随机噪声的产生和性能测试

随机噪声的产生和性能测试

ID:23587691

大小:641.56 KB

页数:7页

时间:2018-11-09

随机噪声的产生和性能测试_第1页
随机噪声的产生和性能测试_第2页
随机噪声的产生和性能测试_第3页
随机噪声的产生和性能测试_第4页
随机噪声的产生和性能测试_第5页
资源描述:

《随机噪声的产生和性能测试》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库

1、成绩信息与通信工程学院实验报告(软件仿真性实验)课程名称:随机信号分析实验题目:随机噪声的产生与性能测试指导教师:陈友兴班级:学号:学生姓名:一、实验目的和任务1、掌握随机序列的产生方法2、巩固随机信号分布函数、概率密度函数以及数字特征的概念和应用二、实验内容及原理实验内容:1.产生满足均匀分布、高斯分布、指数分布、瑞利分布(提高要求)的随机数,长度为N=1024;2.计算所产生数的均值、方差、自相关函数、概率密度函数、概率分布函数、功率谱密度,画出时域、频域特性曲线;3.确定当5个均匀分布过程叠

2、加时,结果是否是高斯分布;4.确定当5个指数分布分别叠加时,结果是否是高斯分布;5.产生一混合随机信号,由幅度为2,频率为25Hz的正弦信号和均值为2,方差为0.04的高斯噪声组成。6.编程求的均值、相关函数、协方盖函数和方差的程序,并与计算结果进行比较分析。(不做基本要求)实验原理: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,

3、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:(1.1)序列{xn}为产生的(0,1)均匀分布随机数。下面给出了式(1.1)的3组常用参数:①N=

4、1010,k=7,周期≈5×107;②(IBM随机数发生器)N=231,k=216+3,周期≈5×108;③(ran0)N=231-1,k=75,周期≈2×109;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)(xFX,而R为(0,1)均匀分布随机变量,则有由这一定理可知,分布函数为FX(R)的随机数可以由(0,1)均匀分布随机数按(1.2)式进行变换得到。一、实验步骤或程序流程1.产生均匀分布、高斯分布、指数分布、瑞利分布的随机数,求出它们的均值

5、、方差、自相关函数、概率密度函数、概率分布函数、功率谱密度以及傅里叶变换;2.产生五个均匀分布过程叠加以及五个指数分布过程叠加的信号;3.绘出上述信号的各种时域、频域特性曲线以及功率谱密度图。二、实验数据及程序代码clcclearall;n=1024;fs=1000;Signal_1=rand(1,1024);%均匀分布Signal_2=randn(1,1024);%高斯分布Signal_3=exprnd(1,1,1024);%指数分布Signal_4=raylrnd(1,1,1024);%瑞利分

6、布M1=mean(Signal_1);%均值M2=mean(Signal_2);M3=mean(Signal_3);M4=mean(Signal_4);V1=var(Signal_1);%方差V2=var(Signal_2);V3=var(Signal_3);V4=var(Signal_4);X1=xcorr(Signal_1);%自相关函数X2=xcorr(Signal_2);X3=xcorr(Signal_3);X4=xcorr(Signal_4);GM1=unifpdf(Signal_1,0

7、,1);%概率密度函数GM2=normpdf(Signal_2,0,1);GM3=exppdf(Signal_3,1);GM4=raylpdf(Signal_4,1);GF1=unifcdf(Signal_1,0,1);%概率分布函数GF2=normcdf(Signal_2,0,1);GF3=expcdf(Signal_3,1);GF4=raylcdf(Signal_4,1);window=boxcar(length(Signal_1));[P1,f1]=periodogram(Signal_1,

8、window,n,fs);%功率谱密度[P2,f2]=periodogram(Signal_2,window,n,fs);[P3,f3]=periodogram(Signal_3,window,n,fs);[P4,f4]=periodogram(Signal_4,window,n,fs);F1=fft(Signal_1);%求傅里叶变换F2=fft(Signal_2);F3=fft(Signal_3);F4=fft(Signal_4);freq=(0:n/2)*fs/n;SUM1=

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。