信號分析與處理作業(yè)

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1、在科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展的今天，幾乎所冇的工程技術(shù)領(lǐng)域屮存在數(shù)字信號，這些信號進(jìn)行冇效處理，以獲取我們需耍的信息，正冇力地推動數(shù)字信號處理學(xué)科的發(fā)展。為了對信號進(jìn)行可視化直觀分析，引入MATLAB作為信號仿真與調(diào)試工具，借助于MAPLE內(nèi)核捉供的信號處理工具箱不僅可以生成信號，述可計(jì)算系統(tǒng)的響應(yīng)，并完成對連續(xù)系統(tǒng)的時威、頻威及復(fù)頻域的分析。通過實(shí)例表明了便捷性，可以捉高工作效率，同時也證明了MATLAB在理論分析屮的重要性，因此MATLAB成為信號分析與處理的一種重要的工具。本文將就MATLAB在信號除噪和信號延遲兩方而的應(yīng)用進(jìn)行分析與介紹。關(guān)鍵詞：信號仿真，響應(yīng)，信號分析與

2、處理一?MATLAB簡介MATLAB是功能強(qiáng)大的科學(xué)及計(jì)算軟件，它不但具冇以矩陣為基礎(chǔ)的強(qiáng)大數(shù)學(xué)計(jì)算和分析功能，而冃述具有豐富的可視化圖形表現(xiàn)功能和方便的程序設(shè)計(jì)功能。MATLAB的應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛，除了數(shù)學(xué)計(jì)算和分析外，述被廣泛地應(yīng)用于自動控制、系統(tǒng)仿真、數(shù)字信號處理、圖形圖像分析、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、通信工程、金融系統(tǒng)等領(lǐng)域，因此，MATLAB是而向21世紀(jì)的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)及科學(xué)計(jì)算語言。二?課題的主要內(nèi)容(-)信號除噪簡介：在工程當(dāng)中，信號釆集過程當(dāng)中，經(jīng)常由于各方而的原因，使得我們的目標(biāo)信號當(dāng)中摻雜進(jìn)各種噪聲信號，給我們在后續(xù)的信號分析，處理，使用

3、帶來各種的不便。因此，信號除噪在工程當(dāng)屮的重要性可見一斑。IfljMATLAB就是一種進(jìn)行信號除噪很好的工具。MATLAB進(jìn)行信號除噪的主要原理是應(yīng)用相關(guān)分析實(shí)現(xiàn)的。在工程當(dāng)屮，相關(guān)分析經(jīng)常用于識別含噪聲信號序列屮是否存在周期性分量并捉取周期量。具體原理如下：檢測淹沒在隨機(jī)噪聲中的周期信號。由于周期信號的自相關(guān)函數(shù)仍是周期性的，且頻率保持不變，而隨機(jī)噪聲信號隨著延遲增加，它的自相關(guān)函數(shù)將減到零。I大I此在一定延遲時間后，排除了隨機(jī)信號的干擾，而被干擾信號的自相關(guān)函數(shù)中保留了周期信號的信息。我們以下面的例子進(jìn)行分析與說明，m二30；%%%%設(shè)置采樣點(diǎn)數(shù)tl=l:in;%%

4、%%釆樣數(shù)xinhao=cos(0.25*pi*tl);%%%%目標(biāo)信號za.oshcng=rand(1,m)-0.5;%%%%噪聲信號x=xinhao+zaosheng;%%%%含有噪聲的正弦信號lag=500;[c,lags]=xcorr(x,lag,'unbiased');%%%%求含噪聲正弦信號的自相關(guān)函數(shù)[cl,lags]=xcorr(zaosheng,lag,'unbiased');%%%%求含噪聲信號的自相關(guān)函數(shù)rxx=conv(x,fliplr(x));rdd=conv(zaosheng,fliplr(zaosheng))；rcc=conv(xinhao

5、,fliplr(xinhao));%%%%rcc,rxx與rdd都是用卷積的形式進(jìn)行自相關(guān)預(yù)算%%%%k二-29:29;%%%%設(shè)置繪圖的采樣區(qū)間subplot(3,2,1);plot(tl,x);titleC信號與噪聲的疊加結(jié)果')；xlabel('t');ylabel('x(t)');subplot(3,2,3);plot(tl,zaosheng);titlef噪聲信號')；xlabel('t');ylabel('noise');subplot(3,2,5);plot(tl,xinhao);titleC目標(biāo)信號')；xlabel('t');ylabel('xinha

6、o')；subplot(3,2,2);stem(k,rxx);titleC含噪聲正弦自相關(guān)序列');xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(3,2,4);stcm(k,rdd);titleC噪聲序列的自相關(guān)序列')；xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(3,2,6);stem(k,rcc);titleC信號序列自相關(guān)序列')；xlabel(，k，);ylabclC幅度）;運(yùn)行程序，結(jié)果如圖所示，由下圖我們可以清楚的看到，含噪聲的正弦序列自相關(guān)曲線在k二0（移位為零）處有一個最大的峰值，并且在k=8的整數(shù)倍都有幅值不等

7、的峰值，有著明顯的周期特性，這就說明該正弦序列的周期是8。而在圖小給岀的噪聲序列的自相關(guān)序列，匚?伙）僅僅在20（移位為零）處有一個最大的峰值。這是因?yàn)樵肼曅蛄械臉幽局祷ゲ幌嚓P(guān)，在其他位移量處的l伙）峰值都很小。貝有周期性的信號，的□相關(guān)趨向有著同樣的周期性。因此，我們可以下結(jié)論：利用自相關(guān)的性質(zhì)我們可以清楚地得到混合信號的中的周期信號的特性。5101520嗓聲fg號2530信號和嗓聲養(yǎng)加結(jié)果2...O(妥5051015202530目標(biāo)信號O8SOU510152025305Ooequx含嗓聲正弦目相關(guān)序列20kfS號序列自相關(guān)序列10I°