随机过程的模拟与数字特征Word下载.docx

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MATLAB提供了函数xcorr用于自相关函数的估计。

xcorr

c=xcorr(x,y)

c=xcorr(x)

c=xcorr(x,y,'

opition'

)c=xcorr(x,,'

xcorr(x,y)计算X(n)与Y(n)的互相关,xcorr(x)计算X(n)的自相关。

option选项可以设定为:

'

biased'

有偏估计。

unbiased'

无偏估计。

coeffm=0时的相关函数值归一化为1。

none'

不做归一化处理。

3.功率谱估计

对于平稳随机序列X(n),如果它的相关函数满足

(2.1)

那么它的功率谱定义为自相关函数Rx(m)的傅里叶变换:

(2.2)

功率谱表示随机信号频域的统计特性,有着重要的物理意义。

我们实际所能得到的随机

信号的长度总是有限的,用有限长度的信号所得的功率谱只是真实功率谱的估计,称为谱估

计或谱分析。

功率谱估计的方法有很多种,这里我们介绍基于傅里叶分析的两种通用谱估计方法。

(1)自相关法

先求自相关函数的估计「X(m),然后对自相关函数做傅里叶变换

N-L

Rxfw)=乂鞋(耐占皿

(2.3)

其中N表示用于估计样本序列的样本个数。

(2)周期图法

先对样本序列x(n)做傅里叶变换

(2.4)

其中0n|N-1,则功率谱估计为

s(u>

)=

A

(2.5)

MATLAB函数periodogram实现了周期图法的功率谱估计。

periodogram

[Pxx,w]=periodogram(x)

[Pxx,w]=periodogram(x,window)

[Pxx,w]=periodogram(x,window,nft)

[Pxx,f]=periodogram(x,window,nfft,fs)

periodogram(...)

实现周期图法的功率谱估计。

其中:

Pxx为输出的功率谱估计值;

f为频率向量;

w为归一化的频率向量;

window代表窗函数,这种用法种对数据进行了加窗,对数据加窗是为了减少功率谱估

计中因为数据截断产生的截断误差,表2.1列出了产生常用窗函数的MATLAB函数

表常用窗函数及产主窗函麴的MATLAB函甦

窗函数

MXTLAB富牲

矩形窗

boxcar

BlackDLan窗

blackinan

三角窗

triang

Chebyshev窗

chebft'

in

[tanning窗

hann

Bartlett窗

bartlett

Ehming窗

hamming

Kaiser窗

kaiser

nfft设定FFT算法的长度;

fs表示米样频率;

如果不指定输出参数(最后一种用法),则直接会出功率谱估计的波形。

三、实验内容

1.按如下模型产生一组随机序列

x(n)=0.8x(n-1)晋|囲(n)

其中黴(n)是均值为1,方差为4的正态分布白噪声序列。

估计过程的自相关函数和功率谱。

(1)实验程序

m.文件如下:

#输入变量p表示x(n)里n的数值#functionf=func1(p)w=randn(1,p)*2+1;

#或f=normrnd(1,2,1000,1)#

x=zeros(1,p);

forn=2:

1:

p

x(n)=0.8*x(n-1)+w(n);

endfigure

(1)plot(x);

c=xcorr(x);

plot(c);

figure

(2);

title('

'

x(n)的自相关函数'

);

figure(3);

periodogram(x);

x(n)的功率谱'

end

(2)实验过程及结果:

在command命令栏里输入:

func1(5000)

得到三个图的结果:

 

X何的自相关函数

50

【OD-dlEetrt*pp」、8p)AouaDnba』花JIcuMod

45352a2

Q

on

2000300040005000600070008000900010000

磁门)的功率谱

o

40

0.20.3040.50.S0.70.80.91

NarmalizedFrequency(心rad/sample)

30

20

1

1—

2.设信号为

x(n)=引"

(2两皿)十Z工n)-F细(n)n=0,1,I,N-1

其中fi=0.05,f2=0.12为正态分布白噪声序列,试在N=256和N=1024点时,分别产生

随机序列x(n),画出x(n)的波形并估计x(n)的相关函数和功率谱。

(1)实验程序:

写出m.文件

#输入变量p表示x(n)里n的数值#functionf=func2(p)

f1=0.05;

f2=0.12;

w=randn(1,p);

x=zeros(1,p);

forn=0:

p-1

x(n+1)=sin(2*pi*f1*n)+2*cos(2*pi*f2*n)+w(n+1);

figure

(1);

plot(x);

N=p时x(n)的波形'

c=xcorr(x);

subplot(1,2,1);

N=p时x(n)的相关函数'

subplot(1,2,2);

(2)实验过程及结果

Func2(256)

得到三个图的结果:

M=256吋爛)的波形

50200250z:

nn

5Q100

3

2

1000

2256时K(n)的相关函数

8Q0

6QD

00.51

NormalizedFrequency(xurad/sample)

PeriodogramPowerSpectralDensityEstimate

al

-

400

200

-200

■400

200400EOO

〔2CJEn5s*PB」*gp)Auuanh(LI.IJy」CLI/v\cld

n-

rao

-40

在command命令栏里输入:

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