实验2.1-随机过程的模拟与特征估计Word格式文档下载.doc

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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）;

自相关函数'

%估计功率谱

%周期图功率谱估计

subplot（3,2,3）;

periodogram（x,[],512,1000）;

axis（[0500-500]）;

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]）;

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）））;

BT功率谱估计'

subplot（3,2,6）;

pwelch（x,128,64,[],1000）;

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：

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:

x（n）=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+w（n）;

axis（[0260-88]）;

随机序列x（N）=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+randn（N,1）/N=256'

axis（[0500-11]）;

自相关函数/N=256'

周期图功率谱估计/N=256'

window=hann（256）;

periodogram（x,window,256,1000）;

BT功率谱估计/N=256'

韦尔奇功率谱估计/N=256'

gridon;

N=1024:

N=1024;

axis（[01030-88]）;

随机序列x（N）=sin（2*pi*0.05*n）+2*cos（2*pi*0.12*n）+randn（N,1）/N=1024'

axis（[02000-11]）;

自相关函数/N=1024'

periodogram（x,[],1024,1000）;

周期图功率谱估计/N=1024'

window=hann（1024）;

periodogram（x,window,1024,1000）;

BT功率谱估计/N=1024'

韦尔奇功率谱估计/N=1024'