第一题。
第一问：产生三个样本函数。程序**：
clear;clc;
syms t;
t=0:0.01:2*pi;
for i=1:3
a=2*pi*rand(1,1);
x=5*cos(t+a);
plot(t,x);
grid on;hold on;
end第二问：产生t=0时的10000个样本，并画出直方图估计p(x) 画出图形。
其中绿线表示p(x)程序**：
clear;clc;
a=2*pi*rand(10000,1);
x=5*cos(a);
figure(2),hist(x,20);hold on;
y=hist(x,20);
figure(2),plot([-4.5:0.5:5],y,'r--'hold on;
y2=y(10:20);
p=polyfit([0:0.5:5],y2,5);
yp=polyval(p,0:0.001:5);
figure(2),plot(0:0.001:5,yp,'g');hold on;
y1=y(1:10);
p1=polyfit([-4.5:0.5:0],y1,5);
yp1=polyval(p1,-5:0.001:0);
figure(2),plot(-5:0.001:0,yp1,'g');
第二题。matlab环境下的正弦信号及高斯白噪声**。
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：
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)))
得出的图形如下：
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); awgnù10±10dby1=a+b*randn(1,n);
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);
endsubplot(5,2,1);
plot(t,x,'r');
title('x = sin(2*pi*fc*t)')
ylabel('x');
xlabel('t/20pi');
grid;subplot(5,2,2);
plot(t,y,'r');
title('y=awgn(x,10)')
ylabel('y');
xlabel('t/20pi');
grid;subplot(5,2,3);
plot(i,ry,'r');plot(leg*1/fs,rx,'r');
title('y×à'
ylabel('ry');
xlabel('i');
grid;fy=fft(y);
fy1=fftshift(fy);
f=(0:200)*fs/n-fs/2;
subplot(5,2,5);
plot(f,abs(fy1),'r');
title('y×')
ylabel('f(jw)')
xlabel('w');
grid;p=fy1.*conj(fy1)/length(fy1);
subplot(5,2,6);
plot(f,p,'r');
title('y×')
ylabel('g(w)')
xlabel('w');
grid;b=10;
y2=conv2(y,b*pi^-b*t);
fy2=fftshift(fft(y2));y¨rcó±
f=(0:400)*fs/n-fs/2;
subplot(5,2,7);
plot(f,abs(fy2),'r');
title('y¨rcó×'
ylabel('fy2(jw)')
xlabel('w');
grid;p2=fy2.*conj(fy2)/length(fy2);
subplot(5,2,8);
plot(f,p2,'r');
title('y¨rcó×'
ylabel('gy2(w)')
xlabel('w');
grid;y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t));
fy3=fftshift(fft(y3));y¨í¨
f3=(0:200)*fs/n-fs/2;
subplot(5,2,9);
plot(f3,abs(fy3),'r');
title('y¨í¨
ylabel('fy3(jw)')
xlabel('w');
grid;p3=fy3.*conj(fy3)/length(fy3);
subplot(5,2,10);
plot(f3,p3,'r');
title('y¨í¨
ylabel('gy3(w)')
xlabel('w');
grid;
随机信号大作业
02101 随着计算机及相关技术的飞速发展和人类对客观世界认知程度的不断提高，人们已经越来越不满足于使用计算机进行单纯的科学计算和事务性处理。在实现了描述客观世界和存储传播信息的基础上，信息处理的自动化程度得到不断提高，最终导致人们对思维自动化的思考。而实现思维自动化的关问题之一，就是如何有效地表达...
随机信号大作业
第一章上机题 1 由matlab产生的三个样本函数如下图所示 程序源 clc clear c 2 pi rand 1,3 t 1 1 80 y1 5 cos t c 1 y2 5 cos t c 2 y3 5 cos t c 3 plot t,y1,r hold on plot t,y2,g hol...
随机信号大作业
学院 姓名 学号 班级 前言。随机信号分析 共分为5章。主要内容包括 随机变量基础知识 随机信号的基本概念，涉及平稳 遍历随机信号的基本内容 平稳随机信号的谱分析 线性系统对随机信号的作用机理，涉及到一些随机信号特别是平稳随机信号的线性变换或线性滤波的基本问题 窄带随机信号的表示及其统计特性。为实现...