功率谱分析Matlab.docx

1、功率谱分析Matlab功率谱分析 由题目内容，设采样频率fs=1000HZ，数据长度为256，模型阶数为14，f1=200,f2=300、250。 （1）用最大熵法进行谱估计运行程序后，观察图像f1和f2相差较小时，功率谱变化更剧烈；模型的阶数越高，图像中能够获得的信息就越多，但同时计算量也就越大；增加数据长度可以获得更多的信息，提高了谱分析的分辨率，这是因为AR模型的谱估计隐含着对数据和自相关函数的外推，其长度可能会超过给定长度，分辨率不受信源信号的限制。（2）分别用Levinson递推法和Burg法进行功率谱分析 Levinson递推法运行程序后，观察图像，f1和f2相差较小时，功率谱变化

2、更剧烈；模型的阶数越高，图像中能够获得的信息就越多，但同时计算量也就越大；增加数据长度可以获得更多的信息，提高了谱分析的分辨率，但本题中信号为正弦信号加白噪声，故图像观察不明显。 Burg法运行程序后，观察图像，f1和f2相差较小时，功率谱变化更剧烈；模型的阶数越高，图像中能够获得的信息就越多，但同时计算量也就越大；增加数据长度可以获得更多的信息，提高了谱分析的分辨率。(3) 改变信号的相位、频率、信噪比，上述谱分析结果有何变化如果正弦信号的频率过大，超过fs/2，会产生频率混叠现象，输入f1=600HZ，会在400HZ处产生一个波峰；降低信噪比会导致谱分辨率下降；信号起始相位的变动可导致谱线

3、的偏移和分裂（我的图像观察不到）。最大熵法估计N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(MEM f2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=14);grid N=1024

4、;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*250*t); %0.25xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(MEM f2/fs=0.25,Nfft=256,Oder=14);grid N=1024; Nfft=512; %修改数据长度512Fs=10

5、00;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,3)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(MEM f2/fs=0.3,Nfft=512,Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi

6、*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pmem(xn,24,Nfft,Fs); %修改阶数为24subplot(4,1,4)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(MEM f2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=24);GridBurg法估计N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin

7、(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Burg f2/fs=300,Nfft=256, Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*250*t); %0.25xn=x1+a

8、wgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Burg f2/fs=250,Nfft=256, Oder=14);grid N=1024; Nfft=512; %修改数据长度512Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+

9、awgn(x2,10); Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,3)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Burg f2/fs=300,Nfft=512, Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pburg(

10、xn,24,Nfft,Fs); %修改阶数为24subplot(4,1,4)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Burg f2/fs=300,Nfft=256, Oder=24);gridLevinson递推法N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pyulear(xn,14

11、,Nfft,Fs);%Pxx1,f=Levinson(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Levinson Nfft=256,f2/fs=0.3,Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*250*t); %0.25xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=p

12、yulear(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Levinson Nfft=256,f2/fs=0.25,Oder=14);grid N=1024; Nfft=512; %修改数据长度512Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pyulear(x

13、n,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,3)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Levinson Nfft=512,f2/fs=0.3,Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pyulear(xn,24,Nfft,Fs); %修改阶数为

14、24subplot(4,1,4)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Levinson Nfft=256,f2/fs=0.3,Oder=24);grid最大熵法改变信号的相位、频率、信噪比N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subpl

15、ot(4,1,1)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(MEM f2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t+pi/6); %相位加了pi/6x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2)plot(

16、f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(MEM f2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=14，相位加pi/6);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,5)+x2+awgn(x2,5); %性噪比改为5Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,3)plot(f,10*log10(Pxx1)

17、;xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(MEM f2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=14，性噪比=5);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*300*t);x2=sin(2*pi*400*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,4)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);

18、ylabel(Power Spectrum (dB);title(MEM f1/fs=0.3,f2/fs=0.4,Nfft=256,Oder=14);gridBurg改变信号的相位、频率、信噪比 N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);

19、ylabel(Power Spectrum (dB);title(Burg f2/fs=300,Nfft=256, Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t+pi/6); %相位加了pi/6x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Powe

20、r Spectrum (dB);title(Burg f2/fs=300,Nfft=256, Oder=14，相位加pi/6);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*300*t);x2=sin(2*pi*400*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,3)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);ti

21、tle(Burg f1/fs=300,f2/fs=400,Nfft=256, Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,5)+x2+awgn(x2,5); %性噪比改为5Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,4)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Burg f2

22、/fs=300,Nfft=256, Oder=14,性噪比=5);gridLevinson法改变信号的相位、频率、信噪比 N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pyulear(xn,14,Nfft,Fs);%Pxx1,f=Levinson(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);yla

23、bel(Power Spectrum (dB);title(Levinson Nfft=256,f2/fs=0.3,Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t+pi/6); %相位加了pi/6x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pyulear(xn,14,Nfft,Fs);%Pxx1,f=Levinson(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2)plot(f,10*log10(Pxx1)

24、;xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Levinson Nfft=256,f2/fs=0.3,Oder=14，相位加pi/6);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*300*t);x2=sin(2*pi*400*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pyulear(xn,14,Nfft,Fs);%Pxx1,f=Levinson(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,3)pl

25、ot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Levinson Nfft=256,f1/fs=0.3,f2/fs=0.4,Oder=14);grid N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,5)+x2+awgn(x2,5); %性噪比位5Pxx1,f=pyulear(xn,14,Nfft,Fs);%Pxx1,f=Levinson(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,4)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel(Frequency (Hz);ylabel(Power Spectrum (dB);title(Levinson Nfft=256,f2/fs=0.3,Oder=14,性噪比=5);grid