噪声干扰信号的Matlab仿真Word格式文档下载.docx

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号：

1003060230 

指导教师：

噪声调幅、调频、调相信号的Matlab仿真

一、实验目的

通过实验，加深对噪声调幅、调频、调相信号的理解，加深对噪声调幅、调频、调相信号频谱分析的基本思想与实现方法的认识，并掌握Matlab对随机过程的仿真方法与其基本函数和语法的使用。

二、实验原理

实验中要仿真的各种噪声的时域表达式及相应的频谱特性：

1.射频噪声干扰

窄带高斯过程：

称为射频噪声干扰。

其中包络函数服从瑞利分布，相位函数服从[0,2]均匀分布，且与相互独立，载频为常数，且远大于的谱宽。

2.噪声调幅干扰

广义平稳随机过程：

称为噪声调幅干扰。

其中，调制噪声为零均值，方差为，在区间[-,分布的广义平稳随机过程，服从[0,2]均匀分布，且为与独立的随机变量，为常数。

噪声调幅信号的波形图，以及联合概率密度分布函数p（）以及各自的概率密度分布密度p（）存在下列关系：

3.噪声调频干扰

称为噪声调频干扰，其中调制噪声为零均值、广义平稳的随机过程，服从[0,2]均匀分布且与独立的随机变量，，

噪声调频干扰中的调制噪声和噪声调频干扰信号的波形J（t）如下图示：

4.噪声调相干扰

噪声调相干扰的功率谱如下图所示：

三、实验内容

利用Matlab仿真产生视频噪声：

；

射频噪声：

噪声调幅干扰：

视频噪声，调制度m=0.1～1；

噪声调频干扰：

视频噪声；

噪声调相干扰：

视频噪声。

等一系列干扰信号并分析特性。

四、实验思路与步骤

1.产生一个高斯白噪声，

2.利用Matlab自带的fir1函数产生一个低通滤波器，限制高斯白噪声的带宽，由此产生了视频噪声。

3.利用产生的视频噪声，分别代入噪声调幅干扰的时域表达式，并且进行100次的积累后求平均值，由此画出噪声调幅干扰频域波形，对其进行快速傅里叶变换后，求出功率谱，由此画出噪声调幅干扰的功率谱波形。

4.重复上述步骤，分别代入噪声调频干扰和噪声调相干扰的时域表达式，分别画出其时域波形和功率谱。

五、实验结果

1．视频噪声时域波形

2．视频噪声功率谱

3．噪声调幅干扰时域波形

调制度m=0.5，

4．噪声调幅干扰功率谱

5．噪声调频干扰时域波形

6．噪声调频干扰功率谱

7．噪声调相干扰时域波形

8．噪声调相干扰功率谱

六、实验分析与结论

1.视频噪声是一个带宽受限的高斯白噪声，，从其功率谱图可以很明显看出带宽

2.通过仿真噪声调幅干扰的时域波形和功率谱，并和理论计算值进行了对比，发现仿真结果与理论值一致，在中心频率处有一个冲击，仿真时采用参数为调制度m=0.5，。

3.通过仿真噪声调频干扰的时域波形和功率谱，并和理论计算值进行了对比，仿真结果与理论值基本一致。

仿真时采用参数。

4.通过仿真噪声调相干扰的时域波形和功率谱，并和理论计算值进行了对比，结果与理论值基本一致。

结果与理论十分相符。

七、实验程序代码

clearall;

closeall;

clc;

%清除变量

T=100e-6;

%采样时间

fs=300e6;

%采样频率

N=T*fs;

%采样点数

detlf=20e6;

%滤波器截止频率

f1=100e6;

%调制信号中心频率

m=0.5;

%调制度

kfm=5e6;

%调频斜率

kpm=5;

%调相斜率

M=100;

%积累次数

p=fft（fir1（N-1,detlf/fs*2））;

%滤波器频谱

s=0;

fori=1:

100

xn=ifft（fft（random（'

Normal'

0,1,1,N））.*p）;

%高斯白噪声通过滤波器

j=abs（fft（xn））;

s=s+j;

end

s=s/M;

j=s;

figure

（1）

t=0:

1/fs:

T-1/fs;

plot（t*1e6,xn）;

xlabel（'

us'

）;

title（'

视频噪声时域波形'

figure

（2）

f=（0:

N-1）*fs/N;

plot（f*1e-6,20*log10（j.^2/max（j.^2）））;

%视频噪声功率谱

axis（[-122-80]）;

MHZ'

视频噪声功率谱'

n=1:

N;

zn=（1+m*cos（2*pi*xn））.*cos（2*pi*f1/fs*n）;

%噪声调幅干扰表达式

figure（3）

plot（t*1e6,zn）;

噪声调幅干扰时域波形'

j=abs（fft（zn））;

figure（4）

%噪声调幅干扰功率谱

噪声调幅干扰功率谱'

axis（[90110-2000]）;

sum

（1）=0;

N-1;

sum（i+1）=xn（i）+sum（i）;

xn=sum/fs;

wn=cos（（2*pi*f1*t+2*pi*kfm*xn））;

%噪声调频干扰表达式

figure（5）

plot（t*1e6,wn）;

噪声调频干扰时域波形'

j=abs（fft（wn））;

figure（6）

%噪声调频干扰功率谱

axis（[50150-1500]）

噪声调频干扰功率谱'

on=cos（2*pi*f1*t+kpm*xn）;

%噪声调相干扰表达式

figure（7）

plot（t*1e6,on）;

噪声调相干扰时域波形'

xn=ifft（fft（random（'

j=abs（fft（on））;

figure（8）

%噪声调相干扰功率谱

axis（[50150-700]）

噪声调相干扰功率谱'