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文档简介

典型信号的概率密度分析一、试验目的1. 熟悉典型信号的概率密度函数特点；2. 加深对概率密度函数分析的概念、性质、作用的理解，掌握用其分析信号幅值特性的方法二、试验原理及内容概率密度函数给出了信号取不同幅值大小的概率，在随机振动、随机疲劳试验等应用场合，常常利用它来检测信号的正态性和了解信号的幅值大小分布情况。实验内容为分析正弦波、方波、三角波和白噪声信号的概率密度函数。 三、 程序代码及图形1. %sine function.m;t=-2:0.01:2;y=sin(2*pi*t);subplot(211)plot(t,y); title(y=sin(2*pi*t); % 图形标题 subplot(212);ylabel(error function);hist(y,100)ylabel(error function) 2. %square wave.m;f=60;% signal fequency;Fs=1000;%sample fequency;t = 0:0.0001:0.0625;c=2*pi*f*t;y=square(c);%generate square wave;subplot(211)plot(t,y);title(square wave)subplot(212);hist(y,40);ylabel(error function) 3. %triangle wave.m;f=100;% signal fequency;Fs=1000;%sample fequency;width=0.3;%scalar parameter of function sawtooth;t=0:1/Fs:0.1;c=2*pi*f*t;y=sawtooth(c,width);%generate triangle wave;subplot(211)plot(t,y);title(triangle wave)subplot(212);hist(y,40);ylabel(error function)4. %white noise.my=rand(1,200);subplot(211);plot(y);title(white noise signal)subplot(212);hi
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