布D.均匀分布 (5)A.莱斯分布B.瑞利分布C.高斯分布D.均匀分布 5.设()N t 是平稳随机过程,其功率谱密度为()N G ω,定义()0()()sin X t N t t ωθ=+,θ在0到2π之间均匀分布,则()X t 的平均功率谱密度为(6)。

西电随机信号分析大作业

随机信号分析大作业 学院:电子工程学院 班级:021151 学号:02115037 姓名:隋伟哲

第一题:设有随机信号X(t)=5cos(t+a),其中相位a是在区间(0,2π)上均匀分布的随机变量,使用Matlab编程产生其三个样本函数。 解: 源程序如下: clc;clear; C=2*pi*rand(1,3);%在[0,2π]产生均匀分布的相位角 t=1:.1:80; y1=5*cos(t+C(1)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y2=5*cos(t+C(2)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y3=5*cos(t+C(3)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 plot(t,y1,'r-'); hold on; plot(t,y2,'g--'); hold on; plot(t,y3,'k-'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on;axis([0 30 -8 8]); title('随机相位的三条样本曲线'); 产生的三条样本曲线:

第二题:利用Matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性; (2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性; (3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 解:设定正选信号的频率为10HZ,抽样频率为100HZ x=sin(2*pi*fc*t)

(1)正弦函数加上高斯白噪声: y=awgn(x,10) y 的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到: Y(jw)=fft(y) y 的功率谱密度: G(w)=Y(jw).*conj(Y(jw)/length(Y(jw))) 随机序列自相关函数的无偏估计公式为: 1 01()()()N m xx n R m x n x n m N m --==+-∑ 01m N ≤≤- (2)复合信号 y 通过RC 积分电路后得到信号y2 通过卷积计算可以得到y2 即:y2= conv2(y,b*pi^-b*t) y2的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到: Y2(jw)=fft(y2) y2的功率谱密度: G2(w)=Y2(jw).*conj(Y2(jw)/length(Y2(jw))) (3)复合信号 y 通过理想滤波器电路后得到信号y3 通过卷积计算可以得到y3 即:y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t)) y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到: Y3(jw)=fft(y3) y3的功率谱密度: G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))

工程教育专业认证标准

工程教育专业认证标准(讨论稿) (2011年11月) 1.总则 (1)本标准适用于普通高等学校工程教育本科专业认证。 (2)本标准提供工程教育本科培养层次的基本质量要求。 (3)本标准由通用标准和专业补充标准组成。

2.通用标准 2.1 专业目标 2.1.1 专业设置 专业设置适应国家和地区、行业经济建设的需要,适应科技进步和社会发展的需要,符合学校自身条件和发展规划,有明确的服务面向和人才需求。申请认证或重新认证的专业必须具有: 1.明确充分的专业设置依据和论证,有相应学科作依托,专业口径、布局符合学校的定位。 2.明确的、可衡量、公开的人才培养目标。根据经济建设和社会发展的需要、自身条件和发展潜力,确定在一定时期内培养人才的层次、类型和人才的主要服务面向。 3.至少已有3届毕业生。 2.1.2 毕业生能力 专业必须证明所培养的毕业生达到如下知识、能力与素质的基本要求: 1.具有较好的人文社会科学素养、较强的社会责任感和良好的工程职业道德; 2.具有从事工程工作所需的相关数学、自然科学知识以及一定的经济管理知识; 3.掌握扎实的工程基础知识和本专业的基本理论知识,了解本专业的前沿发展现状和趋势; 4.具有综合运用所学科学理论和技术手段分析并解决工程问题的基本能力; 5.掌握文献检索、资料查询及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法; 6.具有创新意识和对新产品、新工艺、新技术和新设备进行研究、开发和设计的初步能力; 7.了解与本专业相关的职业和行业的生产、设计、研究与开发的法律、法规,熟悉环境保护和可持续发展等方面的方针、政策和法津、法规,能正确认识工程对于客观世界和社会的影响; 8.具有一定的组织管理能力、较强的表达能力和人际交往能力以及在团队

随机信号处理

随机信号处理 大作业 学院:电子工程学院 、

马尔可夫过程概述 摘要:叙述了随机过程中的某一种--马尔可夫过程的基本定义 ,特点,以及它的应用领域;通过对离散时间马尔可夫链进行仿真分析,掌握马尔可夫的特点。 1. 随机过程发展简述 在当代科学与社会的广阔天地里,人们都可以看到一种叫作随机过程的数学模型:从银河亮度的起伏到星系空间的物质分布、从分子的布朗运动到原子的蜕变过程,从化学反应动力学到电话通讯理论、从谣言的传播到传染病的流行、从市场预测到密码破译,随机过程理论及其应用几乎无所不在。 一些特殊的随机过程早已引起注意,例如1907年前后,Α.Α.马尔可夫研究过一列有特定相依性的随机变量,后人称之为马尔可夫链(见马尔可夫过程);又如1923年N.维纳给出了布朗运动的数学定义(后人也称数学上的布朗运动为维纳过程),这种过程至今仍是重要的研究对象。虽然如此,随机过程一般理论的研究通常认为开始于30年代。1931年,Α.Η.柯尔莫哥洛夫发表了《概率论的解析方法》;三年后,Α.Я.辛钦发表了《平稳过程的相关理论》。这两篇重要论文为马尔可夫过程与平稳过程奠定了理论基础。稍后,P.莱维出版了关于布朗运动与可加过程的两本书,其中蕴含着丰富的概率思想。1953年,J.L.杜布的名著《随机过程论》问世,它系统且严格地叙述了随机过程的基本理论。1951年伊藤清建立了关于布朗运动的随机微分方程的理论(见随机积分),为研究马尔可夫过程开辟了新的道路;近年来由于鞅论的进展,人们讨论了关于半鞅的随机微分方程;而流形上的随机微分方程的理论,正方兴未艾。60年代,法国学派基于马尔可夫过程和位势理论中的一些思想与结果,在相当大的程度上发展了随机过程的一般理论,包括截口定理与过程的投影理论等,中国学者在平稳过程、马尔可夫过程、鞅论、极限定理、随机微分方程等方面也做出了较好的工作。 2. 马尔可夫过程发展 2.1 马尔可夫过程简介 马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程。设X(t)是一随机过程,当过程在时刻t0所处的状态为已知时,时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关,这个特性成为无后效性。无后效的随机过程称为马尔科夫过程。马尔科夫过程中的时同和状态既可以是连续的,又可以是离散的。我们称时间离散、状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链。马尔科夫链中,各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概率矩阵控制。 2.2 马尔可夫过程的发展 20世纪50年代以前,研究马尔可夫过程的主要工具是微分方程和半群理论(即分析方法);1936年前后就开始探讨马尔可夫过程的轨道性质,直到把微分方程和半群理论的分析方法同研究轨道性质的概率方法结合运用,才使这方面的研究工作进一步深化,并形成了对轨道分析必不可少的强马尔可夫性概念。1942年,伊藤清用他创立的随机积分和随机微分方程理论来研究一类特殊而重要的马尔可夫过程──扩散过程,开辟了研究马尔可夫过程的又一重要途径。 出于扩大极限定理应用范围的目的,马尔科夫在20世纪初开始考虑相依随机变量序列的规律,并从中选出了最重要的一类加以研究。1906年他在《大数定律关于相依变量的扩展》一文中,第一次提到这种如同锁链般环环相扣的随机变量序列,其中某个变量各以多大

随机信号分析大作业

随机信号分析实验报告 信息25班 2120502123 赵梦然

作业题三: 利用Matlab 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n),并通过一脉冲响应为 (0.8)(0)0 n n h n else =≥??? 的线性滤波器。 (1) 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n),检验其一维概率密度函 数是否与理论相符。 (2) 绘出输入输出信号的均值、方差、自相关函数及功率谱密度的图形,讨论输出信号服从 何种分布。 (3) 试产生在[-1,+1]区间均匀分布的白噪声序列,并将其替换高斯白噪声通过上述系统。 画出此时的输出图形,并观察讨论输出信号服从何种分布。 作业要求 (1) 用MATLAB 编写程序。最终报告中附代码及实验结果截图。 (2) 实验报告中必须有对实验结果的分析讨论。 提示: (1) 可直接使用matlab 中已有函数产生高斯白噪声随机序列。可使用hist 函数画出序列的 直方图,并与标准高斯分布的概率密度函数做对比。 (2) 为便于卷积操作,当N 很大时,可近似认为h(N)=0。卷积使用matlab 自带的conv 函 数。 (3) 分析均值、方差等时,均可使用matlab 现有函数。功率谱密度和自相关函数可通过傅 里叶变换相互获得。傅里叶变换使用matlab 自带的fft 函数。 (4) 作图使用plot 函数。

一、作业分析: 本题主要考察的是加性高斯白噪声相关问题,因此构造一个高斯白噪声十分重要,故在本题中使用randn函数随机生成一个个符合高斯分布的数据,并由此构成高斯白噪声;而且由于白噪声是无法完全表示的,故此根据噪声长度远大于信号长度时可视为高斯白噪声,构造了一个长度为2000的高斯白噪声来进行试验。 二、作业解答: (1)matlab程序为: x-1000:1:1000; k=1*randn(1,length(x));% 生成零均值单位方差的高斯白噪声。 [f,xi]=ksdensity(x);%利用ksdensity函数估计样本的概率密度。 subplot(1,2,1); plot(x,k); subplot(1,2,2); plot(xi,f); 实验结果为:

北京理工大学2011级随机信号分析期末试题B卷

北京理工大学2011级随机信号分析期末试题B卷 1(15分)、考虑随机过程X t=2Nt2,其中N为标准正态随机变量。计算X(t)在t为0秒,1秒,2秒时的一维概率密度函数fx x;0,fx x;1,fx x;2 2(15分)、考虑随机过程X t=a2cos2(ω0t+?),其中a,ω0为常数,?为在[0,2π) 上均匀分布的随机变量。 (1)、X(t)是否为宽平稳随机过程?为什么? (2)、X(t)是否为宽遍历随机过程?为什么? (3)、求X(t)的功率谱密度及平均功率。 3(15分)、考虑下述随机过程 Y(t)=X k dk t t?2T 式中,X(t)为宽平稳随机过程。 (1)、试找出一线性时不变系统,使得系统输入为X(t)时其输出为Y(t),写出该系统的单位冲激响应; (2)、假定X(t)的自相关函数为R XX(τ),计算Y(t)的自相关函数; (3)、假定X(t)的功率谱密度为S XX(ω),计算Y(t)的功率谱密度。 4(15分)、已知某宽平稳高斯随机过程的功率谱密度如下 S XXω=10 22 将其通过一微分网络,输出为Y(t)。 (1)、求Y(t)的功率谱密度S Yω; (2)、求Y(t)的平均功率; (2)、求Y2(t)的平均功率。 5(40分)、已知X t=A t cos(ω t?θ)?A t sin?(ω0t?θ) 其中A(t)为宽平稳实随机过程,功率谱密度如图1所示,且ω0?W,θ服从(0,2π)上均匀分布的随机变量。 分别定义X(t) 和同相分量和正交分量为: X I t=X t cosω0t+X t sinω0t X Q t=X t cosω0t?X t sinω0t 式中,X t表示X(t)的希尔伯特变换。 (1)、计算X(t)及X t的平均功率,分别画出X(t),X(t)的复解析过程,X(t)的复包络,以及X(t)的正交分量和同相分量的功率谱密度; (2)、若A(t)为零均值的随机过程,X(t)通过如图2的系统,求Y(t)的均值和方

北理工随机信号分析实验报告

本科实验报告实验名称:随机信号分析实验

实验一 随机序列的产生及数字特征估计 一、实验目的 1、学习和掌握随机数的产生方法。 2、实现随机序列的数字特征估计。 二、实验原理 1、随机数的产生 随机数指的是各种不同分布随机变量的抽样序列(样本值序列)。进行随机信号仿真分析时,需要模拟产生各种分布的随机数。 在计算机仿真时,通常利用数学方法产生随机数,这种随机数称为伪随机数。伪随机数是按照一定的计算公式产生的,这个公式称为随机数发生器。伪随机数本质上不是随机的,而且存在周期性,但是如果计算公式选择适当,所产生的数据看似随机的,与真正的随机数具有相近的统计特性,可以作为随机数使用。 (0,1)均匀分布随机数是最最基本、最简单的随机数。(0,1)均匀分布指的是在[0,1]区间上的均匀分布,即 U(0,1)。实际应用中有许多现成的随机数发生器可以用于产生(0,1)均匀分布随机数,通常采用的方法为线性同余法,公式如下: )(m od ,110N ky y y n n -= N y x n n /= 序列{}n x 为产生的(0,1)均匀分布随机数。 下面给出了上式的3组常用参数: 1、10 N 10,k 7==,周期7 510≈?; 2、(IBM 随机数发生器)31 16 N 2,k 23,==+周期8 510≈?; 3、(ran0)31 5 N 21,k 7,=-=周期9 210≈?; 由均匀分布随机数,可以利用反函数构造出任意分布的随机数。 定理 1.1 若随机变量 X 具有连续分布函数F X (x),而R 为(0,1)均匀分布随机变量,则有 )(1R F X x -= 由这一定理可知,分布函数为F X (x)的随机数可以由(0,1)均匀分布随机数按上式进行变

2016 北理工考研826信号处理导论大纲

826(学硕)信号处理导论 一、考试内容 1、信号与系统部分 信号与系统以确定性信号经过线性时不变(LTI)系统的传输与处理为主线,构建起一套基本概念和基本分析与处理方法,从时域到变换域,从连续到离散,从输入输出描述到状态空间描述。 考生应掌握如下基本概念、理论和方法: (1)信号、系统的基本概念:信号描述及波形运算,基本典型信号。系统模型、互联及主要特 性; (2)LTI系统的时域分析:卷积积分、卷积和、卷积性质与计算。用微分/差分方程描述的因果 系统的经典解法。零输入/零状态响应; (3)确定信号的频谱分析:周期信号的傅立叶级数及傅立叶变换。非周期信号的傅立叶变换及 其性质,典型信号的傅立叶变换及其频谱表示。抽样定理; (4)LTI系统的频域分析:系统频率响应,系统的傅立叶分析法。系统模与相位表示、波特图。 无失真传输条件,理想滤波器; (5)LTI系统的复频域分析:拉氏变换,Z变换。典型信号的变换对。用单边拉氏变换和Z变 换求解微分/差分方程。系统函数。系统方框图; (6)系统状态空间分析:状态方程与输出方程的建立。掌握状态方程的一种解法。多输入-多 输出系统稳定性判别。 2、数字信号处理部分 数字信号处理在全面掌握信号与系统知识的基础上,针对确定性离散信号构建起一套从连续到离散,从时域到变换域的基本概念和基本分析与处理方法。 考生应掌握如下基本概念、理论和方法: (1)全面掌握信号与系统的基础知识; (2)离散傅立叶变换(DFT):DFT定义、性质;频率取样;用DFT对连续时间信号逼近;加 权技术与窗函数; (3)快速傅立叶变换(FFT):基-2按时间/按频率抽取的FFT算法;N为复合数的FFT算法; 分裂基FFT算法;实序列的FFT算法;快速FFT的应用; (4)数字滤波器(DF):IIR/FIR DF的基本结构;IIR DF的设计(原理、常用模拟低通滤波器 的特性、从模拟滤波器设计数字滤波器的方法);FIR DF的设计(原理、线性相位FIR DF 的特点、窗函数设计法和频率取样设计法);IIR和FIR DF的比较。 3、随机信号分析部分

随机信号实验报告

随机信号分析 实验报告 目录 随机信号分析 (1) 实验报告 (1) 理想白噪声和带限白噪声的产生与测试 (2) 一、摘要 (2) 二、实验的背景与目的 (2) 背景: (2) 实验目的: (2) 三、实验原理 (3) 四、实验的设计与结果 (4) 实验设计: (4) 实验结果: (5) 五、实验结论 (12) 六、参考文献 (13) 七、附件 (13) 1

理想白噪声和带限白噪声的产生与测试一、摘要 本文通过利用MATLAB软件仿真来对理想白噪声和带限白噪声进行研究。理想白噪声通过低通滤波器和带通滤波器分别得到低通带限白噪声和帯通带限白噪声。在仿真的过程中我们利用MATLAB工具箱中自带的一些函数来对理想白噪声和带限白噪声的均值、均方值、方差、功率谱密度、自相关函数、频谱以及概率密度进行研究,对对它们进行比较分析并讨论其物理意义。 关键词:理想白噪声带限白噪声均值均方值方差功率谱密度自相关函数、频谱以及概率密度 二、实验的背景与目的 背景: 在词典中噪声有两种定义:定义1:干扰人们休息、学习和工作的声音,引起人的心理和生理变化。定义2:不同频率、不同强度无规则地组合在一起的声音。如电噪声、机械噪声,可引伸为任何不希望有的干扰。第一种定义是人们在日常生活中可以感知的,从感性上很容易理解。而第二种定义则相对抽象一些,大部分应用于机械工程当中。在这一学期的好几门课程中我们都从不同的方面接触到噪声,如何的利用噪声,把噪声的危害减到最小是一个很热门的话题。为了加深对噪声的认识与了解,为后面的学习与工作做准备,我们对噪声进行了一些研究与测试。 实验目的: 了解理想白噪声和带限白噪声的基本概念并能够区分它们,掌握用MATLAB 或c/c++软件仿真和分析理想白噪声和带限白噪声的方法,掌握理想白噪声和带限白噪声的性质。

随机信号分析大作业

随机信号分析大作业

一、实验目的 基于随机过程的莱斯表达式产生窄带随机过程。 二、实验内容及实验原理 1,基于随机过程的莱斯表达式 00()()cos ()sin y t a t t b t t ωω=- (3.1) 2,实验过程框图如下: 3,理想低通滤波器如图所示: 图1 理想低通滤波器 ()20 A H ?ω ?ω≤ ?ω=? ??其它 (3.2) 设白噪声的物理谱0=X G N ω() ,则系统输出的物理谱为 2 2 0=()=20 Y X N A G H G ?ω ?0≤ω≤ ?ωωω???()() 其它 (3.3) 输出的自相关函数为:

1 ()()cos 2Y Y R G d τωωτωπ ∞ = ? /2 200 1cos 2N A d ωωτωπ ?= ? (3.4) 2 0sin 242 N A ωτωωτπ ??=? ? 可知输出的自相关函数()Y R τ是一个振荡函数。计算高斯白噪声x(t)、限带白噪声()a t 、()b t 及窄带随机过程()y t 的均值,并绘出随机过程各个随机过程的自相关函数,功率谱密度图形。 三、MATLAB 实验程序 function random(p,R,C) %产生一个p 个点的随机过程 %--------------------------高斯窄带随机过程代码--------------------------% n=1:p; w=linspace(-pi,pi,p); wn=1/2*pi*R*C; [b,a]=butter(1,wn,'low'); %产生低通滤波器 Xt=randn(1,p); %产生p 个点均值为0方差为1的随机数,即高斯白噪声 at=filter(b,a,Xt); %让高斯白噪声通过低通滤波器 y_at=at.*cos(w.*n); %产生随机过程a (t ) y_bt=at.*sin(w.*n); %产生随机过程b (t ) yt=y_at-y_bt; %产生一个p 个点的高斯窄带随机过程 subplot(211) plot(yt) title('高斯窄带随机过程y(t)') subplot(212) pdf_ft=ksdensity(yt) ; plot(pdf_ft) title('y(t)的概率密度图') disp('均值如下') E_Xt=mean(y_at) E_at=mean(y_at) E_bt=mean(y_bt) E_ft=mean(yt) %-----------------------自相关函数代码如下--------------------------% figure(2) R_Xt=xcorr(Xt); %高斯白噪声X(t)的自相关函数 R_at=xcorr(at); %限带白噪声的自相关函数 R_y_at=xcorr(y_at); %随机过程a(t).coswt 的自相关函数 R_y_bt=xcorr(y_bt); %随机过程b(t).coswt 的自相关函数 R_ft=xcorr(yt);

最新现代流动测试技术大作业

现代流动测试技术 大作业 姓名: 学号: 班级: 电话: 时间:2016

第一次作业 1)孔板流量计测量的基本原理是什么?对于液体、气体和蒸汽流动,如何布置测点? 基本原理:充满管道的流体流经管道的节流装置时,在节流件附近造成局部收缩,流速增加,在上下游两侧产生静压差。在已知有关参数的条件下,根据流动连续性原理和伯努利方程可以推导出差压与流量之间的关系而求得流量。公式如下: 4v q d π α== 其中: C -流出系数 无量纲 d -工作条件下节流件的节流孔或喉部直径 D -工作条件下上游管道内径 qv -体积流量 m3/s β-直径比d/D 无量纲 ρ—流体的密度Kg/m3 测量液体时,测点应布置在中下部,应为液体未必充满全管,因此不可以布置的太靠上。 测量气体时,测点应布置在管道的中上部,以防止气体中密度较大的颗粒或者杂质对测量产生干扰。 测量水蒸气时,测点应该布置在中下部。 2)简述红外测温仪的使用方法、应用领域、优缺点和技术发展趋势。 使用方法:红外测温仪只能测量表面温度,无法测量内部温度;安装地点尽量避免有强磁场的地方;现场环境温度高时,一定要加保护套,并保证水源的供应;现场灰尘、水汽较大时,应有洁净的气源进行吹扫,保证镜头的洁净;红外探头前不应有障碍物,注意环境条件:蒸汽、尘土、烟雾等,它阻挡仪器的光学系统而影响精确测温;信号传输线一定要用屏蔽电缆。 应用领域:首先,在危险性大、无法接触的环境和场合下,红外测温仪可以作为首选,比如: 1)食品领域:烧面管理及贮存温度 2)电气领域:检查有故障的变压器,电气面板和接头 3)汽车工业领域:诊断气缸和加热/冷却系统 4)HVAC 领域:监视空气分层,供/回记录,炉体性能。 5)其他领域:许多工程,基地和改造应用等领域均有使用。 优点:可测运动、旋转的物体;直接测量物料的温度;可透过测量窗口进行测量;远距离测量;维护量小。 缺点:对测量周围的环境要求较高,避免强磁场,探头前不应有障碍物,信号传输线要用屏蔽电缆,当环境很恶劣时红外探头应进行保护。 发展趋势:红外热像仪,可对有热变化表面进行扫描测温,确定其温度分布图像,迅速检测出隐藏的温差。便携化,小型化也是其发展趋势。 3)简述LDV 和热线的测速原理及使用方法。

《随机信号》上机仿真报告【西电】

班级 学号 随机信号分析仿真报告 学院电子工程学院 专业 学生姓名 老师姓名

随机信号分析上机(结课)报告 姓名:学号: 第一题: 1.23设有随机初相信号)cos(5)(X ?+=t t ,其中相位?是在区间(0,2π)上均匀分布分的 随机变量,用MATLAB编程产生是三个样本函数。仿真部分: 图 1.1随机初相信号样本函数 其中,随机变量相位?可以共通过函数:“unifrnd(0,2*pi)”来实现; 而产生三个样本则可以通过简单的循环得到。

第二题: 2.22利用Matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。 (1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性; (2)分析复合信号通过RC积分电路(理想低通系统)后的功率谱密度和相应的幅度分布特性; 思路分析: ●幅度分布:可以通过“hilbert()”变换后取其绝对值便得到包络; ●功率密度谱,根据定义,它是函数自相关函数的傅立叶变换; ?可以先用“[ry,a]=xcorr(y,‘unbiased’)”函数来求得信号的自相关函数; ?通过“gy=fft(ry)”函数来求得相关函数的傅里叶变换; ?最后通过“fftshift(gy)”函数对傅立叶变换后的结果进行矫正。 ●低通滤波器可以通过函数“fir1()”进行设计,并最终通过“filter()”函数作用于 信号。(由于fir1采用的是归一化频率,所以设计时要注意先把采样频率归一化, 也就是除以二。) 仿真部分: 仿真参数:正弦信号频率fc=20Hz,振幅为0.25,;采样频率fs=600Hz; (1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性; 图 2.1复合信号相关的曲线%求功率谱密度代码段: %y为复合信号 %先求得自相关函数rx [ry,a]=xcorr(y,'unbiased'); %求自相关的傅里叶变换Fy0=fft(ry); %矫正 Fy1=fftshift(Fy0); %求包络 hilbert_y=hilbert(y); A=abs(hilbert_y);

随机信号分析大作业:利用matlab程序设计设计一个正旋信号加高斯白噪声的复合信号

班级:021012班学号:0210111X姓名:李X 随机信号大作业 利用matlab程序设计设计一个正旋信号加高斯白噪声的复合信号。 源代码: 正旋sinx信号 x=(0:0.01:2); y1=sin(10*pi*x); plot(x,y1,'r'); title('y=sin(10*pi*x)'); ylabel('y'); xlabel('x/10pi'); grid;正旋信号如下图: 高斯白噪声,当白噪声的方差为10的-4次方时 y2=0.01*randn(1,201); plot(x,y2,'r'); title('高斯白噪声'); ylabel('y'); xlabel('x/10pi'); grid; 1:加入噪声之后的信号。因为白噪声方差过小,变化过快,叠加信号大致显示

出的是正旋波形 y=y1+y2; plot(x,y,'r'); title('叠加了高斯白噪声的sinx'); ylabel('y'); xlabel('x/10pi'); grid; 2:当增加白噪声的方差到0.01时,观察复合信号,可以发现,复合信号波形没有第一次平滑,较第一个复合波形而言更显无序性 3:方差增加到1时:

取方差为0.01时的白噪声作函数频谱图和白噪声自相关函数图:FY=fft(y); FY1=fftshift(FY); f=(0:200)*100/201-50; subplot(1,2,1); plot(f,abs(FY1),'r'); ylabel('F(jw)'); xlabel('w'); grid; i=-0.49:1/100:0.49; for j=1:50 R(j)=sum(y2(1:201-j-1).*y2(j:199),2)/(201-j); Rx(49+j)=R(j); Rx(51-j)=R(j); end subplot(1,2,2); plot(i,Rx,'r'); ylabel('Rx'); xlabel('x'); grid; 左图为函数频谱图;右图为白噪声自相关函数图

随机信号大作业(西电)

一,设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间(0,2π)上均匀分布的随机变量。 (1)试用Matlab编程产生其三个样本函数。 MATLAB代码如下 clc clear m=unifrnd(0,2*pi,1,10); for k=1:3 t=1:0.1:10; X=5*cos(t+m(k)); plot(t,X); hold on end xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on;axis tight; 二、利用Matlab 程序设计一正弦信号加高斯白噪声的复合信号。

1. 分析复合信号的功率谱密度,幅度分布特性; 2. 分析复合信号通过RC 积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性; 3. 分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性; 问题分析 1).正弦信号的频率、采样信号的频率、信噪比分别设定为fc、fs、 N,并利用awgn函数得出加入高斯白噪声的复合信号的波形,通过画出幅度的分布直方图得出幅度分布的初步特性。并利用傅里叶变换得出复合信号的频谱特性,之后再利用xcorr函数得出复合信号的自相关系数,并通过自相关系数的傅里叶变换得到功率谱密度曲线图。并且分别设定了两组fc、fs、 N数据得出结果 2).复合信号通过RC电路时,分别求得它的暂态和稳态分量得出此时的信号,再利用1)中的方法进行求解,此处多设定了电阻R、电容C的参数,并且分别设定了两组fc、fs、 N、R、C数据得出结果。 3).复合信号通过低通滤波电路时,利用fir1和fir1ter函数得出低通滤波后的信号,再利用1)中的方法进行求解,分别设定了两组fc、fs、 N数据得出结果 1)MATLAB程序代码如下: clear;clc;

西安交大随机信号分析大作业

随机信号分析 学院:班级: 姓名:学号:

随机信号分析大作业 作业题三: 利用Matlab 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n),并通过一脉冲响应为 (0.8)(0)0 n n h n else =≥??? 的线性滤波器。 (1) 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n),检验其一维概率密度函数是否与理论相符。 (2) 绘出输入输出信号的均值、方差、自相关函数及功率谱密度的图形,讨论输出信号服从何种分布。 (3) 试产生在[-1,+1]区间均匀分布的白噪声序列,并将其替换高斯白噪声通过上述系统。画出此时的输出图形,并观察讨论输出信号服从何种分布。 作业要求 (1) 用MATLAB 编写程序。最终报告中附代码及实验结果截图。 (2) 实验报告中必须有对实验结果的分析讨论。 提示: (1) 可直接使用matlab 中已有函数产生高斯白噪声随机序列。可使用hist 函数画出序列的直方图,并与标准高斯分布的概率密度函数做对比。 (2) 为便于卷积操作,当N 很大时,可近似认为h(N)=0。卷积使用matlab 自带的conv 函数。 (3) 分析均值、方差等时,均可使用matlab 现有函数。功率谱密度和自相关函数可通过傅里叶变换相互获得。傅里叶变换使用matlab 自带的fft 函数。 (4) 作图使用plot 函数。

程序和最终结果 1.产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n),检验其一维概率密度函数是否与理论相符。 程序: y=randn(1,2500); y=y/std(y); y=y-mean(y); a=0; b=sqrt(1); y=a+b*y; hist(y); plot(y); >> y=normpdf(x,0,1); >> plot(x,y) 图: 实验结果分析: 图为产生的高斯白噪声的直方图,标准高斯分布,高斯白噪声在时域的分布; 图中直方图和标准高斯分布符合。

随机信号大作业

随机信号分析大作业 学院:电子工程学院指导教师:李琦 2017年12月11日

1.设有随机初相信号X t=5cos?(t+φ),其中相位φ是在区间(0,2π)上均匀分布的随机变量。试用Matlab编程产生其三个样本函数。 代码:%sjf均匀分布的随机相位 sjf=unifrnd(0,2*pi,4,1); for k=1:3 t=1:0.1:10; x=5*cos(t+sjf(k)); plot(t,x); hold on end xlabel('t'); ylabel('X(t)'); grid on; axis tight; 仿真结果: 随机初相信号的三个样本函数

2.利用matlab程序设计设计一个正旋信号加高斯白噪声的复合信号。 (1)分析复合信号的功率谱密度,幅度分布的特性; (2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性; (3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 答:(1) 代码:%初始条件:正弦信号频率为10Hz,采样频率为100Hz,加入高斯白噪声的信噪比为10 fc=20; fs=100; XZB=10; T=2; t=0:0.01:2; n=2*fs+1; x=sin(2*pi*fc*t); y=awgn(x,XZB); figure(1); hist(y,100); FF1=fft(y); FF2=fftshift(FF1); f=(0:n-1)*fs/n-fs/2; [Cy,a]=xcorr(y,'unbiased'); a=a*T/n; figure(2); Cyk=abs(fftshift(fft(Cy,n))); plot(f,Cyk); xlabel('频率'); ylabel('G(f)'); grid on;

北理826复试经验

专业笔试:听力之后就是,今年还是模电数电,分开出题,先模后数,题目都很基础,基本概念,基本计算,基本设计。我记得的题目:模电有判断,填空,计算。考了双极型和结型的工作状态,放大区啊,饱和区,可变电阻区这之类的;反馈的类型以及对输入电阻和电流稳定度的影响;射随器概念;后面两道计算题都考了电流源的输出电流的计算,第三题考了滞回比较器的计算。都挺简单的,往年还考过射随器概念,非线性失真,功放分类,射频前端接收概念,二极管特性。数电部分,只记得有填空,小设计。我准备的相当不好,由于用的教材不同,我感觉小题中的概念有些没有见过,考题有关于可编程逻辑部件PLD的,设计8进制计数器;用D触发器和2选1数据选择器设计JK触发器,最后还考了一个简单的真值表,一个发电机5KW,另一个10KW,需要供给三台机器,都是5KW,要求设计变量,赋值,写真值表。往年还考过A/D变换,三态门概念,TTL ECL COMS电路的比较,时序逻辑电路概念,真值表等记得的就是这些了,考完感觉相当不爽啊,呵呵,自己准备的不充分。希望下届别对笔试掉以轻心,虽然不及格的也能考上,但是也得说的过去啊,是吧。 本文转载于:北理考研论坛,https://www.360docs.net/doc/af2204043.html,/ 信号与系统:采样定理;稳定系统,因果系统定义,要求举例,并举出物理可实现的非因果系统;频域的三种变换及特点和对应关系(就是傅立叶变换,S变换和Z变换,前两个适用连续,Z变换用于离散,简单说明S和Z的映射关系就可以了); C++:面向对象编程的特点;衡量算法优越性的两个指标,就是时间复杂度和空间复杂度;计算机网络:网关,中继器,路由器的区别;七层网络;TDMA CDMA FDMA解释;波特率,码元速率;还考了一些协议名称。 微机原理:DMA概念;总线分类;有个题目考了好几种RAM,ROM的区别,其中只认识EPRAM,我要求换题了,又遇见不会的,又换题,呵呵,在同一堆纸条里抽了一道:ROM 和RAM的概念,RAM的分类;电路部分:只听说有考画最简单的那种电阻电容组成的高通低通的滤波器; 随机信号处理:白噪声,色噪声;各态历经性以及种类,宽平稳,严平稳;窄带信号,宽带信号;这些几乎必考,随机也就是这些了。 另外还有数字调制概念;调制的分类模拟调制和数字调制再细分;哈佛结构是什么? 这些只是一部分,想说的就是,全是基础,不难的,面试时沉着冷静,平常心回答老师的问题,穿着干净整洁大方得体就好了。除了专业能力,个人的谈吐举止也很重要,形象嘛!今年对抗进入复试25人,唰了4个,基本都是压线的低分。 北理的老师都很和气,而且很公平的,我和我的同学都感觉专业课没有压分的情况,基本上做成什么样就是什么样,BIT真是个很不错的理工类大学,不像西电,办专业课辅导班!虽然也有点地方保护,这是难免的,哪有当娘的不疼自家孩儿呐! 希望后来人努力哦!坚持就是胜利! 附英语口语和06年听力题,后面这个其实没什么价值,呵呵。 英语口语完整版(zt) 1. 自我介绍(self-introduce) Good morning. I am glad to be here for this interview. First let me introduce myself. My name is ***, 24. I come from ******,the capital of *******Province. I graduated from the ******* department of *****University in July ,2001.In the past two years I have been prepareing for the postgraduate examination while I have been teaching *****in NO.****middle School and I was a head-teacher of a class in junior grade two.Now all my hard work has got a result since I have a chance to be interview by you . I am open-minded ,quick in thought and very fond of history.In my spare time,I have broad

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