matlab求均值,方差

实验报告随机信号的数字特征分析一、实验目的1 .知道随机信号本身的特性，比如，平均(数学期望)、方差、平方根等2 .掌握随机信号的分析方法二、实验原理1 .平均值测定方法平均值表示集合平均值或数学期望值。 基于随机过程的每一个状况，最常用的方法是取n个样本数据并简单地进行平均，即此处，采样信号中的采样数据记为采样间隔。2 .平方误差的测量方法随机序列的均方误差定义如下：3 .方差测量方法如果信号的平均值是已知的，则方差估计器可以包括不偏不倚的渐进一致。三、实验内容MATLAB中的伪随机序列生成函数randn ()用于生成多级1000点的序列，编程以计算随机信号的数字特征，将该随机信号的平均、方差、平均和最后的计算结果进行平均，并描绘数字特征图形。来源程序包括：clear all；clc；%生成50个1000点以内的伪随机序列x=rann (50，1000 )%计算随机生成的50个点列的平均值、方差和平均值average=zeros (1，50 )variance=zeros (1，50 )square=zeros (1，50 )计算%平均值for i=1:50for j=1:1000平均(I )=平均(I ) x (I，j )结束平均(I )=平均(I )/1000；结束计算%方差for i=1:50for j=1:1000馀额(I )=馀额(I ) (x (I，j ) -馀额(I ) ). 2；结束variance(i)=variance(i)/1000；结束计算%平均值for i=1:50for j=1:1000square(i)=square(i) x(i，j).2；结束square(i)=square(i)/1000；结束ex=sum (平均值)/50；DX=sum(variance)/50；RMS=sum(square)/50；速度(average )title(50个随机序列的平均值)figure；出图(variance )title(50个随机序列的方差)figure；画面(square )title(50个随机序列的平均值)四、实验结果与分析由以上结果可知将图中的计算结果进行平均，发生的50点随机序列平均的平均值为EX=0.0090197； 所生成的50个随机序列方差的平均值是DX=1.0078，而所生成的50个随机序列平均值的平均值是RMS=1.0087。由以上得到的曲线图可知，50点的伪随机序列的平均值都在0附近，方差及平均方差都在1附近，这些平均值的平均值也在0附近，方差在1附近，与统计的结果一致。实验2数字相关与数字卷积程序一、实验目的熟悉数字相关和数字卷积运算。二、实验原理1 .与线性和循环有关的原理1.1线性相关原理假定x1(n )是列长度为n的有限长度序列，并且x2(n )是列长度为m的有限长度序列，则两者之间线性相关的结果如下1.2循环相关原理假定x1(n )是列长度为n的有限长度序列，并且x2(n )是列长度为m的有限长度序列，则两者的环相关的结果如下2 .线性和循环卷积原理2.1线性卷积原理假定x1(n )是列长度为n的有限长度序列，并且x2(n )是列长度为m的有限长度序列，线性卷积两者的结果如下2.2循环卷积原理循环卷积的矩阵表示是x和h为两个输入的序列，y为循环卷积得到的实验结果。其中三、实验内容程序：其描述用于实现两个随机序列的线性、循环相关和线性以及循环卷积的函数来源程序包括：两个序列的线性相关函数：clear allclcx=ones (1，8 )h=ones (1，10 )nx=length(x )nh=length(h )n=nx nh - 1；for i=nh 1:nh(i)=0；结束for i=nx 1:nx(i)=0；结束for i=1:nfor j=1:nH(i，j)=h(mod(i j-2，n) 1；结束结束y=H * x；subplot (3，1，1 ) stem (x ) title (随机序列1 )subplot (3，1，2 ) stem (h ) title (随机序列2 )subplot (3，1，3 ) stem (y ) title (线性相关结果)与两个序列循环相关的函数：clear allclcx=ones