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随机数字信号处理

MATLAB语言基础

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  • 开发语言:MATLAB
  • 实例大小:1.04M
  • 下载次数:23
  • 浏览次数:123
  • 发布时间:2021-12-30
  • 实例类别:MATLAB语言基础
  • 发 布 人:耶嘿诶呦喂
  • 文件格式:.zip
  • 所需积分:2

实例介绍

【实例简介】随机数字信号处理

选用教材:马淑芬编.离散信号检测与估计[M]. 北京:电子工业出版社, 2010。

信号参数估计仿真作业
1. 假设在WGN 中观测到具有未知参数0 f 的确定性信号,即
xn  sn; f0  wn
我们假定信号是正弦的,表示为
    0 0 s n; f  Acos 2 f n  0 0  f  1 / 2
其中幅度和相位是已知的,求CRLB。
画出CRLB 与频率的关系图,其中,2 2 A / 1 ,数据记录长度 N=10,相位  0 。
2. 根据接收数据    1 x n  Acos2 f n w n ,n  0,1, ,N 1 来估计幅度,令噪声
wn为零均值的宽平稳随机过程,自相关函数为
求功率谱密度,并且对于0  f 1/ 2 画出功率谱密度的图形。对于 N=50,求产
生BLUE 最小方差的频率。
3. 我们观测到WGN 中DC 电平的N 个IID 样本,即
其中A是被估计量,wn是方差为 2  的WGN。使用蒙特卡洛计算机模拟方法,
验证MLE 的PDF,即样本均值为2 N(A, / N) 。画出并比较理论的 PDF以及计
算机产生的PDF,取A=1, 2   0.1,N=50,以及 M=1000 个现实。如果 M 增
加到5000 时会发生什么情况。
4. 使用蒙特卡洛仿真方法画出递推最小二乘估计式
Aˆ N  Aˆ N 1 KNxN Aˆ N 1 给出的Aˆ N曲线。假设数据由下式给
出,xn  A wn,
其中wn是均值为 0、方差 2 n   r 的 WGN。取 A=10,以及 r=1,0.95,1.05,
利用Aˆ 0  x0和       2
0
var Aˆ 0  var x 0  1来初始化估计量。
仿真报告要求:
(1) 请给出适当的公式推导及说明。
(2) 对仿真结果(曲线)要进行适当的解释说明。比如横纵坐标、曲线的变化趋
势、对比分析、从中发现的特点及规律等。

【实例截图】

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【核心代码】

├── 1.docx
├── 2.docx
├── 3.docx
├── 4.docx
├── work1.m
├── work2.m
├── work3.m
├── work4.m
├── ~$1.docx
├── 好例子网_随机数字信号处理实验.zip
└── 随机数字信号处理-仿真实验题目.pdf

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随机数字信号处理

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