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随机过程的模拟与特征估计(shiyan1.m)

MATLAB语言基础

下载此实例
  • 开发语言:MATLAB
  • 实例大小:0.91KB
  • 下载次数:2
  • 浏览次数:28
  • 发布时间:2021-01-06
  • 实例类别:MATLAB语言基础
  • 发 布 人:CODY3177
  • 文件格式:.m
  • 所需积分:1
 相关标签: 随机过程 随机 模拟

实例介绍

【实例简介】

1、给定功率谱(相关函数)和概率分布,通过计算机模拟分析产生相应的随机过程。

2、通过该随即过程的实际功率谱(相关函数)和概率分布验证该实验的有效性。


【实例截图】随机信号分析与处理课后作业from clipboard
【核心代码】

w=normrnd(1,4,1,1024); 

x(1)=w(1);

i=2; 

while i<1025 

    x(i)=0.8*x(i-1) w(i); 

    i=i 1;

end 

R=xcorr(x); 

[S, W]=periodogram(x) 

 

subplot(3, 1, 1);

plot(x);

title('x (n)'); axis tight; 

subplot(3, 1, 2); 

plot(R);

title('R(m)'); axis tight 

subplot(3, 1, 3); 

plot(S);

title('S(W)'); axis tight;

%%

N=256;

n=1:1:N;

w=randn(1,N);

f1=0.05;

f2=0.12;

x=sin(2*pi*f1*n) 2*cos(2*pi*f2*n) w(n);

R=xcorr(x); 

[S, W]=periodogram(x) 

 

subplot(3, 1, 1);

plot(x);

title('x (n) N=256'); axis tight; 

subplot(3, 1, 2); 

plot(R);

title('R(m) N=256'); axis tight 

subplot(3, 1, 3); 

plot(S);

title('S(W) N=256'); axis tight;

%%

N=1024;

n=1:1:N;

w=randn(1,N);

f1=0.05;

f2=0.12;

x=sin(2*pi*f1*n) 2*cos(2*pi*f2*n) w(n);

R=xcorr(x); 

[S, W]=periodogram(x) 

 

subplot(3, 1, 1);

plot(x);

title('x (n) N=1024'); axis tight; 

subplot(3, 1, 2); 

plot(R);

title('R(m) N=1024'); axis tight 

subplot(3, 1, 3); 

plot(S);

title('S(W) N=1024'); axis tight;


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