实验报告材料随机信号.docx
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实验报告材料随机信号
实验报告
通信信号分析与处理
专业通信工程
学号j130510401
姓名王溪岩
日期2016.1.10
通信信号分析与处理实验指导书
姓名：
王溪岩院（系）：
电子与信息工程学院
专业：
通信工程学号：
j130510401
实验日期：
2016年1月5日成绩：
实验一：
平稳随机过程的时域特征分析
实验目的：
1、加深理解平稳随机过程数字特征的概念
2、分析平稳随机过程时域数字特征的特点
3、掌握平稳随机序列时域特征分析方法
4、掌握MATLAB分析时域特征对应的函数
实验内容：
产生高斯分布和均匀分布的随机过程，其均值为各自学号后两位的1/4，方差为各自学号的后两位。
产生p=（学号后两位+1）/50的二项分布。
产生信号长度分别为1000，5000，10000。
分析产生的各种分布对应的均值、方差和自相关函数。
实验要求：
1、给出所求时域特征的原理公式。
2、给出所用MATLAB函数涉及的参数和使用方法。
3、所用实验均需要提供对应的完整的源程序和对应的实验结果及其必要分析。
4、不得互相抄袭。
1、实验过程与仿真
该实验主要包括函数确定、参数选择、仿真和分析几个部分，具体仿真程序和结果分析如下：
1.1二项分布随机过程
1.1.1信号产生
1）高斯分布随机过程：
n=input（'n='）;
x=0.25;
o=1;
m=1;
R=normrnd（x,o,m,n）;
subplot（3,1,1）;
plot（R）
R_a=xcorr（R）;
subplot（3,1,2）;
plot（R_a）
Pf=abs（fft（R_a,2048））;
subplot（3,1,3）;
plot（Pf）
（n输入1000，5000，10000）
运行结果：
结果分析：
由图可看出，高斯随机分布的均值几乎在一条直线上，可看作
为恒定值，与时间无关；自相关函数是仅与时间间隔T有关的
函数，高斯随机分布为平稳过程；当n=1000时，值返回到0时
的值，此时的自相关系数最大，表明自己与本身的自相关程度最高。
2）均匀分布：
m=1;
n=input（'n='）;
a=0;b=0.5;
R=unifrnd（a,b,m,n）;
R_a=xcorr（R）;
subplot（3,1,1）;
plot（R）;title（'均匀随机分布'）;
Pf=abs（fft（R_a,10000））;
subplot（3,1,2）;
plot（R_a）;title（'自相关'）;
subplot（3,1,3）;
plot（Pf）;title（'功率'）;
结果分析：
自相关系数在时间间隔为1的时候最高。
3）二项分布
n=input（'n='）;
m=1;
p=0.02;
N=1;
R=binornd（N,p,m,n）;
subplot（3,1,1）
plot（R）;
R_a=xcorr（R）;
subplot（3,1,2）
plot（R_a）
Pf=abs（fft（R_a,10000））;
subplot（3,1,3）;
plot（Pf）运行结果：
结果分析：
二项随机分布的值在0.5左右震荡，均值为0.5，与时间无关；
自相关函数为仅与时间间隔t有关的函数，该过程为平稳过程。
T=0时，自相关系数最高。
1.2实验涉及函数及用法
1）normrnd函数：
生成服从正态分布的随机数
语法：
R＝normrnd（MU,SIGMA,m,n）
说明：
R＝normrnd（MU,SIGMA,m,n）：
生成m×n形式的正态分布
的随机数矩阵。
MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差
参数：
MU=2/4=0.5;SIGMA=2;m=1,n=1000。
2）unifrnd函数：
是生成（连续）均匀分布的随机数
语法：
R=unifrnd（A,B）生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的
随机数组R。
R=unifrnd（A,B,m,n,...）或R=unifrnd（A,B,[m,n,...]
返回m*n*...数组。
参数：
学号=2，E=2/4=0.5,即A,B区间取[0,1],
随机数长度为5000，则m=1,n=5000。
3）binornd函数：
是生成（连续）二项分布的随机数
语法：
R=binornd（N,P,m,n,p,q,r........）表示返回参数为N，P的二项分布
随机数，其中m，n表示R的行数和列数，pqr后面的数，表示p*q*r*......
这么多个返回的mxn随机数据矩阵
参数：
p=（1+2）/50=0.06;E=0.5=Np;N=E/p=8.33,N取8；
m=1,n=10000;
4）xcorr函数：
是用于求解序列自相关和互相关的函数。
语法：
若函数为x,则R=xcorr（x）即为函数x的自相关函数。
5）mean（）求平均数
2、实验中遇到的问题
3、心得体会
参考文献：
…………
程序源代码：
1）高斯分布随机过程：
n=input（'n='）;
x=0.25;
o=1;
m=1;
R=normrnd（x,o,m,n）;
subplot（3,1,1）;
plot（R）
R_a=xcorr（R）;
subplot（3,1,2）;
plot（R_a）
Pf=abs（fft（R_a,2048））;
subplot（3,1,3）;
plot（Pf）
2）均匀分布：
clearall;clc;
m=1;
n=input（'n='）;
a=0;b=0.5;
R=unifrnd（a,b,m,n）;
R_a=xcorr（R）;
subplot（3,1,1）;
plot（R）;title（'均匀随机分布'）;
Pf=abs（fft（R_a,10000））;
subplot（3,1,2）;
plot（R_a）;title（'自相关'）;
subplot（3,1,3）;
plot（Pf）;title（'功率'）;
3）二项分布
n=input（'n='）;
m=1;
p=0.02;
N=1;
R=binornd（N,p,m,n）;
subplot（3,1,1）
plot（R）;
R_a=xcorr（R）;
subplot（3,1,2）
plot（R_a）
Pf=abs（fft（R_a,10000））;
subplot（3,1,3）;
plot（Pf）
通信信号分析与处理实验指导书
姓名：
王溪岩院（系）：
电子与信息工程学院
专业：
通信工程学号：
j130510401
实验日期：
2016年1月5日成绩：
实验二：
平稳随机过程的频域特征分析
实验目的：
1、理解随机过程的采样定理
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
实验内容：
1、分析实验一产生的各种随机序列的功率谱。
2、如果随机过程的自相关函数为
其中T为各自学号后两位的3倍
求其对应的功率谱。
实验要求：
1、写出详细的计算步骤及设计原理；
2、给出所用MATLAB函数涉及的参数和使用方法；
3、所用实验均需提供对应的完整的源程序和对应的实验结果及其必要的分析；
4、不得互相抄袭。
1.3二项分布随机过程
1.3.1见实验一
1.3.2信号产生
自相关函数：
t=（-3:
3）;
R=（1-t/3）.*（t>=0）+（1+t/3）.*（t<0）;
subplot（2,1,1）;
plot（t,R）自相关函数的傅立叶变换为功率谱：
R_a=abs（fft（R）
结果为：
1.4abs（）：
绝对值函数
fft（）:
快速傅里叶变换
……………
..
2、实验中遇到的问题
矩阵维度不一致需要用点乘，
3、心得体会
理解了功率谱与自相关函数之间的关系
程序源代码：
t=（-3:
3）;
R=（1-t/3）.*（t>=0）+（1+t/3）.*（t<0）;
subplot（2,1,1）;
plot（t,R）
R_a=abs（fft（R））;
subplot（2,1,2）;
plot（R_a）
通信信号分析与处理实验指导书
姓名：
王溪岩院（系）：
电子与信息工程学院
专业：
通信工程学号：
j130510401
实验日期：
2016年1月5日成绩：
实验三：
随机过程通过系统后的时频域特性分析
实验目的：
1、掌握随机信号通过线性和非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方法。
实验内容：
已知平稳随机过程X（n）的相关函数为：
线性系统的单位冲击响应为
非线性系统为Y=X2。
通过仿真实验对比系统输入输出的均值、方差、自相关函数以及功率谱密度。
实验要求：
1、写出时域分析、频域分析的必要原理，以及求上述特征的必要公式；
2、输出上述各步骤的功率谱密度和相关函数的序列波型，输出各数字特征的值；
3、附上程序和必要的注解；
4、对比实验结果与理论结果的差异，并分析其原因。
5、给出所用MATLAB函数涉及的参数和使用方法。
1、实验过程与仿真（黑体小三，段前段后个一行）
该实验主要包括分析、编写程序、仿真及和***几个部分，具体仿真程序和结果分析如下：
（汉字宋体小四，1.25倍修改行距，英文用Timenewroman字体）
1.5二项分布随机过程
1.5.1信号产生
clearall;clc;
Rx=5*ones
（1）;
n2=0:
999;
h=0.5.^n2;
Rxy=conv（Rx,h）;
h2=0.5.^（-n2）;
Ry=conv（Rxy,h2）;
n=-999:
999;
subplot（3,1,1）;stem（n,Ry）;
s1=abs（fft（Ry,2048））;
n=0:
2047;
subplot（3,1,2）;plot（n,fftshift（s1））;
x=wgn（1,10000,5'）;
y=x.^2;
Ry2=xcorr（y,'unbiased'）;
s2=abs（fft（Ry2,32768））;
n=0:
32767;
subplot（3,1,3）;plot（n,fftshift（s2））;.
结果为：
.
1.5.2期望
.
……………..
2、实验中遇到的问题
3、心得体会
参考文献：
…………
程序源代码：
clearall;clc;
Rx=5*ones
（1）;
n2=0:
999;
h=0.5.^n2;
Rxy=conv（Rx,h）;
h2=0.5.^（-n2）;
Ry=conv（Rxy,h2）;
n=-999:
999;
subplot（3,1,1）;stem（n,Ry）;
s1=abs（fft（Ry,2048））;
n=0:
2047;
subplot（3,1,2）;plot（n,fftshift（s1））;
x=wgn（1,10000,5'）;
y=x.^2;
Ry2=xcorr（y,'unbiased'）;
s2=abs（fft（Ry2,32768））;
n=0:
32767;
subplot（3,1,3）;plot（n,fftshift（s2））;.
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