统计信号分析与处理实验报告.docx

统计信号分析与处理实验报告

第一篇：统计信号分析与处理实验报告实验2随机过程的计算机模拟一、实验目的1、给定功率谱（相关函数）和概率分布，通过计算机模拟分析产生相应的随机过程；2、通过该随即过程的实际功率谱（相关函数）和概率分布验证该实验的有效性；3、学会运用Matlab函数对随机过程进行模拟。二、实验原理1、标准正态分布随机序列的产生方法：利用随机变量函数变换的方法。设r1，r2为两个相互独立的（0，1）均匀分布的随机数，如果要产生服从均值为m,方差为正态分布的随机数x，则可以按如下变换关系产生：2、正态随机矢量的模拟：设有一N维正态随机矢量，其概率密度为为协方差矩阵，且是正定的。3、具有有理谱的正态随机序列的模拟根据随机过程通过线性系统的理论，白噪声通过线性系统后，输出是正态的，且输出功率谱只与系统的传递函数有关。利用这一性质，我们可以产生正态随机过程。如上图所示，输入W(n)为白噪声，假定功率谱密度为G(z)=1W，通过离散线性系统后，输出X(n)是正态随机序列，由于要求模拟的随机序列具有有理谱，则G(z)X可表示为：其中，G(z)X+表示有理谱部分，即所有的零极点在单位圆之内，G(z)X−表示非有理谱部分，即所有零极点在单位圆之外。4、满足一定相关函数的平稳正态随机过程的模拟，当已知平稳随机过程的相关函数而要确定该随机过程的模拟算法。很显然，只要我们设计一个合适的滤波器，使得该白噪声通过滤波器后，输出的功率谱满足上述相关函数的傅里叶变换，就可以模拟得到该随机过程。三、实验内容1、产生两组相互独立的（0，1）均匀分布的随机数（随机数个数：500）程序及图形如下:clear;x=randn(1,500);y=randn(1,500);subplot(2,1,1);plot(x);title('第二组');subplot(2,1,2);plot(y);title('第一组')2、按照实验原理中的方法产生一组均值为1，方差为1的正态分布的随机序列（序列长度：500）程序及图形如下：clear;y=1+sqrt(1)*randn(1,500);plot(y);title(‘正态分布，均值方差都为1’)3、画出功率谱密度为G(w)=1/(1.25+cosw)的功率谱图（一个周期内），采用均匀采样方法，采样点数为500程序及图形如下：clear;w=rand(1,500);M=1.25+cos(w);N=1;G=N./M;plot(G);title('均匀采样功率频谱');5、模拟产生一个功率谱为G(w)=1/(1.25+cosw)的正态随机序列程序及图形如下:clear;w=randn(1,500);M=1.25+cos(w);N=1;G=N./M;plot(G);title('均匀采样功率频谱');四、实验中所遇到问题及解决方法问题1、对Matlab软件很生疏、编程也不熟悉。解决方法：我和同学利用学校资源和网络查找和参看了许多有关Matlab的资料，对其中一些基本知识和有关随机信号处理的章节作了详细了解和练习。同时也向老师同学请教，经过实验课上和平时的练习，渐渐地有了一些好的进展，这个过程很漫长，但是很值得我们花时间和精力去了解。问题2、对Matlab中与统计信号处理随机过程中的某些函数的运用很有困难。解决方法：也是查找Matlab的书籍中有关内容，然后在Matlab上学会用help中的相关辅助、查找功能。问题3、运用Matlab编程时编写的程序经过运行之后有错，而且很难发现其中错误。解决方法：充分利用Matlab运行出错之后的英文提示进行分析和改正，然后也要比较Matlab语言与C语言的差异和共同点，这样比较学习有利于我们更好地了解这门语言。五、实验总结及心得体会实验总结：本实验是运用Matlab作为工具来对随机过程中的功率谱（相关函数）和概率分布函数进行模拟和验证，由于随机过程中涉及的数据和运运算往往比较繁多和复杂，运用Matlab这个软件的强大的数据、运算和图像处理功能可以很好的解决随机过程中的一些问题。此外，这个实验也从实际动手的角度加深了我们对随机过程特征估计的理解，运用Matlab处理的图形也可以很深刻的帮助我们理解相关知识。心得体会：这次实验对于同学和我来说刚开始时是很不容易的，但是经过和同学的协作、查找参看一些相关资料，我们对Matlab的实际操作之后，我们还是有一些收获的，我们对Matlab有了进一步认识，对于随机过程这一重要内容也有所了解，对于统计信号分析的一些知识也不仅仅只是再停留在理论方面了，这次实验让我们以实际动手的方式去认知感受统计信号的知识。更重要的是我觉得，这次实验也在一定程度上，锻炼、提高我们通信工程专业学生的根据理论分析和实验工具来设计分析实验的思维和能力。此外，我们发现做实验时理论知识也是