实验2.1-随机过程的模拟与特征估计.doc
《实验2.1-随机过程的模拟与特征估计.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《实验2.1-随机过程的模拟与特征估计.doc（4页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
实验2.1随机过程的模拟与特征估计
实验结果及分析：
实验2.1
（1）估计x（n）=0.8*x（n-1）+1+4.*randn（N,1）随机序列的自相关函数和功率谱
MATLAB仿真程序
%估计x（n）=0.8*x（n-1）+1+4.*randn（N,1）随机序列的自相关函数和功率谱
%x（n）=0.8*x（n-1）+1+4.*randn（N,1）随机序列的产生
a=0.8;
N=500;
w=1+2.*randn（N,1）;
x
（1）=w
（1）;
forn=2:
N
x（n）=a*x（n-1）+w（n）;
end
subplot（3,2,1）;
plot（x）;
title（'随机序列x（n）=0.8*x（n-1）+1+4.*randn（N,1）'）;
gridon
%估计自相关函数
R=xcorr（x,'coeff'）;
subplot（3,2,2）;
axis（[050001]）;
plot（R）;
title（'自相关函数'）;
gridon
%估计功率谱
%周期图功率谱估计
subplot（3,2,3）;
periodogram（x,[],512,1000）;
axis（[0500-500]）;
title（'周期图功率谱估计'）
%加汉宁窗
window=hann（500）;
subplot（3,2,4）;
periodogram（x,window,512,1000）;
axis（[0500-5010]）;
title（'汉宁周期功率谱估计'）
%相关函数法
R=xcorr（x）/15000;
Pw=fft（R）;
subplot（3,2,5）;
f=（0:
length（Pw）-1）*1000/length（Pw）;
plot（f,10*log10（abs（Pw）））;
axis（[0500-5010]）;
title（'BT功率谱估计'）
gridon
subplot（3,2,6）;
pwelch（x,128,64,[],1000）;
axis（[0500-5010]）;
title（'韦尔奇功率谱估计'）;
gridon；
实验2.1
（2）x=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+randn（N,1）随机序列的自相关函数和功率谱
N=256时的结果：
N=1024时的结果：
MATLAB仿真程序
N=256:
%估计x=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+randn（N,1）随机序列的自相关函数和功率谱
%x=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+randn（N,1）随机序列的产生
N=256;%N=256或1024
w=randn（N,1）;
forn=1:
N
x（n）=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+w（n）;
end
subplot（3,2,1）;
plot（x）;
axis（[0260-88]）;
title（'随机序列x（N）=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+randn（N,1）/N=256'）;
gridon
%估计自相关函数
R=xcorr（x,'coeff'）;
subplot（3,2,2）;
plot（R）;
axis（[0500-11]）;
title（'自相关函数/N=256'）;
gridon
%估计功率谱
%周期图功率谱估计
subplot（3,2,3）;
periodogram（x,[],512,1000）;
axis（[0500-500]）;
title（'周期图功率谱估计/N=256'）
%加汉宁窗
window=hann（256）;
subplot（3,2,4）;
periodogram（x,window,256,1000）;
axis（[0500-5010]）;
title（'汉宁周期功率谱估计'）
%相关函数法
R=xcorr（x）/15000;
Pw=fft（R）;
subplot（3,2,5）;
f=（0:
length（Pw）-1）*1000/length（Pw）;
plot（f,10*log10（abs（Pw）））;
axis（[0500-5010]）;
title（'BT功率谱估计/N=256'）
gridon
subplot（3,2,6）;
pwelch（x,128,64,[],1000）;
axis（[0500-5010]）;
title（'韦尔奇功率谱估计/N=256'）;
gridon;
N=1024:
%估计x=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+randn（N,1）随机序列的自相关函数和功率谱
%x=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+randn（N,1）随机序列的产生
N=1024;%N=256或1024
w=randn（N,1）;
forn=1:
N
x（n）=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+w（n）;
end
subplot（3,2,1）;
plot（x）;
axis（[01030-88]）;
title（'随机序列x（N）=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+randn（N,1）/N=1024'）;
gridon
%估计自相关函数
R=xcorr（x,'coeff'）;
subplot（3,2,2）;
plot（R）;
axis（[02000-11]）;
title（'自相关函数/N=1024'）;
gridon
%估计功率谱
%周期图功率谱估计
subplot（3,2,3）;
periodogram（x,[],1024,1000）;
axis（[0500-500]）;
title（'周期图功率谱估计/N=1024'）
%加汉宁窗
window=hann（1024）;
subplot（3,2,4）;
periodogram（x,window,1024,1000）;
axis（[0500-5010]）;
title（'汉宁周期功率谱估计'）
%相关函数法
R=xcorr（x）/15000;
Pw=fft（R）;
subplot（3,2,5）;
f=（0:
length（Pw）-1）*1000/length（Pw）;
plot（f,10*log10（abs（Pw）））;
axis（[0500-5010]）;
title（'BT功率谱估计/N=1024'）
gridon
subplot（3,2,6）;
pwelch（x,128,64,[],1000）;
axis（[0500-5010]）;
title（'韦尔奇功率谱估计/N=1024'）;
gridon;
升级会员 