matlab信号处理——算法、仿真与实现
Matlab与通信仿真课程设计报告
Matlab与通信仿真课程设计报告Matlab与通信仿真课程设计报告班级：12通信（1）班姓名：诸葛媛学号:Xb12680129实验⼀S-函数&锁相环建模仿真⼀、实验⽬的1.了解S函数和锁相环的⼯作原理2.掌握⽤S函数建模过程，锁相环载波提取仿真⼆、实验内容1、⽤S函数编写Similink基本模块（1）信源模块实现⼀个正弦波信号源，要求其幅度、频率和初始相位参数可以由外部设置，并将这个信号源进⾏封装。
（2）信宿和信号显⽰模块实现⼀个⽰波器⽊块，要求能够设定⽰波器显⽰的扫描周期，并⽤这个⽰波器观察（1）的信源模块（3）信号传输模块实现调幅功能，输⼊⽤（1）信源模块，输出⽤（2）信宿模块;基带信号频率1KHz，幅度1V；载波频率10KHz，幅度5V实现⼀个压控正弦振荡器，输⼊电压u(t)的范围为[v1,v2]V，输出正弦波的中⼼频率为f0Hz，正弦波的瞬时频率f随控制电压线性变化，控制灵敏度为kHz/V。
输⼊⽤（1）信源模块，输出⽤（2）信宿模块2、锁相环载波提取的仿真（1）利⽤压控振荡器模块产⽣⼀个受10Hz正弦波控制的，中⼼频率为100Hz，频偏范围为50Hz到150Hz的振荡信号，并⽤⽰波器模块和频谱仪模块观察输出信号的波形和频谱。
（2）构建⼀个抑制载波的双边带调制解调系统。
载波频率为10KHz，被调信号为1KHz正弦波，试⽤平⽅环恢复载波并进⾏解调。
（3）构建⼀个抑制载波的双边带调制解调系统。
载波频率为10KHz，被调信号为1KHz正弦波，试⽤科斯塔斯环恢复载波并进⾏解调。
（4）设参考频率源的频率为100Hz，要求设计并仿真⼀个频率合成器，其输出频率为300Hz。
并说明模型设计上与实例3.26的主要区别三、实验结果分析1、⽤S函数编写Similink基本模块（3）为了使S函数中输⼊信号包含多个，需要将其输⼊变量u初始为制定维数或⾃适应维数，⽽在S函数模块外部采⽤Simulink基本库中的复⽤器（Mux）将3⾏的信号矩阵。
神经网络与深度学习——基于MATLAB的仿真与实现
目录分析
第1章神经网络概 述
读书笔记
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精彩摘录
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第6章径向基神经网络
6.1径向基神经网络的基本结构与算法基础 6.2径向基神经网络的MATLAB实现 6.3关于径向基神经网络的几点讨论
第7章 Hopfield神经网络
7.1 Hopfield神经网络的基本结构与算法基础 7.2 Hopfield神经网络的MATLAB实现 7.3关于Hopfield神经网络的几点讨论
第9章概率神经 网络
第3章感知机
3.1感知机的基本结构与算法基础 3.2感知机的MATLAB实现
第4章线性神经网络
4.1线性神经网络的基本结构与算法基础 4.2线性神经网络的MATLAB实现 4.3关于线性神经网络的几点讨论
第5章 BP神经网络
5.1 BP神经网络的基本结构与算法基础 5.2 BP神经网络的MATLAB实现 5.3关于BP神经网络的几点讨论
第8章 SOM神经网络
8.1 SOM神经网络的基本结构与算法基础 8.2 SOM神经网络的MATLAB实现 8.3关于SOM神经网络的几点讨论
第9章概率神经网络
利用MATLAB实现AM调制与解调
题目利用MATLAB实现信号的AM调制与解调专业、班级电子信息工程技术学号姓名基本要求、主要参考资料等：基本要求：1、掌握利用MATLAB实现信号AM调制与解调的方法。
2、学习MATLAB中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现对常用连续时间信号的可视化表示。
3、加深理解调制信号的变化；验证信号调制的基本概念、基本理论，掌握信号与系统的分析方法。
主要参考资料：1、王秉钧等. 通信原理[M].北京：清华大学出版社，2006.112、陈怀琛.数字信号处理教程----MATLAB释义与实现[M].北京：电子工业出版社,2004.目录摘要 (1)1.matlab简介 (2)1.1matlab基本功能 (2)1.2matlab应用 (2)2.系统总体设计方案 (3)2.1调制信号 (3)2.1.1 matlab实现调制信号的波形 (3)2.1.2 matlab实现调制信号的频谱 (3)2.1.3 matlab实现载波的仿真 (4)2.2信号的幅度调制 (5)2.2.1信号的调制 (5)2.2.2幅度调制原理 (5)2.2.3 matlab实现双边带幅度调制 (7)2.2.4 matlab实现已调信号的频谱图 (7)2.2.5 幅度调制前后的比较 (8)2.3已调信号的解调 (8)2.3.1 AM信号的解调原理及方式 (8)2.3.2 matlab实现已调信号的解调 (10)2.3.3信号解调前后的比较 (111)结论 (122)参考文献 (133)摘 要现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而信号幅度调制与解调是最基本，也是经常用到的。
用AM 调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。
在我们日常生活中用的收音机也是采用了AM 调制方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。
本设计主要研究内容是利用MATLAB 实现对()()⎪⎩⎪⎨⎧≤=其他 ,0t ,10002t t Sa t m 进行AM 调制，载波信号频率为1000Hz ，调制深度为0.5。
matlab在电路分析和仿真中的应用
MATLAB/SIMULNK的主要产品及其相互关系
2019/8/3
MATLAB的优点
• 1. 容易使用 • 2. 可以由多种操作系统支持 • 3. 丰富的内部函数 • 4. 强大的图形和符号功能 • 5. 可以自动选择算法 • 6. 与其他软件和语言有良好的对接性
2019/8/3
matlab自定义的函数文件称内置函数文件
调用内置函数的方法：使用函数名并给出相应的入 口、出口参数即可。
例如：sin.m函数——用type sin查不到。
调用格式：y=sin(2*x)
1
实际应用中：
0.8
x=0:2*pi/180:2*pi;
0.6
y=sin(2*x)
0.4
0.2
plot(x,y)
0
• 包含matlab语言代码的文件称为m文件，其 扩展名为m。
• 编辑m文件可使用各种文本编辑器。
2019/8/3
m文件的创建
• m文件的类型是普通的文本文件，我们可以 使用系统认可的文本文件编辑器来建立m文件。 如dos下的edit，windows的记事本和word等。
• 具体的创建方法： 1. 在matlab命令窗
-0.2
2019/8/3
-0.4
-0.6
取R=255欧，L=125uH，C=6800pF，则：
H (s)
sRC s2LC sRC
1
85s2
1734000s 1734000s
1014
m文件如下： % LCR串联谐振电路 R=255; L=125*10^(-6); C=6800*10^(-12);
2019/8/3
使用帮助系统
第1章 MATLAB入门.pdf_MATLAB信号处理超级学习手册_[共9页]
![第1章 MATLAB入门.pdf_MATLAB信号处理超级学习手册_[共9页]](https://img.taocdn.com/s3/m/c2bbc23d998fcc22bdd10d75.png)
第1章 MATLAB入门MATLAB是一种用于数值计算、可视化及编程的高级语言和交互式环境。
使用MATLAB，用户可以分析数据、开发算法、创建模型和应用程序。
MATLAB借助编程、工具和内置数学函数，可以探求多种方法，比电子表格或其他传统编程语言更快地求取结果。
它是一种功能强大的科学计算软件。
在使用之前，读者应该对它有一个整体的了解。
本章主要介绍MA TLAB的基本知识，如主要特点、系统安装、基本操作等。
学习目标：1．理解MATLAB的特点。
2．熟悉MATLAB各种平台的窗口。
3．熟练掌握MATLAB的各种基本操作。
4．熟悉MATLAB中M文件的操作。
1.1 MATLAB概述MATLAB是由美国MathWorks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。
1.1.1 什么是MATLABMATLAB提供了一个高性能的数值计算和图形显示的科学和工程计算软件环境。
这种易于使用的MATLAB环境，是由数值分析、矩阵运算、信号处理和图形绘制等组成。
在这种环境下，问题和解答的表达形式（程序）几乎和它们的数学表达式完全一样，而不像传统的编程那样繁杂。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C、FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使其成为一个强大的数学软件。
MATLAB在新的版本中也加入了对C、FORTRAN、C++、Java的支持。
用户可以直接调用它们，也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用。
此外，许多的MATLAB爱好者还编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载使用。
基于MATLAB阵列信号处理研究1
基于MATLAB阵列信号处理研究1基于MATLAB阵列信号处理研究1MATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的编程语言和开发环境。
它在信号处理领域有着广泛的应用，可以用于信号的生成、滤波、变换、分析和可视化等方面。
本文将基于MATLAB介绍阵列信号处理的研究内容，包括阵列信号模型、阵列信号参数估计、波束形成和空间谱估计等。
首先，阵列信号模型是研究阵列信号处理的基础。
阵列信号模型描述了信号在阵列中的传播和接收过程。
常见的阵列信号模型有基于阵列几何结构的波达模型和基于信号方向的自相关函数模型。
波达模型假设信号到达阵列的时间差和入射角与信号源之间的关系，自相关函数模型则描述了信号在阵列中的空间相关性。
其次，阵列信号参数估计是研究阵列信号处理的关键环节。
信号参数估计是指在阵列接收到信号之后，通过分析接收到的信号来估计信号的到达角度、入射波的相位和幅度等参数。
常用的信号参数估计方法有基于阵列输出的MUSIC算法、基于最小二乘法的MVDR算法和基于梯度的阵列信号处理算法等。
这些方法可以有效地提取出信号的参数信息并进行分析。
波束形成是阵列信号处理的一个重要任务。
波束形成是指通过对阵列接收到的信号进行加权和相干性处理，实现对特定方向信号的增强，从而抑制其他方向的干扰信号。
常用的波束形成方法有波束形成权向量设计、线性约束波束形成和非线性约束波束形成等。
这些方法可以实现对特定方向的信号进行增强，并提高抗干扰能力和信噪比。
最后，空间谱估计是一种用于估计信号频谱特性的方法。
空间谱估计可以通过阵列接收到的信号的二阶统计特性来计算信号的功率谱密度。
常用的空间谱估计方法有基于传统阵列信号处理方法的峰值检测算法、基于最大似然法的多传感器信号处理算法和基于SVD分解的阵列信号处理算法等。
这些方法可以提供信号的频谱信息，为信号处理和分析提供重要的依据。
总之，基于MATLAB的阵列信号处理研究涉及到阵列信号模型、信号参数估计、波束形成和空间谱估计等多个方面。
Matlab系列之Simulink仿真教程
交互式仿真
Simulink支持交互式 仿真，用户可以在仿 真运行过程中进行实 时的分析和调试。
可扩展性
Simulink具有开放式 架构，可以与其他 MATLAB工具箱无缝 集成，从而扩展其功 能。
Simulink的应用领域
指数运算模块
用于实现信号的指数运算。
减法器
用于实现两个信号的减法 运算。
除法器
用于实现两个信号的除法 运算。
对数运算模块
用于实现信号的对数运算。
输出模块
模拟输出模块
用于将模拟信号输出 到外部设备或传感器。
数字输出模块
用于将数字信号输出 到外部设备或传感器。
频谱分析仪
用于分析信号的频谱 特性。
波形显示器
控制工程
Simulink在控制工程领域 中应用广泛，可用于设计 和分析各种控制系统。
信号处理
Simulink中的信号处理模 块可用于实现各种信号处 理算法，如滤波器设计、 频谱分析等。
通信系统
Simulink可以用于设计和 仿真通信系统，如调制解 调、信道编码等。
图像处理
Simulink中的图像处理模 块可用于实现各种图像处 理算法，如图像滤波、边 缘检测等。
用于将时域信号转换为频域信号，如傅里叶变换、 拉普拉斯变换等。
03 时域变换模块
用于将频域信号转换为时域信号，如逆傅里叶变 换、逆拉普拉斯变换等。
04
仿真过程设置
仿真时间的设置
仿真起始时间
设置仿真的起始时间，通 常为0秒。
步长模式
选择固定步长或变步长模 式，以满足不同的仿真需 求。
MATLAB使用Simulink 进行建模与仿真方法
方法/步骤
第一步：我们打开MATLAB软件，然后 在命令窗口中输入simulink或点击左 上角的【新建】，然后选择 【simulink Model】，如下图所示。
方法/步骤
第二步：此时将进入如下图所示的 Simulink界面，我们点击工具栏中的 【Library Browser】，如下图所示。
方法/步骤
第五步：基本的仿真模型需要信号发 生装置，我们可以选择如下图所示的 各种信号发生器，如正弦波信号发生 器，我们将其拖动到仿真模型框图。
方法/步骤
第六步：有了信号发生装置，作为一 个合理的仿真模型则必有信号接收与 显示装置，如下图所示，我们可以选 择Scope进行波形显示。
方法/步骤
第七步：我们选择好基本的输入输出 装置后，如下图所示，我们在仿真模 型框图中布局好装置位置并进行连线。
方法/步骤
第八步：仿真模型连线完毕后，检查 无误后我们就可以按下【Run】按钮， 运行我们的仿真程序了，如下图所示， 我们可以在显示器件中观察仿真结果， 并进行模型调整与修改。
注意事项
Simulink是 MATLAB很强大的系统建模、仿真和分析功能组件，上述方法、步骤只介绍了使用 Simulink搭建最基础的输入输出模型。
参考资料：Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析
《Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析》是2008年清华大学出版的一本图书，作者是 邵玉斌。
参考资料：基于matlab/simulink的通信系统建模与仿真（十三五）
《基于matlab/simulink的通信系统建模与仿真（十三五）》是2017年10月北京航空航天大学出 版社出版的图书，作者张瑾，周原，姚巧鸽，赵静。本书以MATLAB R2016a为平台,通过大量的 MATLAB、Simulink仿真实例,加深读者对通信系统原理的理解。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现近年来，随着工业技术的飞速发展，控制系统逐渐成为工业自动化过程中不可缺少的重要组成部分，因此其分析与设计也会受到人们越来越多的关注。
本文从控制系统的分类出发，介绍了基于Matlab 的分析与仿真方法，并结合详细的实例，展示了最新的Matlab软件如何用来设计现代控制系统，及如何实现仿真结果。
一、控制系统分类控制系统是将完整的物理系统划分为几个部分，通过规定条件把这些部分组合起来，共同完成某一特定任务的一种技术。
控制系统可分为离散控制系统和连续控制系统，离散控制系统的尺度以脉冲的形式表现，而连续控制系统的尺度以连续变量的形式表现，常见的连续控制系统有PID、环路反馈控制等。
二、基于Matlab的分析与仿真Matlab是一款实用的高级计算和数学工具，具有智能语言功能和图形用户界面，可以进行复杂数据分析和可视化。
Matlab可以用来开发控制系统分析与仿真，包括：数学建模，系统建模，状态估计与观测，数据处理，控制算法研究，仿真实验及系统原型开发等。
此外，Matlab还可以利用其它技术，比如LabVIEW或者C程序，将仿真结果实现在实物系统上。
三、实现现代控制系统分析与设计基于Matlab的现代控制系统分析与设计，需要从以下几个方面进行考虑。
1.数学建模：Matlab支持多种数学计算，比如代数运算、矩阵运算、曲线拟合等，可以用来建立控制系统的数学模型。
2.系统建模：Matlab可以用于控制系统的建模和仿真，包括并行系统建模、混沌建模、非线性系统建模、时滞建模、系统设计建模等。
3.状态估计与观测：Matlab可以用来计算系统状态变量，并且可以根据测量信号估计系统状态，用于系统诊断和控制。
4.数据处理：Matlab可以用来处理控制系统中的大量数据，可以更好地研究控制系统的特性，以便进行更好的设计和控制。
5.算法研究：Matlab可以用来研究新的控制算法，以改进控制系统的性能。
基于MATLAB滤波算法对图像噪声信号处理的实现
技术创新《微计算机信息》2012年第28卷第10期120元/年邮局订阅号：82-946《现场总线技术应用200例》软件时空肖玉芝:讲师在读博士基金项目:支持舆情服务的藏汉机器翻译关键技术研究,编号:2010CB334708,973计划前期研究专项申请人:赵海兴基金项目:国家高技术研究发展计划863项目No.2007AA03Z241申请人:赵海兴基于MATLAB 滤波算法对图像噪声信号处理的实现Signal processing of image noise filtering algorithm based on MATLAB(1.青海师范大学;2.陕西师范大学)肖玉芝1,2XIAO Yu-zhi摘要:结合中值滤波和均值滤波算法,通过MATLAB 语言设计程序,对嵌入了椒盐和高斯噪声的图像进行滤波处理。
结果表明,中值滤波方法适于去除椒盐噪声,同时能较好保护图像边界,均值滤波适合于去除高斯噪声。
关键词:MATLAB;中值滤波;均值滤波;噪声信号中图分类号:TN957.52文献标识码:BAbstract:Combination of median filter and mean filter algorithm,embedded in the image of the Salt &Pepper and Gaussian noise filtered by the MATLAB language program.The results show that Median filtering method is suitable to remove the salt and pepper noise,and better protect the image boundary,the mean filter for removal of Gaussian noise.Key words:MATLAB;median filtering;mean filter;noise signal文章编号:1008-0570(2012)10-0478-031引言随着网络技术、计算机技术和通信技术的迅速发展,数字处理技术作为信息(文本、图像、音视频)的数字化处理技术得到学者的广泛关注,同时出现了许多新的应用领域。
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matlab信号处理——算法、仿真与实现
MATLAB信号处理是一种广泛应用于各种工程领域的计算机语言和软件环境，其核心理念是用数字信号来处理实际的物理信号，使其在控制、通信、生物医学、天文学等应用中得到应用。
本文将简要介绍MATLAB信号处理的算法、仿真和实现。
算法：
MATLAB信号处理的算法通常由两个主要部分组成：滤波和谱分析。
滤波是一种数字信号处理技术，可以从信号中过滤出所需的频率范围内的成分。
同时，还可以去除噪声和干扰信号，让信号更加清晰。
谱分析是一种用于检测信号频率组成的技术，可以将信号中不同频率的成分分解出来，并显示其功率谱和频率谱等分析结果。
MATLAB的信号处理工具箱中，有着很多种滤波和谱分析算法，比如数字滤波器设计、窗函数处理、FFT、STFT等等。
具体使用哪种算法，取决于所要处理的信号的特殊需要和噪声干扰的情况。
仿真：
MATLAB信号处理提供了一种方便快捷的方式，将设计的算法模拟成一个完整的信号处理系统，以有效的验证其功能和正确性。
MATLAB的仿真工具包括仿真模型设计、数据可视化、参数调整等等，并可以集成其他MATLAB工具箱中的算法，如图像处理、统计分析等。
钟形图、波形图、频谱图等类型的可视化功能，让仿真数据的输出更加直观明了，以及可以快速检验算法和调整参数。
实现：
MATLAB信号处理是通过在计算机中实现信号处理算法来实现的。
实现的具体方式，即设计一个MATLAB程序，将处理算法编写成代码并运行。
程序可以接受实时或离线信号，并对其进行处理和分析。
MATLAB的实现方式具有非常高的灵活性和可定制性，可以满足各种不同应用场景的需要。
总之，MATLAB信号处理可以通过对算法的选择、仿真的建模和实现的编写来完成，进而用于控制、通信、生物医学、天文学等各种应用中。