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文档简介

1、精选优质文档-倾情为你奉上 互相关算法的应用例子-测量汽车速度 （作者：王大伦） （本文选自王大伦著数字信号处理理论与实践）2.7.4 应用举例 互相关算法可以用来测量汽车速度。其方案示于图2.7.5.。汽车前后轮经过的路况可以认为是相同的。为了测量车速，需要在前、后轴上分别安装压力传感器。传感器的输出取决于路况。设是前后轴的距离，是车速，则是汽车经过距离所需的时间。换句话说，后轮传感器当前的输出信号就是秒以前的前轮传感器的输出信号。 图2.7.5 车速测量方案 程序M.M进行仿真。图2.7.6A 是噪声信号，代表前轮传感器的输出序列。将这个序列延迟个采样间隔，并加上噪声，得到示于子图B的序列

2、。它代表后轮传感器的输出序列。求二者的互相关序列并示于子图C。将在的邻域展开，得到子图D。由此看出，函数在有最大值。今前后轮距轮距是已知数，由此可知汽车经过距离所需要的时间为 （延迟样点数 ）（采样间隔 ）。由此算出车速为，其中，采样间隔是已知数，故车速得以算出。 图2.7.6 程序M.M的运行结果% 通过求互相关序列，测定汽车速度。%x = randn(1,151); nx=-75:75; % 汽车前轮传感器输出序列 x subplot(2,2,1)plot(nx, x); grid; % 显示序列 x xlabel('n'); ylabel('x(n)');

3、 title('汽车前轮传感器输出序列');y,ny = seqshift(x,nx,20); % 汽车后轮传感器输出序列 y，它是 x 的延迟序列w = randn(1,length(y); nw = ny; % 产生随机序列 w(n)y,ny = seqadd(y,ny,w,nw); % 得到迟延加扰信号 y subplot(2,2,2)plot(ny, y); grid; % 显示序列 y xlabel('n'); ylabel('y(n)'); title('汽车后轮传感器输出序列');x1,nx1 = seqfold(x

4、,nx); % 得到 x1(n)= x(-n)rxy,nrxy = convwthn(y,ny,x1,nx1); % 通过卷积求 y(n)与 x1(n) 的互相关序列subplot(2,2,3)plot(nrxy,rxy); grid; % 显示互相关序列 axis(-150,150,-50, 200);xlabel('n'); ylabel('rxy(n)'); title('互相关序列');subplot(2,2,4)H = stem(nrxy,rxy); set(H, 'markersize', 2); grid; % 在互相关序列的最大点附近显示该序列 axis(10,30,-50, 200);set(gcf,'color','w') % 置图形背景色为白line(-4,8,0,0)title('延迟

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