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随机信号实验报告1gong
随 机 信 号 分 析
实验报告
实验名称: 实验一 实验日期: 2011.12.11 姓 名: 巩庆超 学 号: 090250108
哈尔滨工业大学(威海)1、熟悉并练习使用下列Matlab 的函数,给出各个函数的功能说明和内部参数的意义,并给
出至少一个使用例子和运行结果:
(1) rand(m,n) 生成m×n 随机矩阵,其元素在(0,1)内
例: y=rand(2,3)
y =
0.8147 0.1270 0.6324
0.9058 0.9134 0.0975
2) randn(m,n)
产生随机数数组或矩阵其元素服从均值为0,方差为1的正态分
例: y=randn(4,4)
y =
-0.4336 -1.3499 0.7147 1.4090
0.3426 3.0349 -0.2050 1.4172
3.5784 0.7254 -0.1241 0.6715
2.7694 -0.0631 1.4897 -1.2075)
3) normrnd()
y = normrnd(m,n,a,b) 产生均值为m,标准差为n的正态随过程,a和b是y的维数。
例: y= normrnd(3,1,3,3)
y =
3.7172 4.0347 3.2939
4.6302 3.7269 2.2127
3.4889 2.6966 3.8884
4) y= mean(A) A的均值。
例:A = [2 2 3; 3 4 6; 4 5 8; 3 9 7];M=mean(A)为每一列的平均值
M =
3.0000 5.0000 6.2000
(5) var() 求方差
例:X=[1:1:5;1:2:10;1:3:15];V=var(X,1)
V =
0 0.6667 2.6667 6.0000 10.6667
6) xcorr(x,y) 计算x,y的互相关,当x=y时,计算的则是自相关。
例:x=normrnd(3,2,1,2); y=normrnd(3,,1,2);z=xcorr(x,y)
z =
10.2793 14.3695 3.7725
(7) periodogram(计算x的功率谱密度 例: X=[-0:2:20];Y=periodogram(X);plot(Y)
(8) fft(x,n)离散傅里叶变换
用快速傅里叶算法得到的离散傅里叶变换返回n点的离散傅里叶变换,如果X的
度小于n,X的末尾填零。如果X的长度大于n,则X被截断。当X是一个矩阵时,列的
度也服从同样的操作。
x1 = [ 1 3 5 3 6]fft_x1 = fft(x1,8)
fft_x1 =
18.0000 -2.6910 + 1.6776i -3.8090 + 3.6655i -3.8090 - 3.6655i -2.6910 - 1.6776i
例:x1 = [ 1 3 5 3 6]
fft_x1 = fft(x1,5)
x_axis = [ 0: 1: 4 ];
figure(1);
subplot( 3, 1, 1 );
stem( x_axis, x1, . );
subplot( 3,1,2 );
stem( x_axis, abs(fft_x1) ); grid on;
xlabel( 频率 k ); ylabel( 幅度 );
title( 幅度谱 );
subplot( 3,1,3 );
stem( x_axis, angle(fft_x1) ); grid on;
xlabel( 频率 k ); ylabel( 相位 );
title( 相位谱 );
(9) normpdf(x,m,a) 求正态分布概率密度函数值,m为均值,a为方差。
例:x=[-5:0.1:5];y=normpdf(x,2,1);plot(x,y)
(10) normcdf(x,m,a求正态分布概率分布函数参数为m,am为均值,a为方差
例:x = (-5:0.1:5); y = normcdf(x,2,1);plot(x,y)
(11) unifpdf(x,a,b)
参数为,b的均匀分布函数
例:x = [0:0.1:2];y = unifpdf(x,2,3)
y =
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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