北工大matlab作业实验报告

1、matlab 实验报告 北工大 MATLAB实验报告完成日期 :2018.12目录 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark4 o Current Document 实验一用 FFT进行谱分析 3一、实验内容 3二、实验过程 3 HYPERLINK l bookmark10 o Current Document 三、实验代码 4 HYPERLINK l bookmark12 o Current Document 四、实验结果及分析 5 HYPERLINK l bookmark14 o Current Document 五、实验心得 5 HYPERLINK l boo

2、kmark16 o Current Document 实验二 噪声数据的抑制 6一、实验内容 6二、实验过程 7 HYPERLINK l bookmark36 o Current Document 三、实验结果分析 14 HYPERLINK l bookmark38 o Current Document 四、实验心得 15 HYPERLINK l bookmark40 o Current Document 参考文献 15实验一 用 FFT进行谱分析实验内容FFT 的用途之一是找出隐藏或淹没在噪声时域信号中信号的频率成分。本题要求用FFT对试验数据进行谱分析，指出数据包含的频率成份。提示： 首先

3、建立试验数据。过程推荐如下：生成一个包含两个频率成分的试验信号，对这个 信号加入随机噪声， 形成一个加噪信号 y。（试验数据参数推荐为： 数据采样频率为 1000Hz， 时间区间从 t=0 到 t=0.25，步长 0.001 秒，噪声的标准偏差为 2，两个频率成分的试验信号 可取 50Hz 和 120Hz）。（1）绘制加噪信号 y 它的波形。（ 2）求出含噪声信号 y 的离散傅立叶变换（取它的 FFT），（FFT试验参数推荐为： 256 点）。（ 3）求出信号的功率谱密度（它是不同频率所含能量的度量），并绘制功率谱图，标记出两个频谱峰值对应的频率分量。实验过程1 打开 matlab 软件，根据

4、实验要求，用已知条件求出重要参数： N=256;n=0:N-1;t=n/fs;绘制加入了噪声信号的 y 图象： y=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t)+2*randn(size(t); subplot(2,2,1);plot(y);title(y 的波形 );对 y 求付里叶变换： Y=fft(y,N);绘制 Y 的幅值图象： fudu=abs(Y); f=n*fs/N; subplot(2,2,2) plot(f,fudu) ；抽取 256 点进行绘图：subplot(2,2,3)plot(f(1:N/2),fudu(1:N/2);利用 y 的自相关函数求出 y 的

5、功率谱，并绘图： y2=xcorr(y,unbiased); y2p=fft(y2,N);yk=abs(y2p);subplot(2,2,4)plot(f(1:N/2),yk(1:N/2);title( 功率谱 )三、实 验代码N=256;n=0:N-1; t=n/fs;y=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t)+2*randn(size(t); subplot(2,2,1);plot(y);title(y 的波形 );Y=fft(y,N); fudu=abs(Y); f=n*fs/N;subplot(2,2,2) plot(f,fudu) subplot(2,2,3)

6、plot(f(1:N/2),fudu(1:N/2);y2=xcorr(y,unbiased); y2p=fft(y2,N);yk=abs(y2p);subplot(2,2,4) plot(f(1:N/2),yk(1:N/2);title( 功率谱 )四、实 验结果及分析结果分析：功率谱的两个峰值对应的频率分别为：f=50Hz 和 120Hz五、实 验心得学习了一个学期的 MATLAB，现在终于能够进行一次实践了。实验过程中，总会出现 一些错误。这些错误经常是因为错误使用标点造成的。所以，在编程的过程中要十 分小心。虽然这只是一次小实验，但我感觉到了这个软件功能的强大，以后我还会 更加深入地学习

7、。实验二 噪声数据的抑制实验内容考虑一组实际数据，它可以用以下公式建模：n11.02n cos(2 n 8 4) 0 n 40 x(n) 20 其它可以看出，这是在缓慢变化的指数信号分量 (1.02n )上叠加了一个正弦干扰噪声序列。 试设计一种算法(滤波器) ，要求在 x(n) 中能够抑制、甚至消除这个正弦干扰噪声。提示：可以考虑用 L点移动平均滤波器( MA)对 x(n) 进行滤波处理，若 L=3，并用 x(n) 作 为 MA滤波器的输入信号，则其输出：12y(n) x(n i)3 i 01x(n) x(n 1) x(n 2)3是 3个最近的输入值的数字平均。 3点MA的框图模型见图。图3

8、点MA滤波器的框图7点 MA滤波器，即：更长长度的 MA滤波器有可能产生更好的噪声抑制效果，请试验选取16y(n) x(n i)7i0给出试验结果。实验过程1. 打开 simulink ，并选择所需要的模板，然后开始放置元件2. 首先产生一个指数信号( 1) 我一开始用的是 rate limiter 来产生时钟信号 n后来发现可以用 ramp 产生时间信号，使图象更加简单设置参数：然后进行一次仿真，波形图如下：产生时钟信号接下来建立指数信号进行仿真，波形如下：（7） 但我们需要的非零值区间为 0,40 ，根据上前面的波形图， 很明显不是实验所需 要的信号，所以，利用两个单位阶跃信号相减建立窗函

9、数：8）进行一次仿真，波形如下：所以，得到了所需要的窗信号将窗信号与指数信号相乘进行仿真，波形如下这便是我们所需要的指数信号（ 11） 类似于上述的方法，建立噪声正弦波信号，并进行仿真，如下仿真波形：( 12) 接着，将这两部分信号叠加，得到输入信号x(n):tu=g 二=H蒲芷-ZL.-申0 5cosmm宰峯*片rDaJV Tg-matlab 实验报告 仿真波形：三、 实 验结果分析七点 MA 滤波器对抑制信号有良好效果四、 实 验心得本次实验花相当长的时间，一开始觉得题目挺简单的，但是由于 Simulink 软件用提 不熟练，所以大部分时间用来探索元器件的使用和功能上。在图书馆翻阅了很多资 料，但还是处于一知半解状态。再从网上查找资料，用了特别多的时间。不过，最 后还是把实验