如何做网站价格策略,青海省西宁市住房城乡建设厅网站,网站ui设计公司,一个网址建多个网站1、创建信号
1#xff09;创建正余弦信号、噪声信号和混合信号
原始正余弦信号公式#xff1a;Signal1 sin(2*pi*20* t) sin(2*pi*40* t) sin(2*pi*60* t)
高斯分布的白噪声#xff1a;NoiseGauss [randn(1,2000)]
均匀分布的白噪声#xff1a;[rand(1,2000)]
正余弦…1、创建信号
1创建正余弦信号、噪声信号和混合信号
原始正余弦信号公式Signal1 sin(2*pi*20* t) sin(2*pi*40* t) sin(2*pi*60* t)
高斯分布的白噪声NoiseGauss [randn(1,2000)]
均匀分布的白噪声[rand(1,2000)]
正余弦信号、噪声信号和混合信号代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
Signal1 sin(2*pi*20* t) sin(2*pi*40* t) sin(2*pi*60* t);
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
NoiseSignal1 Signal1NoiseGauss; %设计混合信号1
NoiseSignal2 Signal1NoiseWhite; %设计混合信号2
subplot(5,1,1);
plot(Signal1);
title(正余弦信号);
subplot(5,1,2);
plot(NoiseGauss);
title(高斯噪声);
subplot(5,1,3);
plot(NoiseWhite);
title(白噪声);
subplot(5,1,4);
plot(NoiseSignal1);
title(混合高斯噪声信号);
subplot(5,1,5);
plot(NoiseSignal2);
title(混合白噪声信号);
试图效果 2创建方波信号、噪声及混合信号
原始方波信号公式
Signal2[2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),]
高斯分布的白噪声NoiseGauss [randn(1,2000)]
均匀分布的白噪声[rand(1,2000)]
方波信号、噪声及混合信号代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
Signal2[2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),];
NSignal1 Signal2NoiseGauss; %设计混合信号1
NSignal2 Signal2NoiseWhite; %设计混合信号2
subplot(5,1,1);
plot(Signal2);
title(方波信号);
subplot(5,1,2);
plot(NoiseGauss);
title(高斯噪声);
subplot(5,1,3);
plot(NoiseWhite);
title(白噪声);
subplot(5,1,4);
plot(NSignal1);
title(方波混合高斯噪声信号);
subplot(5,1,5);
plot(NSignal2);
title(方波混合白噪声信号);
试图效果 2、均值滤波filter()函数
语法y filter(b,a,x) 使用由分子和分母系数 b 和 a 定义的有理传递函数 对输入数据 x 进行滤波。
1正余弦混合噪声信号均值滤波
代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
Signal1 sin(2*pi*20* t) sin(2*pi*40* t) sin(2*pi*60* t);
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
NoiseSignal1 Signal1NoiseGauss; %设计混合信号1
NoiseSignal2 Signal1NoiseWhite; %设计混合信号2
b[1 1 1 1 1 1]/6;
Signal_Filter1 filter(b,1,NoiseSignal1);
Signal_Filter2 filter(b,1,NoiseSignal2);
figure(1);
subplot(3,2,1);
plot(Signal1);
title(原始信号1);
subplot(3,2,3);
plot(NoiseSignal1);
title(高斯混合信号1);
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter1);
title(均值滤波后高斯混合信号1);
subplot(3,2,2);
plot(Signal1);
title(原始信号1);
subplot(3,2,4);
plot(NoiseSignal2);
title(白噪声混合信号1);
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter2);
title(均值滤波后白噪声混合信号1); 视图效果竖直方向三幅图进行对比 2方波混合噪声信号均值滤波 代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
Signal2[2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),];
NSignal1 Signal2NoiseGauss; %设计混合信号1
NSignal2 Signal2NoiseWhite; %设计混合信号2
b[1 1 1 1 1 1]/6;
Signal_Filter3 filter(b,1,NSignal1);
Signal_Filter4 filter(b,1,NSignal2);
figure(2);
subplot(3,2,1);
plot(Signal2);
title(原始信号2);
subplot(3,2,3);
plot(NSignal1);
title(高斯混合信号2);
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter3);
title(均值滤波后高斯混合信号2);
subplot(3,2,2);
plot(Signal2);
title(原始信号2);
subplot(3,2,4);
plot(NSignal2);
title(白噪声混合信号2);
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter4);
title(均值滤波后白噪声混合信号2);
视图效果 3、中值滤波medfilt1()函数
语法medfilt1(x,n)对x应用一个n阶一维中值滤波器 1正余弦混合噪声信号中值滤波
代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
Signal1 sin(2*pi*20* t) sin(2*pi*40* t) sin(2*pi*60* t);
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
NoiseSignal1 Signal1NoiseGauss; %设计混合信号1
NoiseSignal2 Signal1NoiseWhite; %设计混合信号2
Signal_Filter1medfilt1(NoiseSignal1,11);
Signal_Filter2medfilt1(NoiseSignal2,11);
figure(1);
subplot(3,2,1);
plot(Signal1);
title(原始信号1);
subplot(3,2,3);
plot(NoiseSignal1);
title(高斯混合信号1);
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter1);
title(中值滤波后高斯混合信号1);
subplot(3,2,2);
plot(Signal1);
title(原始信号1);
subplot(3,2,4);
plot(NoiseSignal2);
title(白噪声混合信号1);
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter2);
title(中值滤波后白噪声混合信号1);
视图效果 2方波混合噪声信号中值滤波
代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
Signal2[2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),];
NSignal1 Signal2NoiseGauss; %设计混合信号1
NSignal2 Signal2NoiseWhite; %设计混合信号2
Signal_Filter3medfilt1(NSignal1,11);
Signal_Filter4medfilt1(NSignal2,11);
figure(2);
subplot(3,2,1);
plot(Signal2);
title(原始信号2);
subplot(3,2,3);
plot(NSignal1);
title(高斯混合信号2);
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter3);
title(中值滤波后高斯混合信号2);
subplot(3,2,2);
plot(Signal2);
title(原始信号2);
subplot(3,2,4);
plot(NSignal2);
title(白噪声混合信号2);
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter4);
title(中值滤波后白噪声混合信号2);
视图效果 4、 Butterworth低通滤波巴特沃斯滤波butter()函数
语法[b,a] butter(n,Wn) 返回归一化截止频率为 Wn 的 n 阶低通数字巴特沃斯滤波器的传递函数系数。
1正余弦混合噪声信号Butterworth低通滤波 代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
Signal1 sin(2*pi*20* t) sin(2*pi*40* t) sin(2*pi*60* t);
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
NoiseSignal1 Signal1NoiseGauss; %设计混合信号1
NoiseSignal2 Signal1NoiseWhite; %设计混合信号2
Wc2*250/Fs;%截止频率 50Hz
[b,a]butter(4,Wc);%Butterworth滤波
Signal_Filter1filter(b,a,NoiseSignal1);
Signal_Filter2filter(b,a,NoiseSignal2);
figure(1);
subplot(3,2,1);
plot(Signal1);
title(原始信号1);
subplot(3,2,3);
plot(NoiseSignal1);
title(高斯混合信号1);
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter1);
title(巴特沃斯低通滤波后高斯混合信号1);
subplot(3,2,2);
plot(Signal1);
title(原始信号1);
subplot(3,2,4);
plot(NoiseSignal2);
title(白噪声混合信号1);
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter2);
title(巴特沃斯低通滤波后白噪声混合信号1);
视图效果 2方波混合噪声信号Butterworth低通滤波
代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
Signal2[2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),];
NSignal1 Signal2NoiseGauss; %设计混合信号1
NSignal2 Signal2NoiseWhite; %设计混合信号2
Wc2*250/Fs;%截止频率 50Hz
[b,a]butter(4,Wc);%Butterworth滤波
Signal_Filter3filter(b,a,NSignal1);
Signal_Filter4filter(b,a,NSignal2);
figure(2);
subplot(3,2,1);
plot(Signal2);
title(原始信号2);
subplot(3,2,3);
plot(NSignal1);
title(高斯混合信号2);
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter3);
title(巴特沃斯低通滤波后高斯混合信号2);
subplot(3,2,2);
plot(Signal2);
title(原始信号2);
subplot(3,2,4);
plot(NSignal2);
title(白噪声混合信号2);
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter4);
title(巴特沃斯低通滤波后白噪声混合信号2);
视图效果 4、线性相位FIR滤波firls()函数
语法firls(n,f,a)返回包含n阶FIR滤波器的n1个系数的行向量b。所得滤波器的频率和幅度特性与向量f和a给出的特性相匹配。 1正余弦混合噪声信号线性相位FIR滤波
代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
Signal1 sin(2*pi*20* t) sin(2*pi*40* t) sin(2*pi*60* t);
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
NoiseSignal1 Signal1NoiseGauss; %设计混合信号1
NoiseSignal2 Signal1NoiseWhite; %设计混合信号2
F 0:0.05:0.95;%频率点对的向量
A [1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];%与F的参数对应
b firls(2,F,A);%20为阶次
Signal_Filter1 filter(b,1,NoiseSignal1);
Signal_Filter2 filter(b,1,NoiseSignal2);
figure(1);
subplot(3,2,1);
plot(Signal1);
title(原始信号1);
subplot(3,2,3);
plot(NoiseSignal1);
title(高斯混合信号1);
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter1);
title(FIR滤波后高斯混合信号1);
subplot(3,2,2);
plot(Signal1);
title(原始信号1);
subplot(3,2,4);
plot(NoiseSignal2);
title(白噪声混合信号1);
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter2);
title(FIR滤波后白噪声混合信号1);
视图效果 2方波混合噪声信号线性相位FIR滤波
代码
N 2000; %采样点数
Fs 2000; %采样频率
t 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
NoiseGauss [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite [rand(1,2000)]; %后100点均匀分布白噪声
Signal2[2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),];
NSignal1 Signal2NoiseGauss; %设计混合信号1
NSignal2 Signal2NoiseWhite; %设计混合信号2
F 0:0.05:0.95;%频率点对的向量
A [1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];%与F的参数对应
b firls(2,F,A);%20为阶次
Signal_Filter3 filter(b,1,NSignal1);
Signal_Filter4 filter(b,1,NSignal2);
figure(2);
subplot(3,2,1);
plot(Signal2);
title(原始信号2);
subplot(3,2,3);
plot(NSignal1);
title(高斯混合信号2);
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter3);
title(FIR滤波后高斯混合信号2);
subplot(3,2,2);
plot(Signal2);
title(原始信号2);
subplot(3,2,4);
plot(NSignal2);
title(白噪声混合信号2);
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter4);
title(FIR滤波后白噪声混合信号2);
视图效果
