随机信号分析实验报告Word文件下载.doc
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number=44;
%学号44
I=8;
%幅值为8
u=1/number;
Ex=I*0.5+（-I）*0.5;
N=64;
C0=1;
%计数
p
（1）=exp（-u）;
form=2:
N
k=1:
m/2;
p（m）=exp（-u*m）+sum（（u*m）.^（2*k）./factorial（2*k）*exp（-u*m））;
end;
pp=[fliplr（p）C0p];
Rx=（2*pp-1）*I^2;
m=-N:
N;
Kx=Rx-Ex*Ex;
rx=Kx/25;
subplot（211）,stem（m,Rx）;
axis（[-NN0I*I]）;
title（'
自相关序列'
）;
subplot（212）,stem（m,rx）;
axis（[-NN03]）;
自相关序数'
四、实验结果及分析
自相关序列的特点分析：
m>
0时Rx（m）随着m的增大而减小，m<
0时Rx（m）随着m的增大而增大。
在m=0的点，Rx（m）有最大值。
五、实验心得体会
通过本次实验,我从不知道用MATLAB软件，慢慢的一步步从新建文件、敲源程序、编译等初步了解了MATLAB软件，并学会用绘图功能，通过实验结果与书上的知识互相应证，对平稳随机序列的期望、自相关函数有了更深的了解。
1、复习信号采样的定理
2、理解功率谱密度函数与自相关函数的关系
3、掌握对功率谱密度函数的求解和分析
平稳随机过叶变程的谱分析和傅里换
1、
2、如果时间信号的采样间隔为T0，那么在频谱上的采样间隔为1/（N*T0）,保持时域和频域的采样点一致N
3、注意实际信号以原点对称，画图时以中心对称，注意坐标的变换
三、实验过程
functiony=experiment2
closeall;
clc;
T=number*3;
T0=0.1%input（'
采样间隔T0='
t=-T:
T0:
T;
t1=-2*T:
2*T;
n=T/T0;
Rx1=1-abs（t）/T;
Rx=[zeros（1,n）Rx1zeros（1,n）];
figure
（1）,
subplot（211）,plot（t1,Rx）;
title（'
自相关函数'
）;
%自相关函数
F=1/（2*T0）;
F0=1/（4*T）;
f=-F:
F0:
F;
w=2*pi*f;
a=w*T/2;
Sx=T*sin（a）.*sin（a）./（a.*a）;
Sx（2*n+1）=T;
subplot（212）,plot（f,Sx）;
title（'
功率谱密度函数'
%功率谱密度函数
figure
（2）,
R1=Rx;
subplot（211）,stem（R1）;
%自相关序列
S1=T0*abs（fft（R1））;
S1=fftshift（S1）;
subplot（212）,stem（S1）;
自相关序列FFT得到功率谱密度函数'
%自相关序列FFT得到功率谱密度函数
figure（3）,
S=Sx;
subplot（211）,stem（S）;
功率谱密度函数采样序列'
）%功率谱密度函数采样序列
R=1/T0*abs（ifft（S））;
R=ifftshift（R）;
subplot（212）,stem（R）;
功率谱密度序列IFFT得到自相关序列'
）%功率谱密度序列IFFT得到自相关序列
通过本次对平稳随机过程的谱分析的实验，进一步加深了对信号处理的采样定理的理解，明白功率谱密度函数与自相关函数是一对傅里叶变换关系，更了解了功率谱密度函数的性质，如非负性、是ω的实函数和偶函数等等。
实验三：
随机信号通过线性系统的分析
1、掌握随机信号通过线性系统的分析方法
2、掌握系统输出信号的数字特征和功率谱密度的求解
1、线性系统的时域分析方法
系统输入和输出的关系为：
输出期望：
输出的自相关函数：
输出平均功率：
互相关：
2、线性系统的频域分析方法
系统输入和输出的关系为：
输出的功率谱：
功率谱：
functiony=experiment3
R_x=zeros（1,81）;
R_x（41）=sqrt（5）;
%输入自相关
S_x=fftshift（abs（fft（R_x）））;
%输入功率谱密度
No=44;
%学号
r=1-1/（No+1）;
h0=zeros（1,40）;
i=1:
41;
h1=r.^i;
h=[h0,h1];
%系统单位冲激函数
H=fftshift（abs（fft（h）））;
%频率响应函数
m_x=0;
%输入期望，方差，平均功率
sigma_x=R_x（41）;
P_x=R_x（41）;
subplot（221）,stem（R_x）,title（'
RX'
gtext（'
1105064344李鑫'
subplot（222）,stem（S_x）,title（'
SX'
subplot（223）,stem（h）,title（'
h'
subplot（224）,stem（H）,title（'
H'
%时域法求解
R_xy=conv（R_x,h）;
R_xy=R_xy（41:
121）;
R_yx=conv（R_x,fliplr（h））;
R_yx=R_yx（41:
R_y=conv（R_yx,h）;
R_y=R_y（41:
m_y=sqrt（R_y（81））;
D_y=R_y
（1）-R_y（81）;
subplot（321）,stem（R_x）;
title（'
Rx'
gtext（'
subplot（322）,stem（R_xy）;
Rxy'
%互相关
subplot（323）,stem（R_yx）;
Ryx'
subplot（324）,stem（R_y）;
Ry'
%输出自相关
subplot（325）,stem（m_y）;
m_y时域法期望值'
%输出时域法期望值
subplot（326）,stem（D_y）;
D_y时域法方差值'
%输出时域法方差值
S_xy=abs（fft（R_xy））;
S_xy=fftshift（S_xy）;
S_yx=fftshift（abs（fft（R_yx）））;
S_y=fftshift（abs（fft（R_y）））;
subplot（221）,stem（S_x）;
Sx'
subplot（222）,stem（S_xy）;
Sxy'
%互功率谱密度
subplot（223）,stem（S_yx）;
Syx'
subplot（224）,stem（S_y）;
Sy'
%输出功率谱密度
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%频域分析法
S0_xy=S_x.*H;
S0_yx=S_x.*fliplr（H）;
S0_y=S0_yx.*H;
figure（4）,
subplot（222）,stem（S0_xy）;
S0xy'
）
subplot（223）,stem（S0_yx）;
S0yx'
subplot（224）,stem（S0_y）;
S0y'
%输出功率谱密度
R0_xy=fftshift（abs（ifft（S0_xy）））;
R0_yx=fftshift（abs（ifft（S0_yx）））;
R0_y=fftshift（abs（ifft（S0_y）））;
m0_y=sqrt（R0_y（81））;
D0_y=R0_y
（1）-R0_y（81）;
figure（5）,
subplot（321）,stem（R_x）;
subplot（322）,stem（R0_xy）;
R0xy'
%互相关
subplot（323）,stem（R0_yx）;
R0yx'
subplot（324）,stem（R0_y）;
R0y'
%输出自相关
subplot（325）,stem（m0_y）;
m0-y频域法期望值'
%输出频域法期望值
subplot（326）,stem（D0_y）;
D0-y'
%输出频域法方差值
通过本次实验，掌握了随机信号通过线性系统的分析方法，如从时域与频域分析，分析它的系统输出及其均值、自相关函数、功率谱密度与平均功率，系统输入与输出的互相关函数、互功率谱密度等。
实验四平稳时间序列模型预测
一、实验目的
1、掌握平稳时间序列分析模型的分析方法和步骤
2、会求平稳时间序列的自相关函数和偏相关函数
3、掌握模型类别和阶数的确定
二、实验原理
平稳时间序列的模型估
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