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1、YUNNANNORMALUNIVERSITY本科学生实验报告学号姓名学院物理与电子信息专业、班级实验课程名称教师及职称开课学期2014至2015学年下学期填报时间2015年4月25口云南师范大学教务处编印实验设计方案实验序号实验名称随机信号功率谱分析实验实验时间2015年4月22日实验室同析三栋1.实验目的1、了解随机过程功率谱密度的意义并掌握如何利用MATLAB产生功率谱闲数。2、掌握功率谱密度估计在随机信号处理中的作用。2.实验原理、实验流程或装置示意图功率谱估计是随机信号处理中的一个重要的研宄和应用领域。在工程实际中，经典功率谱估计法获得
2、广泛应用的是修正周期图法。该方法采取数据分段加窗处理再求平均的方法。通过求各段功率谱平均，最后得到功率谱估计p（m），即1又P=式屮/=11/V-1{/=一1＞，2（幻为窗函数的方差，k表示有重叠的部分。Nk=Q近代谱估计是建立在随机信号参数模型的基础上，通过信号参数模型或预测误差滤波器参数的估计。常用的参数模型有自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型、自回归滑动平均（ARMA）模型。3.实验设备及材料装有Matlab的计算机一台4.实验方法步骤及注意事项利用Matlab屮的函数分析并绘出常用棊本信号的波形。注意事项：(1)在使用MATLAB
3、时应注意中英输入法的切换，在中文输入法输入程序时得到的程序是错误的；(2)MATLAB中两个信号相乘表示为x.*u，巾间有个同样两个信号相除也是如此；(3)使用MATLAB编写程序时，应新建一个m文件，而不是直接在Comandante南口下编写程序；在使用MATLAB编程时，应该养成良好的编写习惯。4.实验数据处理方法比较法両图法5.参考文献陈后金，等.《数字信兮处理》.2版【M】.北京：髙等教育出版社，2010张德丰，等.《MATLAB数值计算与方法》.北京：机械工业出版社,2010二.实验报告1.实验内容%1、N(2,5)的正态白噪声序列f
4、igure;a=300;b=2*a;x=normrnd(2，sqrt(5)，l，b);subplot311plot(x，y);tidefN(2,5)分布白噪声序列’)；subplot312R_x=xcorr(x,'unbiased');plot(R—x，’m’);gridtitle('N(2,5)分布白噪声序列自相关函数’);subplot313periodogram(x，[]，512，a);title(’N(2,5)分布白噪声序列功率谱密度’)；%2、随机过程X(t)=cos(600pit)+cos(800pit)+N(t)figure;a=
5、500;b=2*a;t=[0:l/b:l-l/b];N=randn(l，b);X=cos(600*pi*t)+cos(800*pi*t)+N;subplot(3，l，l)plot(X);title(,X(t)=cos(600*pi*t)+cos(800*pi*t)+N(t)f)subplot(3,I,2)R_X=xcorr(X，’unbiased’);plot(R_X，'m’)；title(’随机过程X⑴自相关函数R_Xf);ylabel(’R—Xf);xlabelf时间间隔t’)subplot(3，l，3)periodogram(X，[]，5
6、12,a);axis([100200-infinf]);titleC随机过程X(t)功率谱密度’);%3、随机相位信号cosXtAtfigure;A=2;w=1000*pi;a=1000;b=a;t=[0:l/b:l-l/b];p=2*pi*rand(1,b);X=A*cos(w*t+p);Xl=A*cos(w*t+p);subplot211R=xcorr(X,'unbiased');plot(R，’m’);gridtitlef随机相位信号X⑴的自相关函数’)；subplot212periodogram(X，[]，b*2，a);title(’随
7、机相位信号X⑴的功率谱密度’)；2、实验现象(1)产生一组服从N(2,5)的正态白噪声序列，画出其自相关函数和功率谱密度;N(2,5)分布白嗓声序列10..,..0--0100200300400500600N(2,5)分布白噪声字列自相关函数•10II!IIN(2,5)分布白噪声宇列自相关函数々.'权,，，.‘
8、0200400600800100012005050IVN(2.5)分布白嗓声字列功宝谱密S050100150(2)估计随机过程X(t)=cos(600ht)+cos(800Jrt)+N⑴的自相关函数和功率谱,其中N⑴服从N(O，1)的高
9、斯分布；0200400600800100012001400103018002000-uX»*nr^s‘51机过程Xt)功圭谱密窆▲1fVL、
10、JAri
