1、大連理工大學實驗預(yù)習報告學院（系）：信息與通信工程學院 專業(yè)： 電子信息工程 班級： 姓 名： 學號： 組： _ 實驗時間： 2015.12.14 實驗室： C221 實驗臺： 指導教師： 實驗I：隨機信號的產(chǎn)生、相關(guān)分析及其應(yīng)用實驗實驗1 均勻分布隨機數(shù)的產(chǎn)生，統(tǒng)計特性分析及計算機仿真一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆站鶆蚍植茧S機信號的基本產(chǎn)生方法二、 實驗原理和內(nèi)容較簡單的偽隨機序列產(chǎn)生方法是采用數(shù)論中基于數(shù)環(huán)理論的線性同余法（乘同余法、混合同余法），其迭代公式的一般形式為 f(x) = (r·x + b) Mod M，其離散形式為 s(n + 1) = r·s(n) + b M

2、od M。其中，s(n)為 n 時刻的隨機數(shù)種子，r 為擴展因子，b 為固定擾動項，M 為循環(huán)模，Mod M 表示對 M 取模。為保證 s(n)的周期為 M，r 的取值應(yīng)滿足 r = 4k + 1，M =2p，k 與p的選取應(yīng)滿足：r < M，r(M-1) + 1< 231-1。通常公式中參數(shù)常用取值為s(0) =12357，r = 2045， b = 1，M =1048576。 三、 實驗步驟1. 編程實現(xiàn)產(chǎn)生10000個在(0, 1)區(qū)間均勻分布隨機數(shù)。2. 計算生成隨機數(shù)的14階矩，最大值，最小值，頻度直方圖。實驗2 高斯分布隨機數(shù)的產(chǎn)生，統(tǒng)計特性分析及計算機仿真一、 實驗?zāi)?/p>

3、的和要求掌握高斯白噪聲的基本產(chǎn)生方法二、 實驗原理和內(nèi)容1.變換法  2.較簡單的高斯白噪聲產(chǎn)生方法是基于概率論中的中心極限定理。即無窮多個同分布隨機變量之和構(gòu)成隨機變量服從高斯分布。方便起見，可以使用多個均勻分布隨機變量之和近似高斯分布隨機變量。三、 實驗步驟1.編程實現(xiàn)產(chǎn)生 10000 個 N(3, 4) 高斯隨機數(shù)。  2.計算生成隨機數(shù)的 14 階矩，最大值，最小值，頻度直方圖。實驗3 隨機信號相關(guān)函數(shù)計算、相關(guān)分析及計算機仿真一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆针S機信號相關(guān)函數(shù)計算、相關(guān)

4、分析及實現(xiàn) 二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)自相關(guān)和互相關(guān)的定義，自相關(guān) ，互相關(guān)計算隨機信號的自相關(guān)和互相關(guān)。三、 實驗步驟1. 產(chǎn)生高斯隨機信號。 2. 計算其自相關(guān)函數(shù)。 3. 計算兩個高斯隨機信號的互相關(guān)函數(shù)。大連理工大學實驗報告學院（系）：信息與通信工程學院 專業(yè)： 電子信息工程 班級： 電子1303姓 名： 李彤 學號： 201383081 組： _ 實驗時間： 2015.12.14 實驗室： C221 實驗臺： 指導教師： 實驗I：隨機信號的產(chǎn)生、相關(guān)分析及其應(yīng)用實驗實驗1 均勻分布白噪聲的生成一、 實驗?zāi)康暮鸵蠡诰鶆蚍植紓坞S機數(shù)，掌握均勻分布

5、白噪聲典型生成方法。二、 實驗原理和內(nèi)容較簡單的偽隨機序列產(chǎn)生方法是采用數(shù)論中基于數(shù)環(huán)理論的線性同余法（乘同余法、混合同余法），其迭代公式的一般形式為 f(x) = (r·x + b) Mod M，其離散形式為 s(n + 1) = r·s(n) + b Mod M。其中，s(n)為 n 時刻的隨機數(shù)種子，r 為擴展因子，b 為固定擾動項，M 為循環(huán)模，Mod M 表示對 M 取模。為保證 s(n)的周期為 M，r 的取值應(yīng)滿足 r = 4k + 1，M =2p，k 與p的選取應(yīng)滿足：r < M，r(M-1) + 1< 231-1。本實驗中參數(shù)取值為s(1) =

6、12357，r = 2025， b = 1，M =1048576。 三、 主要儀器設(shè)備微型計算機、Matlab開發(fā)環(huán)境四、 實驗步驟與操作方法1. 編程實現(xiàn)產(chǎn)生10000個在(0, 1)區(qū)間均勻分布隨機數(shù)。2. 計算生成隨機數(shù)的14階矩，最大值，最小值，頻度直方圖五、 實驗數(shù)據(jù)記錄和處理程序如下：M=1048576;b=1;r=2025;s=zeros(1,10000);s(1)=12357;s=zeros(1,10000);for i=2:10000s(i)=mod(s(i-1)*r+b,M);ends=s/M;%均勻分布隨機生成10000數(shù)據(jù)figure,plot(s)%全部數(shù)據(jù)畫線tit

7、le('全部數(shù)據(jù)連線')figure,plot(s,'.')%全部數(shù)據(jù)畫點title('全部數(shù)據(jù)畫點')%畫直方圖hist(s,40)title('40個區(qū)間')sum=0;for i=1:10000sum=sum+s(i);%求所有數(shù)的總和end;avr=sum/10000;%求所有數(shù)的平均數(shù)m=zeros(1,4);for i=1:10000m(1)=m(1)+s(i); %求均值m(2)=m(2)+s(i)2;% 求二階矩m(3)=m(3)+s(i)3;% 求三階m(4)=m(4)+s(i)4;% 求四階endn=zeros

8、(1,4);for i=1:10000n(1)=n(1)+(s(i)-avr); %求均值n(2)=n(2)+(s(i)-avr)2;% 求二階矩n(3)=n(3)+(s(i)-avr)3;% 求三階n(4)=n(4)+(s(i)-avr)4;% 求四階endm=m/10000;n=n/10000;disp('均值=',num2str(m(1);disp('二階原點矩=',num2str(m(2);disp('三階原點矩=',num2str(m(3);disp('四階原點矩=',num2str(m(4);disp('均值=

9、',num2str(n(1);disp('二階中心矩=',num2str(n(2);disp('三階中心矩=',num2str(n(3);disp('四階中心矩=',num2str(n(4);disp('方差=',num2str(var(s);c=0;d=1;for i=1:10000%求最大值if c<s(i)c=s(i);end;end;for i=1:10000%求最小值if d>s(i)d=s(i);end;end;cd六、實驗結(jié)果與分析運行程序，command窗口中顯示的結(jié)果如下：均值=0.49699

10、二階原點矩=0.32916三階原點矩=0.24551四階原點矩=0.19546均值=-8.3666e-017二階中心矩=0.08217三階中心矩=0.00024392四階中心矩=0.012193方差=0.082179c = 1.0000d = 0實驗得到圖表如下：圖1.1圖1.2七、討論、建議、質(zhì)疑本實驗中編寫了生成隨機序列的程序，通過設(shè)定不同的參數(shù)值可以得到不同的隨機序列，通過計算多階原點矩、中心矩和繪制直方圖可以更加清楚的看到產(chǎn)生的隨機序列的特點，對隨機序列的理解更加深刻。實驗2 高斯分布白噪聲的生成一、 實驗?zāi)康暮鸵蠡诰鶆蚍植紓坞S機數(shù)，掌握高斯分布白噪聲典型生成方法。二、 實驗原理和

11、內(nèi)容1. 變換法2. 較簡單的高斯白噪聲產(chǎn)生方法是基于概率論中的中心極限定理。即無窮多個同分布隨機變量之和構(gòu)成隨機變量服從高斯分布。方便起見，可以使用多個均勻分布隨機變量之和近似高斯分布隨機變量。三、 主要儀器設(shè)備微型計算機、Matlab開發(fā)環(huán)境四、 實驗步驟與操作方法1.編程實現(xiàn)產(chǎn)生 10000 個 N(3, 4) 高斯隨機數(shù)。  2.計算生成隨機數(shù)的 14 階矩，最大值，最小值，頻度直方圖。五、 實驗數(shù)據(jù)記錄和處理實驗程序如下：m=3; n=4; n1=sqrt(n);pi=3.1416; s=zer

12、os(1,10000); for i=1:10000 a=sqrt(-2*log(rand); b=2*pi*rand; s(i)=n1*a*cos(b)+m;%生成10000個N(3, 4) 高斯隨機數(shù) endfigure plot(s)sum=0; for i=1:10000 sum=sum+s(i);%求所有數(shù)總數(shù) end; avr=sum/10000;%求平均數(shù) m = zeros(1,4); for i = 1 : 10000 m(1) = m(1) + s(i); % 求均值 m(2) = m(2) + s(i)2; % 求二階矩 m(3) = m(3) + s(i)3; %求三階

13、 m(4) = m(4) + s(i)4; %求四階 end n = zeros(1,4); for i = 1 : 10000 n(1) = n(1) + (s(i)-avr); %求一階矩 n(2) = n(2) + (s(i)-avr)2; % 求二階矩 n(3) = n(3) + (s(i)-avr)3; %求三階 n(4) = n(4) + (s(i)-avr)4; %求四階end m=m/10000; n=n/10000; disp('均值 = ',num2str(m(1) ); disp('二階原點矩 = ',num2str(m(2) ); dis

14、p('三階原點矩 = ',num2str(m(3) ); disp('四階原點矩 = ',num2str(m(4) ); disp('一階中心矩= ',num2str(n(1) ); disp('二階中心矩 = ',num2str(n(2) ); disp('三階中心矩 = ',num2str(n(3) ); disp('四階中心矩 = ',num2str(n(4) ); hist(s,100) title('100個區(qū)間')%顯示頻率 c=0;d=1; for i=1:10000%

15、求最大 if c<s(i) c=s(i); end; end; for i=1:10000%求最小 if d>s(i) d=s(i); end; end; cd六、 實驗結(jié)果與分析運行程序，command窗口中顯示的結(jié)果如下：均值 = 2.993二階原點矩 = 12.9888三階原點矩 = 62.522四階原點矩 = 341.0162一階中心矩 =-5.8249e-015二階中心矩 = 4.0306三階中心矩 = -0.48106四階中心矩 = 49.8857c = 10.2122d = -4.5628實驗得到圖像如下：圖1.3七、 討論、建議、質(zhì)疑 本實驗和上一個實驗類似，但需要

16、用到高斯函數(shù)的編寫方法，利用循環(huán)結(jié)構(gòu)可以求得若干個隨機數(shù)，通過直方圖可以對高斯分布有更直觀實際的了解。 實驗3 隨機信號相關(guān)函數(shù)估計一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆针S機信號相關(guān)函數(shù)計算、相關(guān)分析及實現(xiàn) 二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)自相關(guān)和互相關(guān)的定義，自相關(guān) ，互相關(guān)計算隨機信號的自相關(guān)和互相關(guān)。三、主要儀器設(shè)備微型計算機、Matlab開發(fā)環(huán)境四、實驗步驟與操作方法4. 產(chǎn)生高斯隨機信號。 5. 計算其自相關(guān)函數(shù)。 6. 計算兩個高斯隨機信號的互相關(guān)函數(shù)。五、 實驗數(shù)據(jù)記錄和處理實驗程序如下：m=3; n=4; n1=sqrt(n);pi=3.1416;

17、Fs=1000; s=zeros(1,10000); for i=1:10000 a=sqrt(-2*log(rand); b=2*pi*rand; s(i)=n1*a*cos(b)+m;%生成10000個N(3, 4) 高斯隨機數(shù)s end q=zeros(1,10000); for i=1:10000 c=sqrt(-2*log(rand); d=2*pi*rand; q(i)=n*c*cos(d)+m;%生成10000個N(3, 4) 高斯隨機數(shù)qend figure(1); subplot(211),plot(s),title('s(n)');%畫出s的圖像 ssubp

18、lot(212),plot(q),title('q(n)');%畫出q的圖像 cor1 lag1=xcorr(s); figure(2); plot(lag1/Fs,cor1),title('s的自相關(guān)函數(shù)');%畫出s的自相關(guān)函數(shù) cor2 lag2=xcorr(q); figure(3); plot(lag2/Fs,cor2),title('q的自相關(guān)函數(shù)');%畫出q的自相關(guān)函數(shù) cor3 lag3=xcorr(s,q); figure(4); plot(lag3/Fs,cor3),title('s與q的互相關(guān)函數(shù)');%畫

19、出s與q的互相關(guān)函數(shù)六、實驗結(jié)果與分析運行程序，得到各圖像如下：圖1.4 s和q的數(shù)據(jù)圖像圖1.5 s的自相關(guān)函數(shù)圖1.6 q的自相關(guān)函數(shù)圖1.7 s與q的互相關(guān)函數(shù)七、討論、建議、質(zhì)疑本實驗與實驗2相似，也要產(chǎn)生高斯隨機數(shù)，關(guān)鍵在于自相關(guān)程序以及互相關(guān)程序的編寫。通過對自相關(guān)以及互相關(guān)圖像的觀察，可以讓我們對于自相關(guān)以及互相關(guān)有更全面的了解。大連理工大學實驗預(yù)習報告學院（系）：信息與通信工程學院 專業(yè)： 電子信息工程 班級： 電子1303姓 名： 李彤 學號： 201383081 組： _ 實驗時間： 2015.12.15 實驗室： C221 實驗臺： 指導教師： 實驗II：系統(tǒng)對隨機信號響

20、應(yīng)的統(tǒng)計特性分析、功率譜分析及應(yīng)用實驗實驗4 隨機信號的功率譜分析1一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆罩苯臃ü烙嬰S機信號功率譜。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)隨機信號的Fourier變換結(jié)果，計算信號的功率譜。功率譜與頻譜關(guān)系：三、 實驗步驟1. 生成高斯白噪聲的隨機信號。2. 通過Fourier變換計算高斯白噪聲的功率譜，并繪圖。實驗5 隨機信號的功率譜分析方法2一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆臻g接法估計隨機信號功率譜。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)維納-辛欽定理，計算信號的功率譜。即三、 實驗步驟1. 生成高斯白噪聲的隨機信號。2. 計算高斯白噪聲的自相關(guān)函數(shù)。3. 通過計算高斯白噪聲自相關(guān)函數(shù)的Fourier變換，得

21、到噪聲功率譜并繪圖。實驗6系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析及仿真1一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆諘r域上系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析及仿真實現(xiàn)。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)系統(tǒng)卷積性質(zhì)，計算系統(tǒng)輸出信號的統(tǒng)計特性。 有如下性質(zhì)：三、 實驗步驟1. 生成均勻分布的隨機信號。2. 計算均勻分布隨機信號通過平均低通濾波器。3. 計算輸出信號均值、方差等統(tǒng)計特性。實驗7系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析及仿真2一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆疹l域上系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析及仿真實現(xiàn)。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)卷積定理，計算系統(tǒng)輸出信號的統(tǒng)計特性。 即：三、 實驗步驟1. 生成均勻分布的隨機信號

22、。2. 頻域上計算均勻分布隨機信號通過平均低通濾波器。3. 計算輸出信號均值、方差等統(tǒng)計特性。大連理工大學實驗報告學院（系）：信息與通信工程學院 專業(yè)： 電子信息工程 班級： 電子1303姓 名： 李彤 學號： 201383081 組： _ 實驗時間： 2015.12.15 實驗室： C221 實驗臺： 指導教師： 實驗II：系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析、功率譜分析及應(yīng)用實驗實驗4 隨機信號的功率譜分析1一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆罩苯臃ü烙嬰S機信號功率譜。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)維納-辛欽定理，計算信號的功率譜。即三、 主要儀器設(shè)備微型計算機、Matlab開發(fā)環(huán)境四、 實驗步驟與操作方法1.

23、 生成高斯白噪聲的隨機信號。2. 通過Fourier變換計算高斯白噪聲的功率譜，并繪圖。五、 實驗數(shù)據(jù)記錄和處理程序如下：n=65536;fs=2000;pi=3.14159;t=(0:n-1)/fs;a=random('unif',0,1,1,2)*2*pi;xn=cos(2*pi*30*t+a(1)+3*cos(2*pi*100*t+a(2)+randn(1,n);b1=fft(xn);%b2=cos(2*pi/n)b2=abs(b1).2/n;b3=log(b2(1:n/2);f=(0:n/2-1)*fs/n;figure,plot(f,10*b3);title('

24、;功率譜密度');六、 實驗結(jié)果與分析實驗得到圖表如下：圖2.1七、討論、建議、質(zhì)疑通過本實驗，我掌握了直接估計隨機信號功率譜的方法。實驗5 隨機信號的功率譜分析2一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆臻g接法估計隨機信號功率譜。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)隨機信號的Fourier變換結(jié)果，計算信號的功率譜。功率譜與頻譜關(guān)系：三、 主要儀器設(shè)備微型計算機、Matlab開發(fā)環(huán)境四、 實驗步驟與操作方法1. 生成高斯白噪聲的隨機信號。2. 計算高斯白噪聲的自相關(guān)函數(shù)。3. 通過計算高斯白噪聲自相關(guān)函數(shù)的Fourier變換，得到噪聲功率譜并繪圖。五、 實驗數(shù)據(jù)記錄和處理程序如下：n=65536;fs=2000;

25、t=(0:n-1)/fs;a=random('unif',0,1,1,2)*2*pi;xn=cos(2*pi*30*t+a(1)+3*cos(2*pi*100*t+a(2)+randn(1,n);b1=xcorr(xn,'biased');b2=fft(b1);b3=abs(b2);f=(0:n-1)*fs/n/2;figure,plot(f,10*log(b3(1:n);title('功率譜密度');六、 實驗結(jié)果與分析實驗得到圖表如下：圖2.2七、討論、建議、質(zhì)疑本實驗與上一個實驗結(jié)果相同，但是用的方法卻不同。通過本實驗，我掌握了間接法估計隨

26、機信號功率譜。實驗6系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析及仿真1一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆諘r域上系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析及仿真實現(xiàn)。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)系統(tǒng)卷積性質(zhì)，計算系統(tǒng)輸出信號的統(tǒng)計特性。 有如下性質(zhì)：三、 主要儀器設(shè)備微型計算機、Matlab開發(fā)環(huán)境四、 實驗步驟與操作方法1. 生成均勻分布的隨機信號。2. 計算均勻分布隨機信號通過平均低通濾波器。3. 計算輸出信號均值、方差等統(tǒng)計特性。五、 實驗數(shù)據(jù)記錄和處理程序如下：m=1048576; b=1; r=2045; x=zeros(1,10000); s(1)=12357; for i=2:10000 s(i)=mod

27、(s(i-1)*r+b,m); end s=s/m; hist(s) r=zeros(1,1001); t=zeros(1,1001); ms=sum(s)/length(s); my=ms*sum(s); for i=1:10000 h(i)=0.9i; endn1=1024; rs=zeros(1,1024); for m=0:(n1-1) for k=0:(n1-1) rs(m+1)=rx(m+1)+s(k+1)*s(k+m+1); endendp=0;rs=rs/1000; figureplot(rs(1:1000) ry=zeros(1,100); for i=0:99 for j=

28、0:99 for k=0:99 a=i+j-k; if(a<0) a=-a; end ry(i+1)=ry(i+1)+rx(a+1)*h(i+1)*h(k+1); end endendry=ry/200;figure plot(ry(1:100)均值 =2.4725e+03 方差= -6.1134e+06六、 實驗結(jié)果與分析實驗得到圖表如下：圖2.3圖2.4圖2.5七、討論、建議、質(zhì)疑通過本實驗我對時域上系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析的了解更加深刻，并掌握了對隨機信號響應(yīng)的仿真。實驗7系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析及仿真2一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆疹l域上系

29、統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析及仿真實現(xiàn)。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)卷積定理，計算系統(tǒng)輸出信號的統(tǒng)計特性。 即：三、 主要儀器設(shè)備微型計算機、Matlab開發(fā)環(huán)境四、 實驗步驟與操作方法1. 生成均勻分布的隨機信號。2. 頻域上計算均勻分布隨機信號通過平均低通濾波器。3. 計算輸出信號均值、方差等統(tǒng)計特性。五、 實驗數(shù)據(jù)記錄和處理程序如下：n=500;xt=random('norm',0,1,1,n);ht=fir1(500,0.3 0.4);hw=fft(ht,2*n);rxx=xcorr(xt,'biased');sxx=abs(fft(xt,2*n

30、).2)/(2*n);hw2=abs(hw).2;syy=sxx.*hw2;ryy=fftshift(ifft(syy);w=(1:n)/n;t=(-n:n-1)/n*(n/20000);subplot(4,1,1);plot(w,abs(sxx(1:n);subplot(4,1,2);plot(w,abs(hw2(1:n);subplot(4,1,3);plot(w,abs(syy(1:n);subplot(4,1,4);plot(t,ryy);六、 實驗結(jié)果與分析實驗得到圖表如下：圖2.6七、討論、建議、質(zhì)疑通過本實驗我對頻域上系統(tǒng)對隨機信號響應(yīng)的統(tǒng)計特性分析的了解更加深刻，并掌握了對隨機

31、信號響應(yīng)的仿真。大連理工大學實驗預(yù)習報告學院（系）：信息與通信工程學院 專業(yè)： 電子信息工程 班級： 電子1303姓 名： 李彤 學號： 201383081 組： _ 實驗時間： 2015.12.17 實驗室： C219 實驗臺： 指導教師： 實驗III：通信信號統(tǒng)計特性分析、仿真實現(xiàn)及應(yīng)用實驗8 Hilbert變換算法實現(xiàn)1一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆?#160;Hilbert 變換的時域?qū)崿F(xiàn)。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)信號的卷積性質(zhì)，進行 Hilbert 變換。 Hilbert 變換等效系統(tǒng)單位響應(yīng)為三、 實驗步驟生成正弦波信號，卷積得到Hilb

32、ert變換信號。生成余弦波信號，卷積得到Hilbert 變換信號。實驗9 Hilbert變換算法實現(xiàn)2一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆?#160;Hilbert 變換的頻域?qū)崿F(xiàn)。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)信號的卷積定理，在頻域進行 Hilbert 變換。Hilbert變換等效系統(tǒng)函數(shù)為三、 實驗步驟生成正弦波信號，在頻域相乘得到 Hilbert 變換信號。生成余弦波信號，在頻域計算得到Hilbert 變換信號。實驗10 窄帶平穩(wěn)隨機信號統(tǒng)計特性分析一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆諘r域窄帶平穩(wěn)隨機信號統(tǒng)計特性分析方法。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)窄帶平穩(wěn)隨機信號的特點

33、，進行信號分析。窄帶過程可以表示為 x(n)= Ac(n)cos(0n)-As(n)sin(0n)。可以通過提取載波，相干解調(diào)得到Ac(n)和As(n)，進一步求得包絡(luò)和相位三、 實驗步驟1. 按照實驗2中方法得到高斯白噪聲xc(n)和xs(n)，設(shè)定這兩個信號采樣頻率為10MHz。2. 用MATLAB 的fdatool 函數(shù)生成采樣頻率為10MHz，通帶頻率為1KHz、阻帶頻率為10KHz、通帶波動為1dB、阻帶衰減為60dB 的低通濾波器h(n)。3. 用低通濾波器h1(n)分別對xc(n)和xs(n)濾波得到Ac(n)和As(n)。4. 用載波頻率為0.2MHz的余弦、正弦波(等效數(shù)字角

34、頻率0 = 0.04)分別對Ac(n)和As(n)調(diào)制，并組合為x(n)。5. 用載波頻率為0.2MHz 的余弦、正弦波對x(n)進行解調(diào)，并分別通過h(n)得到Ac(n)和 As(n)的估計值A(chǔ)c (n) As (n) 。6. 根據(jù) ，計算包絡(luò)、相位。7. 計算包絡(luò)分布和相位概率分布。大連理工大學實驗報告學院（系）：信息與通信工程學院 專業(yè)： 電子信息工程 班級： 電子1303姓 名： 李彤 學號： 201383081 組： _ 實驗時間： 2015.12.17 實驗室： C219 實驗臺： 指導教師： 實驗III：通信信號統(tǒng)計特性分析、仿真實現(xiàn)及應(yīng)用實驗8 Hilbert變換算法實現(xiàn)1六、

35、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆?#160;Hilbert 變換的時域?qū)崿F(xiàn)。七、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)信號的卷積性質(zhì)，進行 Hilbert 變換。 Hilbert 變換等效系統(tǒng)單位響應(yīng)為八、 主要儀器設(shè)備 微型計算機、Matlab 開發(fā)環(huán)境 九、 實驗步驟與操作方法生成正弦波信號，卷積得到Hilbert變換信號。生成余弦波信號，卷積得到Hilbert 變換信號。十、 實驗數(shù)據(jù)記錄和處理程序如下：h=zeros(1,15); g=zeros(1,15); n=1:400;x=cos(pi/10*n); for i=1:15; h(

36、i)=1/(i*pi)-(-1)*i*1/(i*pi); endy=conv(x,h); subplot(2,1,1)plot(x);title('余弦信號');subplot(2,1,2)plot(y);title('余弦Hilbert變換');a=sin(pi/10*n); for j=1:15; g(j)=1/(j*pi)-(-1)*j*1/(j*pi); endb=conv(a,g); subplot(2,1,1)figureplot(a);title('正弦信號');subplot(2,1,2)plot(b);title('正弦

37、Hilbert變換');十一、 實驗結(jié)果與分析生成的余弦信號及其Hilbert變換信號如下圖：圖3.1 余弦信號及其Hilbert變換生成的正弦信號及其Hilbert變換信號如下圖：圖3.2正弦信號及其Hilbert變換七、討論、建議、質(zhì)疑本次實驗加深了我對希爾伯特變換的理解，并且編程實現(xiàn)了正弦和余弦信號希爾伯特變換的時域?qū)崿F(xiàn)。 實驗9 Hilbert變換算法實現(xiàn)2一、 實驗?zāi)康暮鸵笳莆?#160;Hilbert 變換的頻域?qū)崿F(xiàn)。二、 實驗原理和內(nèi)容根據(jù)信號的卷積定理，在頻域進行 Hilbert 變換。Hilbert變換等效系統(tǒng)函數(shù)為三、 主要儀器設(shè)備&

38、#160;微型計算機、Matlab 開發(fā)環(huán)境 四、 實驗步驟與操作方法生成正弦波信號，在頻域相乘得到 Hilbert 變換信號。生成余弦波信號，在頻域計算得到Hilbert 變換信號。五、 實驗數(shù)據(jù)記錄和處理程序如下：Y=zeros(1,400); n=1:400; x=cos(pi/10*n); subplot(2,1,1)plot(x); title('正弦Hilbert變換');X=fft(x,400);for k=2:200 Y(k)=-1i*X(k); endfor k=202:400 Y(k)=1i*X(k);endY(1)=

39、X(1);Y(201)=X(201); y=ifft(Y); subplot(2,1,2) plot(y);title('余弦Hilbert變換');H=zeros(1,400); a=sin(pi/10*n); subplot(2,1,1)figure,plot(a); title('正弦信號');G=fft(a,400);for k=2:200 H(k)=-1i*G(k); endfor k=202:400 H(k)=1i*G(k);endH(1)=G(1);H(201)=G(201); b=ifft(H); subplot(2,1,2) plot(b);title('正弦Hilbert變換');六、 實驗結(jié)果與分析生成的余弦信號及其Hilbert變換信號如下圖：圖3.3 余弦信號及其Hilbert變換生成的正弦信號及其Hilbert變換信號如下圖：圖3.4 正弦信號及其Hilbert變換七、討