随机信号实验报告

t(S); title('功率谱密度函数采样序列') % 功率谱密度函数采样序列РR = 1/T0*abs(ifft(S));РR = ifftshift(R);Рsubplot(212), plot(R); title('功率谱密度序列IFFT得到自相关序列') %功率谱密度序列IFFT得到自相关序列Р实验结果及分析Р实验体会Р 通过这次实验我加深了对平稳随机过程的谱分析的认识,功率普密度是从频率的角度描述随机过程统计规律的最主要的数字特征。功率谱密度仅仅描述了随机过程的平均功率按频率分布的情况。确定信号与它的频谱在时域和频域之间构成一对傅立叶变换,平稳随机过程的自相关函数与其功率谱密度之间也构成一对傅立叶变换。Р随机信号分析实验报告Р实验三:随机信号通过线性系统的分析Р Р一、实验目的Р1、掌握随机信号通过线性系统的分析方法Р2、掌握系统输出信号的数字特征和功率谱密度的求解Р实验原理Р1.线性系统的时域分析方法Р系统输入和输出的关系为:Р输出期望:Р输出的自相关函数:Р输出的平均功率:Р互相关:Р2.线性系统的频域分析方法Р系统输入和输出的关系为:Р输出的功率谱:Р功率谱: Р实验过程Рfunction y = experiment3Рclc;РR_x=zeros(1,81);R_x(41)=sqrt(5); % 输入自相关РS_x=fftshift(abs(fft(R_x))); % 输入功率谱密度РNo = ; %学号Рr = 1 - 1/(No + 1);Рh0 = zeros(1,40);Рi = 1:41; Рh1 = r.^i; Рh = [h0,h1]; %系统单位冲激函数РH = fftshift(abs(fft(h)));%频率响应函数Р m_x = 0; %输入期望,方差,平均功率Рsigma_x = R_x(41); РP_x = R_x(41);