《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
20页1、精品范文模板 可修改删除撰写人:_日 期:_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MATLAB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
2、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,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)(10.101)B = 1.3f,A = -43dB,D= -6dB/oct.哈明窗本质上和汉宁窗是一样的,只是系数不同。哈明窗比汉宁窗消除旁瓣的效果好一些而且主瓣稍窄,但是旁瓣衰减较慢是不利的方面。适当地改变系数,可得到不同特性的窗函数。 三、实验结果分析1,语言信号图为原始语音信号的原始图及取不同样值时的效果,取样值越多变化越快。2.加入均匀分布的白噪声后的信号由图知:两个信号的叠加在幅度上叠加3求均值上图所示为对语音信号求均值的图形,在求均值时需要对信号加窗处理,否则出现的就是一个点不便于分析,所以上图是对信号加汉宁窗分别对32点和64采样点求均值的图形,由原理知道不同的采样点的均值是不一样的,由图可以看出64点的均值比32点的均值的图形更平滑,更接近与平行横轴,当继续加大采样点数时,最后均
3、值会平行于横轴,所以当采样点数达到足够大时均值是一个常数。4.求方差如图所示是对两个不同的采样点数求方差的图形,同均值一样,求方差是也需要加床便于分析,由图可看书方差曲线总是在横轴的上方,即方差也总是大于0,图中32点和64点的方差对比可以看出不同的采样点数对应的方差不相同,5自相关函数由图可知:自相关函数可正,可负,其绝对值越大表示相关性越强。四实验心得通过这次实验使我对随机信号处理这门课有了新的认识与理解,对matlab这款软件有了更新的认识与了解,初次认识了什么事GUI,什么是工程与设计及懂得了查找资料的主要性。同时,通过实验也发现了自己很多不足与知识的短缺,特别是有关专业方面的知识点掌握的不是很好以后应该抓紧补回来,在今后的学习中也知道了什么是学习的重要方向。实验二 随机信号处理的工程编程实现一、实验目的1、熟悉各种随机信号分析及处理方法。2、掌握运用MATLAB中的统计工具包和信号处理工具包绘制概率密度的方法二、实验原理1平滑滤波 平滑滤波可以与中值滤波结合使用,对应的线性平滑器可以仅仅用低阶的低通滤波器(如果采用高阶的系统,则将抹掉信号中应该保存的不连续性)。2IIR数字滤
4、波器设计原理利用双线性变换设计IIR滤波器(只介绍巴特沃斯数字滤波器的设计),首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数,然后由通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数。3协方差设两个随机变量X和Y,定义:为X和Y 的协方差。其相关函数为:由此可见协方差的相关性与X和Y是密切相关的,表征两个函数变化的相似性4互相关互相关函数定义为:如果X(t)与Y(t)是相互独立的,则一定是不相关的。反之则不一定成立。它是两个随机过程联合统计特性中重要的数字特征。5最大似然法功率谱估值的表达式 给定信号x(n),其最似然法功率谱估值为式中;t为采样时间间隔;Rx为信号x(n)的自相关矩阵;R为Rx的逆矩阵;T 为转置运算;*为取共轭值。满足上述要求的滤波器系数的表达式为式中由上式可以看出,滤波器系数与信号的自相关函数和E有关。可以看为,滤波器将根据输入的信号及所要求的频率而调整其系数,使所关心的频率分量能完全通过,而使其他频率分量的输出功率最小。因此,它能得到比使用固定的窗口函数的周期图法更高的分辨率。6时域信号的FFT分析FFT即为快速傅里叶变换,是离散傅里叶变换的快速算法,它是根据离
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