指定功率的白噪声的产生方案

density(X);Рplot(n1,k1);Рtitle('概率密度函数');xlabel('X');ylabel('幅度');Р图3Р%自相关函数%Рfigure(3)Р[r1,lags]=xcorr(X);Рplot(lags,r1);Рtitle('自相关函数特性曲线');xlabel('时间(t)');ylabel('Rx(t)');Р图4Р%功率谱密度%Рf1=fft(X,7340);Рp1=mean(f1.*conj(f1))/7340Рfigure(4);Рplot(1:7340,abs(p1),'bo','MarkerSize',3');Рtitle('功率谱函数');xlabel('频率Hz');ylabel('幅度Sx(f)');Р图5Рfigure(5);%验证白噪声Рhist(X);title('白噪声频率统计图');%生成的白噪声的频率统计图Р图6Р运行结果如下:Р图7Р六、结果分析:Р利用混合同余法产生了X~U[-3,3]分布,其概率密度曲线近似为X~U[-3,3]分布的曲线,均值、方差为常数。自相关函数在t=0处有一个冲击,功率谱密度为常数。Р 对该均值为零,方差为1(即功率)的均匀分布进行标准化与反标准化变换,可以实现产生任意指定功率的白噪声。由以上实验结果知,指定功率a=20时,产生的白噪声的时域分布为图2、概率密度曲线为图3、自相关函数图像为图4、功率谱密度函数图像为图5。由图7的实验结果可知,通过此种方法产生的白噪声功率为P=20.0948,误差较小,达到实验设计目的。Р七、课程设计心得体会:Р通过本次课程设计,对白噪声的定义和统计特性有了更加深刻的认识,学习掌握了随机数产生方法——混合同余法,在使用matlab进行统计验证的过程中,让我们更加熟练的掌握了matlab的操作,将理论学习与实际操作联系起来,很大程度上提升了我们的能力。