随机信号实验报告1gong.doc

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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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