基于MATLAB的谱估计实现毕业设计论文

毕业论文声明

本人郑重声明：

1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。

3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。

4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。

学位论文作者（签名）：

年月

关于毕业论文使用授权的声明

本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：

按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。

论文作者签名：日期：

指导教师签名：日期：

毕业设计（论文）题目：基于MATLAB的谱估计实现

毕业设计(论文)任务书

学生姓名指导教师职称讲师

系别通信工程系专业通信工程

题目基于Matlab的谱估计实现

任务与要求

掌握随机信号功率谱的相关理论及其性质，在此基础上讨论功率谱估计的各种原理方法，比较分析功率谱估计的各自特点。利用MATLAB对谱估计的方法进行仿真实现，比较各自的性能指标及参数选取，最后通过实例加以说明。

开始日期完成日期

系主任(签字) 年月日

西安邮电学院

毕业设计 (论文) 工作计划

学生姓名____钮金鑫___指导教师_ 邢务强 _职称讲师_ 系别__ 通信工程系______ _专业____通信工程_________ _ 题目______ 基于MATLAB的谱估计实现___ ____ _______________________________________________________

工作进程

主要参考书目

离散随机信号处理清华大学出版社

信号检测与估计化学工业出版社

数字信号处理——时域离散信号处理西安电子科技大学出版社

随机信号的功率谱估计及MATLAB实现《现代电子技术》2002年第3期

经典谱估计方法的MATLAB分析华中理工大学学报

主要仪器设备及材料

带有MATLAB软件的计算机一台

论文(设计)过程中教师的指导安排

每周指导一次，帮助理解较为繁杂的公式和每种方法的关键步骤，并指出其中的重点难点，检查上次布置的任务。

对计划的说明

本计划为开题之初所定，后续会根据具体情况随时调整。最终一定按照规定结束日期完成毕业设计

西安邮电学院

毕业设计(论文)开题报告通信工程系通信工程专业 05 级 09 班

课题名称：基于MATLAB的谱估计实现

学生姓名：钮金鑫学号：05052112

指导教师：邢务强

报告日期： 2009年3月16日

说明：

本报告必须由承担毕业论文(设计)课题任务的学生在毕业论文(设计) 正式开始的第1周周五之前独立撰写完成，并交指导教师审阅。

西安邮电学院毕业设计 (论文)成绩评定表

西安邮电学院毕业论文(设计)成绩评定表(续表)

目录

摘要 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- I ABSTRACT-------------------------------------------------------------------------------------------------------- II

1 引言--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1

2 随机过程及估计理论基本知识 ------------------------------------------------------------------------------- 2

2.1随机过程的基本知识 ----------------------------------------------------------------------------------------- 2

2.1.1 随机过程的分类 ----------------------------------------------------------------------------------- 2

2.1.2 离散随机过程的数字特征------------------------------------------------------------------------ 2

2.2离散随机过程的功率谱密度 ------------------------------------------------------------------------------ 3

2.2.1 离散随机过程功率谱密度定义------------------------------------------------------------------ 3

2.2.2 随机过程功率谱密度的性质--------------------------------------------------------------------- 4

2.2.3 功率谱密度与自相关函数的关系--------------------------------------------------------------- 4

2.3估计量的评价标准------------------------------------------------------------------------------------------- 4

2.3.1 无偏性 ----------------------------------------------------------------------------------------------- 4

2.3.2 有效性 ----------------------------------------------------------------------------------------------- 5

2.3.3 相合性 ----------------------------------------------------------------------------------------------- 5

3 经典谱估计及其仿真------------------------------------------------------------------------------------------ 5

3.1周期图 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 5

3.1.1 周期图的定义 -------------------------------------------------------------------------------------- 5

3.1.2 周期图的性能 -------------------------------------------------------------------------------------- 7

3.1.3 平均周期图 ----------------------------------------------------------------------------------------- 9

3.1.4 加窗周期图 ---------------------------------------------------------------------------------------- 10

3.1.5 周期图的仿真 ------------------------------------------------------------------------------------- 12

3.1.6 平均周期图的仿真-------------------------------------------------------------------------------- 13

3.1.7 加窗周期图的仿真-------------------------------------------------------------------------------- 14

3.2BT法----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 16

3.2.1 BT法------------------------------------------------------------------------------------------------- 16

3.2.2 BT法的仿真---------------------------------------------------------------------------------------- 19

4 AR模型法------------------------------------------------------------------------------------------------------- 21

4.1AR模型法的基本理论 ------------------------------------------------------------------------------------- 21

4.1.1 AR模型的Yule-Walker方法------------------------------------------------------------------- 22

4.1.2 AR模型的协方差方法与修正协方差方法 ---------------------------------------------------- 22

4.1.3 burg递推法---------------------------------------------------------------------------------------- 25

4.2AR模型法的仿真 ------------------------------------------------------------------------------------------- 25

4.2.1 Yule-Walker方法 -------------------------------------------------------------------------------- 25

4.2.2 协方差方法与修正协方差方法----------------------------------------------------------------- 26

4.2.3 burg递推法---------------------------------------------------------------------------------------- 27

4.2.4 AR模型阶的选择---------------------------------------------------------------------------------- 28

5 结论-------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 30

摘要

功率谱估计是信号处理领域的重要问题之一。在实际应用中往往不能获得具体信号的表达式，需要根据有限的数据样本来获得较好的谱估计效果。

本论文研究了功率谱估计的几种常用的方法，包括经典法和参数法中的AR模型法，对每种方法的估计质量做了数学推导，给出仿真程序及仿真图，在仿真图的基础上对每种方法的性能进行了讨论。

经典法主要包括周期图法和BT法，但这两种方法都存在明显缺陷，即认为观测数据之外的数据都为零，所以对经典法中的周期图法进行了加窗，平均等修正。

从仿真图中可以看出，经典法无论是在谱分辨率还是在主瓣宽度，旁瓣幅度等方面都存在不足。AR模型法通过应用随机过程可用一白噪声通过一物理网络表示的理论，避免了经典法中除了观测数据之外的数据都为零的假设，因此能得到较好的谱估计效果。

关键字：功率谱估计；周期图；BT法；AR模型法。

ABSTRACT

Power Spectral Estimation is a fundamental topic in the signal processing field. Actually, we can’t get the precise expression of a specific signal, so we need to estimate the power spectral of a signal according to some sample data sequences.

In this thesis, some common methods of Power Spectral Estimation, such as classical spectral estimation、AR model of modern spectral estimation, are studied. The quality of each estimation method is derived, and the program and some simulated figures of these methods are also provided. In addition, the performance of each method is discussed according to the simulated figures.

Classical methods of Power Spectral Estimation mainly include The Periodogram and the BT method. But both of them have a common drawback: the data sequences, beyond the area of the observed sequences, are all presumed to zero. So the Windows and the average method are introduced to improve the quality of The Periodogram.

From the simulated figures, we see that the classical methods have some conspicuous disadvantages, no matter in the spectral resolution or the main lobe width、the side lobe amplitude. AR model, which supposed that any random processes can be expressed as white noise crossing a physical union, avoids the drawback of the classical methods. So, better results of the estimation of the power spectrum can be obtained.

Keywords: Power Spectrum Estimation；The Periodogram；the BT methods；AR model.

1 引言

所谓功率谱估计，就是用已观测到的一定数量的样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱，它在随机信号的分析中起着类似于频谱在确定性信号分析中所起的作用。功率谱是随机信号的一种重要的表征形式，在雷达信号处理中，由回波信号功率谱密度、谱峰的密度、高度和位置，可以确定运动目标的位置、辐射强度和运动速度等。在电子战中，谱分析可用来对目标进行分类识别等。功率谱估计在各种随机信号处理中得到了十分广泛的应用。例如，根据信号、干扰与噪声的功率谱，可以设计适当的滤波器，以尽量不失真地重现信号，而最大幅度地抑制干扰与噪声。

功率谱估计分为两大类。一类是非参数化方法，另一类是参数化方法。非参数化方法又叫经典谱估计法，它实质上仍依赖于传统的傅里叶变换法。经典谱估计法通常又分为两种，一种是间接法，它是由布莱克曼（R.B.Blackman）和图基（J.w.Tukey）提出，又称为BT法。它首先对信号的自相关函数进行估计，然后再估计信号的功率谱。另一种是直接法，通过对观测到的数据样本进行傅里叶变换，然后将所得到结果的幅值平方后得到功率谱估计，这种方法又称为周期图法。

经典法的缺点表现为，除了得到的N个数据以外，序列的其他值均被认为是零（或者等效，序列的自相关函数值除了能估计出的有限个值之外，其他的值被当做零），但序列或其自相关函数的那些未能观测到或未估计出来的值，实际上并不全是零。在现代谱估计的方法中，不再认为在观测到的N个数据以外的数据全为零，因此克服了经典法的缺点，并且提高的谱估计的分辨率，能给出较好的估计。

本篇文章将首先讨论各种方法的理论依据，然后针对每种方法进行MATLAB仿真，给出详细的仿真程序，并在仿真图的基础上分析它的性能。

2 随机过程及估计理论基本知识

2.1 随机过程的基本知识

2.1.1 随机过程的分类

按照时间和状态（一般称随机过程()i X t 在i t t =的可能取值为它的状态）是连续

的还是离散的来分类，可以分成以下四类：

（1） 连续型随机过程：()X t 对于任意的t T ∈，()X t 都是连续型随机变量，

也就是时间和状态都是连续的情况。

（2） 离散型随机过程：()X t 对于任意的t T ∈，()X t 都是离散型随机变量，

也就是时间连续，状态离散的情况。

（3） 连续随机序列，随机过程()X t 在任一离散时刻的状态是连续型随机变

量，也就是时间离散，状态连续的情况。例如在时间域{0,,2,3,}

s s s t t t …上对接收机输出噪声电压过程()X t 进行采样，就可得到一个连续序列

0,12,,k X X X X …，，其中k X =()s X kt 。

（4） 离散型随机序列：相应于时间和状态都是离散的情况。例如，对连续

型随机序列再进行量化，即得到离散随机序列。

本篇论文主要涉及的信号类型属于离散随机信号，它一般是对一个连续信号进行抽样，对抽样所得的序列进行功率谱估计，故它属于连续随机序列。

2.1.2 离散随机过程的数字特征

a.数学期望

离散时间随机过程{}n X 的均值或数学期望定义为

[](;)n x n X m E X xf x n dx +∞

-∞==⎰

若()g g 是单值函数，则{}n g X 构成一个新的离散时间随机过程，其均值可定义为 [{}]()(;)n X E g X g x f x n dx +∞-∞=⎰

均值有下列性质：

（1） [][][]n m n m E X Y E X E Y +=+，即和的均值等于均值的和。

（2） [][]n n E aX aE X =，即n X 乘以一个常数a 的均值等于n X 的均值乘以此常数。

（3） 若[][][]n m n m E X Y E X E Y =，则称n X 与m Y 是统计独立的。

b.均方值与方差

离散时间随机过程的均方值定义为

222[](;)n X n X E X x f x n dx ψ+∞-∞==⎰

离散时间随机过程的方差定义为

22[][()]n n

X n n X D X E X m σ==- 由于和的均值等于均值的和，所以容易证明上式可写成

22222[][]n n n

X n n X X E X E X m σψ=-=- 2n

X σ为非负函数，其平方根称作离散时间随机过程的标准差或均方差，即

n X σ== 一般来说，均值，均方值，方差都是n 的函数，但对平稳离散随机过程来说，它们与n 无关，都是常数，即

[]X n m E X =

22[]X

n E X ψ= 22[()]X

n X E X m σ=- c.自相关函数

离散时间随机过程的自相关函数定义为

121212121212(,)[](,;,)X n n X R n n E X X x x f x x n n dx dx +∞+∞-∞-∞==⎰⎰

2.2 离散随机过程的功率谱密度

2.2.1 离散随机过程功率谱密度定义

设[]X n 为宽平稳离散时间随机过程，或简称为宽平稳随机序列，具有零均值，其自相关函数为

(){[][]}X R m E X nT X nT mT =+

或简写为

(){[][]}X R m E X n X n m =+ (2-1) 当()X R m 满足

()X m R m +∞=-∞<∞∑的条件时，我们定义[]X n 的功率谱密度为()X R m 的

离散傅里叶变换，并记为()X G ω

()()jm T X X m G R m e ωω+∞-=-∞=

∑

式中，T 是随机序列相邻各值的时间间隔。

2.2.2 随机过程功率谱密度的性质

1，功率谱密度为非负的。

2，功率谱密度是ω的实函数。

3，对于实随机过程来说，功率谱密度是ω的偶函数。

4，功率谱密度可积。

2.2.3 功率谱密度与自相关函数的关系

可以证明，平稳随机过程的自相关函数与功率谱密度之间构成傅里叶变换对，即

()()j X X G R e d ωτωττ+∞

--∞=⎰

以及

1

()()2j X X R G e d ωττωωπ+∞

--∞=⎰

这一关系就是著名的维纳——辛钦定理。它给出了平稳随机过程的时域特性与频域特性之间的联系，它是分析随机信号的一个最重要，最基本的公式。

2.3 估计量的评价标准

2.3.1 无偏性

设12,,,n X X X …是总体X 的一个样本。θ∈Θ是包含在总体X 的分布中的待估参数，这里Θ是θ的取值范围。

无偏性的描述如下

若估计量12ˆˆ(,,,)n

X X X θθ=…的数学期望ˆ[]E θ存在，且对于任意θ∈Θ有 ˆ[]E θ

θ= 则称ˆθ

是θ的无偏估计量。 可以证明，样本均值（也就是总体的一阶矩）是总体均值的无偏估计量，样本方差是总体方差的无偏估计量。

2.3.2 有效性

设1112ˆˆ(,,,)n X X X θθ=…与2212ˆˆ(,,,)n

X X X θθ=…都是θ的无偏估计量，若对于任意θ∈Θ，有

12

ˆˆ[][]D D θθ≤ 且至少对于某一个θ∈Θ上式中的不等号成立，则称1ˆθ较2ˆθ有效。

2.3.3 相合性

无偏性和有效性都是在样本容量n 固定的前提下提出的。我们自然希望随着样本容量的增大，一个估计量的值稳定于待估参数的真值。这样，对估计量又有下述相合性的要求。

设12ˆˆ(,,,)n

X X X θθ=…为参数θ的估计量，若对于任意θ∈Θ，当n →∞时12ˆ(,,,)n

X X X θ…依概率收敛于θ，则称ˆθ是θ的相合估计量。 即，若对于任意θ∈Θ都满足：对于任意0ξ>，有

ˆlim {}1n P θθξ→∞

-<= 则称ˆθ

是θ的相合估计量。 可以证明，样本(1)k k ≥阶矩是总体X 的k 阶矩的相合估计量。

相合性是对一个估计量的基本要求，若估计量不具有相合性，那么不论将样本容量n 取得多么大，都不能将θ估计得足够准确，这样的估计量是不可取的。 3 经典谱估计及其仿真

经典谱估计方法分为两种：BT 法和周期图法。下面逐一阐述。

3.1 周期图

3.1.1 周期图的定义

对于一个离散随机过程，由公式(2-1)，以及样本的一阶矩就是对总体期望的无

偏估计可得：

101ˆ[][][]N m X n R m X n X n m N --==+∑ (3-1)

其中N 是信号的采样点数，ˆ[]X

R m 是对此离散时间随机过程自相关函数的估计量。 定义矩形窗函数如下

1,01[]0,n N d n ≤≤-⎧=⎨⎩其他 则式(3-1)可写成

1ˆ[][][][][]X n R m d n X n d n m X n m N +∞

=-∞=++∑ 令[][][]d n X n Y n =，上式可简写为

11ˆ[][][][][]X n R m Y n Y n m Y m Y m N N

+∞=-∞=+=*-∑ 即ˆ[]X

R m 可看成是[]Y m 与[]Y m -的卷积。而[]Y m 的傅里叶变换 1

0[][][][]()N j m j m j m j N m m m Y m e d m X m e X m e X e ωωωω+∞+∞----=-∞=-∞====∑∑∑ ()j N X e ω是有限长序列[]X n 的傅里叶变换，显然()j N X e ω是周期性的。当[]X n 为实序

列时，[]Y n 也为实序列，根据傅里叶变换的性质，[]Y m -的傅里叶变换为()j N

X e ω*。 根据功率谱密度与自相关函数的关系，功率谱估计为自相关函数估计的傅里叶变换，即

211ˆ()()()()j j j X N N N G X e X e X e N N

ωωωω*== 直接将()j N X e ω模的平方除以N 求得的功率谱估计的方法称为周期图法，其结果用()N I ω表示，即

21ˆ()()()j X N N G I X e N

ωωω== (3-2) 周期图法是利用数据的傅里叶变换直接求得的，而不再计算自相关函数，所以又称直接法。由于序列的傅里叶变化可利用FFT 计算而提高运算效率，这是周期图法

毕业论文_基于Matlab的语音信号分析与处理系统设计

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(完整版)功率谱估计性能分析及Matlab仿真

功率谱估计性能分析及Matlab 仿真 1 引言 随机信号在时域上是无限长的，在测量样本上也是无穷多的，因此随机信号的能量是无限的，应该用功率信号来描述。然而，功率信号不满足傅里叶变换的狄里克雷绝对可积的条件，因此严格意义上随机信号的傅里叶变换是不存在的。因此，要实现随机信号的频域分析，不能简单从频谱的概念出发进行研究，而是功率谱[1]。 信号的功率谱密度描述随机信号的功率在频域随频率的分布。利用给定的N 个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度叫做谱估计。谱估计方法分为两大类：经典谱估计和现代谱估计。经典功率谱估计如周期图法、自相关法等，其主要缺陷是描述功率谱波动的数字特征方差性能较差，频率分辨率低。方差性能差的原因是无法获得按功率谱密度定义中求均值和求极限的运算[2]。分辨率低的原因是在周期图法中，假定延迟窗以外的自相关函数全为0。这是不符合实际情况的，因而产生了较差的频率分辨率。而现代谱估计的目标都是旨在改善谱估计的分辨率，如自相关法和Burg 法等。 2 经典功率谱估计 经典功率谱估计是截取较长的数据链中的一段作为工作区，而工作区之外的数据假设为0，这样就相当将数据加一窗函数，根据截取的N 个样本数据估计出其功率谱[1]。 2.1 周期图法( Periodogram ) Schuster 首先提出周期图法。周期图法是根据各态历经的随机过程功率谱的定义进行的谱估计。 取平稳随机信号()x n 的有限个观察值(0),(1),...,(1)x x x n -，求出其傅里叶变换 1 0()()N j j n N n X e x n e ωω---==∑ 然后进行谱估计

基于MATLAB的谱估计实现毕业设计论文

毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容： 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：

经典谱估计的Matlab实现

经典谱估计的Matlab实现（不用自带函数）1实验程序： 这里用经典谱估计分析了高斯白噪声，采样点为1000；实现程序如下 y=randn(1000,1); %样本点数 n=length(y); %长度 w1=(0:n-1)*2*pi/n; % 一个角度向量（用作画图用） n0=1:n; subplot(2,2,1); plot(n0,y,'g') title('原始随机信号'); xlabel('时间/n0'),ylabel('幅值'); grid on; %画出原始数据图像 w0=(0:n)*2*pi/n; %BT法%BT法（加窗的） r=xcorr(y)/n; %求自相关函数 a0=bartlett(n-1); %采用三角窗函数 m=n/2-1; %窗函数的一半点数 b0=r(n:(n+m),1); b1=b0.*a0((m+1):(n-1),1); b2=[b1;0;b1]; %形成便于FFT的修正后的自相关函数 pb=fft(b2); subplot(2,2,2); plot(w0,pb,'b'); title('加窗后的BT法'); xlabel('角频率/w'),ylabel('功率谱密度P'); grid on; %画出图形 a=fft(y); %周期图法 a1=(abs(a)).^2/n; w=(0:n-1)*2*pi/n; subplot(2,2,3); plot(w,a1,'b');

title('周期图法'); xlabel('角频率/w'),ylabel('功率谱密度P'); grid on; %比较好理解就是套公式（先fft，然后求平方，然后除以n） M=100; %改进的周期图法取步长为100 L=(length(y)-M/2)/(M/2); %算出分段数 window1=boxcar(M); %矩形窗 window2=hamming(M); %海明窗 window3=blackman(M); %blackman窗%三种窗 I=cell(1,L); x=I; z1=I;p1=zeros(M,L); z2=I; z3=I; for k=1:L; x{1,k}=y(((k-1)*50+1):((k-1)*50+M),1); z1{1,k}=x{1,k}.*window1; z1{1,k}=fft(z1{1,k}); p1(:,k)=(abs(z1{1,k})).^2/M; end %按照公式分别分段然后求平均 P1=sum(p1,2)/L; w2=(0:M-1)*2*pi/M; subplot(2,2,4); plot(w2,P1,'r'); title('改进的周期图法'); xlabel('角频率/w'),ylabel('功率谱密度P'); grid on; xlabel('角频率/w'),ylabel('功率谱密度P'); grid on; %这里只用了一个窗，其余的都写出来了，读者只需用z2 z3代z1即可

基于MATLAB的信号的频谱分析

基于MATLAB的信号的频谱分析 信号的频谱分析是一种重要的信号处理技术，广泛应用于通信、声音处理、图像处理等领域。MATLAB作为一种功能强大且易于使用的数学软件工具，也提供了丰富的信号频谱分析函数和工具箱，方便进行频谱分析的研究和实践。在本文中，我们将详细介绍MATLAB在信号频谱分析方面的应用，并通过几个实例来说明其使用方法和结果分析。 首先，我们需要了解频谱是什么。频谱是对信号在频率域上的表示，描述了信号在各个频率上的强度分布情况。频谱分析是将信号从时域转换到频域的过程，可以通过多种方法实现，其中最常用的是快速傅里叶变换（FFT）。MATLAB提供了fft函数来完成信号的快速傅里叶变换，并得到信号的频谱。 以音频信号为例，我们可以使用MATLAB读取音频文件，并进行频谱分析。具体步骤如下： 1. 使用audioread函数读取音频文件，将其转换为数字信号。 ```matlab [y,Fs] = audioread('audio.wav'); ``` 其中，y是音频信号的数据向量，Fs是采样率。 2.对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱。 ```matlab Y = fft(y);

``` 3.计算频谱的幅度谱，即频谱的绝对值。 ```matlab P = abs(Y); ``` 4.根据采样率和信号长度计算频率轴。 ```matlab L = length(y); f=Fs*(0:(L/2))/L; ``` 5.绘制频谱图。 ```matlab plot(f,P(1:L/2+1)); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Amplitude'); ``` 通过以上步骤，我们可以得到音频信号的频谱图像。从频谱图中可以看出信号在各个频率上的强度分布情况，有助于我们对信号进行分析和处理。

基于MATLAB的数字图像处理毕业设计(含源文件)

……… ……………………………………………装………………订………………线………………………………………………………………… 毕业设计(论文)任务书 课题名称基于MATLAB的数字图像处理 毕业设计(论文)的主要内容及要求： 1. 掌握数字图像处理的基本概念，了解数字图像处理的特点及其应用，了结图 像的文件格式。 2. 掌握MATLAB仿真软件的基本知识和编程方法。 3. 掌握主要的图像处理方法及其原理（如图像增强，二值图像处理等），并通过 MATLAB设计图像处理的程序来实现图像处理。 4. 翻译5000字英文资料。 5. 撰写毕业论文，并进行毕业答辩。 指导教师签字：

…… ………………………………………………装………………订………………线………………………………………………………………… 摘要 图像信息是人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，图像处理科学技术是科学研究、社会生产及人类生活中不可缺少的强有力工具。在信息社会中，数字图像处理科学在理论或实践上都存在着巨大的潜力。 数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。 本文介绍了MATLAB软件，基于MATLAB的数字图像处理环境和如何利用MATLAB 及其图像处理工具箱进行数字图像处理。主要论述了利用MATLAB实现二值图像分析、图像增强、图像复原等图像处理。 关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像，图像复原

基于matlab的毕业论文

基于matlab的毕业论文 近年来，随着计算机技术的迅速发展和社会的不断进步，人工智能技术的应用越来越广泛，同时也越来越受到人们的关注。而基于matlab的毕业论文也是人工智能领域研究成果的一种典型体现，本文将以基于matlab的毕业论文为研究对象，阐述其研究现状及意义。 一、基于matlab的毕业论文研究现状 1.1 研究背景 人工智能领域在近几年来得到了越来越广泛的应用和研究。基于matlab的毕业论文是人工智能领域的重要研究成果之一。matlab是一种十分强大的数学计算工具，可以帮助研究人员快速实现各种人工智能算法的研究和开发，并且可扩展性和可移植性非常好。 1.2 研究内容 基于matlab的毕业论文的研究内容主要包括：神经网络、机器学习、深度学习、计算机视觉等领域的研究。其中，神经网络的研究是基于matlab的毕业论文研究的重点之一。神经网络是将人工神经元模拟到计算机上，通过对神经元之间的连接关系和权重进行学习，实现对输入数据的自适应分析和处理，是人工智能的重要组成部分。

1.3 研究方法 基于matlab的毕业论文的研究方法主要包括：算法设计、仿真实验、结果分析等方面。在算法设计方面，研究人员需要根据具体问题的特点选择合适的算法；在仿真实验方面，研究人员需要使用matlab进行算法的实现和测试；在结果分析方面，研究人员需要结合实验结果对算法进行进一步分析和优化。 二、基于matlab的毕业论文的意义 基于matlab的毕业论文具有重要的研究和应用价值。 2.1 推动人工智能技术的发展 基于matlab的毕业论文通过对人工智能领域的研究和探索，促进了人工智能技术的发展。研究人员在毕业论文中所提出的算法和方法，可用于人工智能领域的各种应用场景，为技术发展提供了强有力的支持。 2.2 打开人工智能应用新局面 基于matlab的毕业论文的研究结果，可用于人工智能应用新局面的研发和创新。例如，在计算机视觉领域，研究人员通过基于matlab的毕业论文所提出的算法，实现了对图像的自动分类和标记，为图像处理和分析提供了重要的技术支持。 2.3 促进学术交流和合作 基于matlab的毕业论文的研究结果可以促进国内外学术界的交流和合作。研究人员将研究成果发布在国际学术会议和

毕业设计基于matlab

毕业设计基于matlab 毕业设计基于MATLAB的应用 一、引言 毕业设计是大学生在校期间的重要任务之一，它是对所学知识的综合运用和实 践能力的考验。在选择毕业设计的题目时，很多学生会选择基于MATLAB的设计，因为MATLAB是一种功能强大的工具，可以帮助学生完成各种复杂的计算 和数据分析任务。本文将探讨毕业设计基于MATLAB的应用。 二、MATLAB的功能和特点 MATLAB是一种高级的技术计算语言和环境，它具有许多强大的功能和特点。 首先，MATLAB可以进行各种数值计算，如矩阵运算、方程求解、插值和拟合等。其次，MATLAB还可以进行数据可视化，通过绘制图表和图像，直观地展 示数据的分布和趋势。此外，MATLAB还支持编写脚本和函数，以实现自动化 的计算和分析。 三、基于MATLAB的毕业设计案例 1. 图像处理 图像处理是MATLAB的一个重要应用领域，许多毕业设计都选择了基于MATLAB的图像处理项目。例如，可以设计一个基于MATLAB的人脸识别系统，通过图像处理算法提取人脸特征并进行比对。另外，还可以设计一个基于MATLAB的图像滤波器，对图像进行去噪或增强等处理。 2. 信号处理 信号处理是另一个常见的MATLAB应用领域。可以设计一个基于MATLAB的音 频压缩算法，通过信号处理技术减少音频文件的大小而不影响音质。此外，还

可以设计一个基于MATLAB的语音识别系统，通过分析声音信号提取语音特征并进行识别。 3. 数据分析 数据分析是MATLAB的又一个重要应用领域。可以设计一个基于MATLAB的数据挖掘系统，通过分析大量的数据，发现其中的规律和趋势。此外，还可以设计一个基于MATLAB的金融模型，通过对金融数据的分析和建模，预测股票价格或者进行投资策略优化。 四、毕业设计的步骤和注意事项 进行毕业设计时，需要按照一定的步骤进行，并注意一些事项。首先，需要明确设计的目标和要求，确定所需的数据和算法。其次，需要进行详细的设计和实现，编写MATLAB代码并进行测试。在编写代码时，需要注意代码的可读性和可维护性，以便后续的修改和扩展。最后，需要进行实验和结果分析，对设计的有效性和性能进行评估。 五、结论 MATLAB是一种功能强大的工具，可以帮助学生完成各种复杂的计算和数据分析任务。基于MATLAB的毕业设计可以涉及图像处理、信号处理、数据分析等多个领域，具有广泛的应用前景。在进行毕业设计时，需要按照一定的步骤进行，并注意代码的可读性和可维护性。通过毕业设计的实践，学生可以更好地掌握MATLAB的使用和应用，提高自己的实践能力和创新能力。

matlab在自动控制原理中的应用毕业论文

建筑与技术学院 MATLAB在自动控制原理中的应用 毕业设计(论文)原件及使用授权说明 原始语句 我保证我提交的毕业设计(论文)是我在导师指导下所做的研究工作和成果。据我所知，除文中特别标注和注明的地方外，不包含其他人或组织已发表的研究成果，也不包含我曾用来与其他教育机构取得学位或学历的材料。对本研究有所帮助和贡献的个人或集体，都做出了明确的解释，并表达了对本文的兴趣。 作者签名:日期: 讲师签名:日期: 授权说明 本人完全理解学校关于毕业设计(论文)收集、保存和使用的规定，即按照学校的要求提交毕业设计(论文)的印刷版和电子版；学校有权保留毕业设计(论文)的印刷版和电子版，并提供目录检索和阅读服务；学校可以采用影印、减印、数字化或其他复制手段保存论文；在不盈利的前提下，学校可以发表论文的部分或全部内容。 签名:日期:

目录 摘要3 第1章绪论4 1．1研究目的4 1．2相关研究现状4 1．3研究方法4 1．4本次设计的主要容以与目前学术届近一步研究的趋势6 1. 4. 1本次设计的主要容6 1. 4. 2目前学术界近一步研究的趋势6 第2章开发工具8 2．1 MATLAB编程语言发展历程与特点8 2．2 MATLAB系统构成9 2．3 MATLAB的GUI设计10 2．4本章小结11 第3章控制系统性能指标与校正装置分类12 3．1控制系统的性能指标12 3. 2控制系统校正的分类14 3．3本章小结16 第4章基于频率法的控制系统的校正设计17 4．1基于频率法的串联超前校正17 4．1．1 串联超前校正网络设计的算法步骤17 4．1．2超前校正装置的评价18 4．2基于频率法的串联滞后校正18 4．2．1串联滞后校正网络设计的算法步骤19 4. 2. 2滞后校正装置的评价19 4．3基于频率法的串联超前滞后校正19 4．3．1串联超前滞后校正网络设计的算法步骤20 4．3．2滞后超前校正装置的评价20 4. 4三种校正方法的效果对比21 4．5本章小结21 第5章控制系统的仿真与校正对比分析22 5．1程序方式22 5. 1. 1控制系统校正前的性能指标22 5. 1. 2校正装置的设计过程与其性能指标的仿真28 5. 1. 3控制系统校正后的性能指标30 5．2Multisim电路设计仿真方式38 第6章设计总结41 6. 1总结41 6. 2心得41 附英文文献：43

Matlab毕业论文

Matlab毕业论文

本科毕业学员毕业实践（论文、设计）报告 论文题目：基于Mat lab 的数字调制系统仿真与分析 学员姓名： 学员队别： 专业名称：通信工程 指导教员： 二〇〇九年五月十日 中国人民 解 放 军 电子工程学院

指导教员对毕业实践（论文、设计）报告的评语： 指导教员：日期：年月日室级答辩评语及成绩： 答辩组负责人：日期：年月日专业系意见： 专业系领导：日期：年月日院级答辩评语及成绩： 答辩组负责人：日期：年月日

摘要 数字调制是通信系统中最为重要的环节之一，数字调制技术的改进也是通信系统性能提高的重要途径。本文首先分析了数字调制系统的五种基本调制解调方法，然后，运用Matlab及附带的图形仿真工具——Simulink设计了这几种数字调制方法的仿真模型。通过仿真，观察了调制解调过程中各环节时域和频域的波形，并结合这几种调制方法的调制原理，跟踪分析了各个环节对调制性能的影响及仿真模型的可靠性。最后，在仿真的基础上分析比较了各种调制方法的性能，并通过比较仿真模型与理论计算的性能，证明了仿真模型的可行性。 关键词：数字调制；分析与仿真；Matlab；Simulink；GUI图形界面。 ABSTRACT In this paper, five usual methods of digital modulation are introduced firstly. Then their simulation models are built by using MATLAB’s simulation tool, SIMULINK. Through observing the results of simulation, the factors that affect the capability of the digital modulation system and the reliability of the simulation models are analyzed. And then, the capability of three digital modulation simulation models, 2-FSK, 2-DPSK and MSK, have been compared, as well as comparing the results of simulation and theory. Keywords:Digital modulation; analysis; simulation; MATLAB; SIMULINK.

毕业设计(论文)-基于matlab的红外图像处理算法研究[管理资料]

目录 摘要.................................................................................................................................. Abstract ........................................................................................................................... I 第1章绪论 0 0 (1) (3) 第2章红外图像的介绍 (5) (5) (5) (6) （对比度、分辨率、噪声） (7) (8) 第3章红外图像增强算法研究 (9) (9) (10) 、对比度增强 (11) (11) (14) (15) (16) (19) (21) (21) (22) 线性锐化滤波 (24) 非线性锐化滤波 (26) (27)

(28) 高通滤波 (29) (30) (31) 第4章结论 (31) 参考文献 (32) 致谢 (33)

摘要 随着现代红外技术的快速发展，民用红外监控系统及军用红外探测系统得到了广泛的应用。由于红外摄像器件本身及探测环境影响，成像效果并不理想。在实际应用中，需要对获得的红外图像进行必要的增强处理，使其更适于人眼观察。同时利用对红外目标的检测、分割来确定不易辨认的目标物，为后续的识别与智能控制等奠定基础。 本文首先介绍了红外成像机理，在分析了红外图像特点的基础上，比较了几种经典红外图像增强算法。根据红外成像具有图像模糊、噪声大等特点，提出了用直方图均衡增强灰度、用中值平滑滤波消除噪声的红外图像处理算法。实验结果表明，该算法能够增强图像目标、有效的抑制噪声，具有较好的视觉效果。 数字图像处理是指将图像信号转换成数5字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键词：红外图像；直方图增强；对比度增强；平滑；锐化

基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文

毕业设计（论文）题目基于MATLAB控制系统仿真应用研究

毕业设计（论文）任务书 I、毕业设计(论文)题目： 基于MATLAB的控制系统仿真应用研究 II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求： 原始资料： （1）MATLAB语言。 （2）控制系统基本理论。 设计技术要求： （1）采用MATLAB仿真软件建立控制系统的仿真模型，进行计算机模拟，分析整个系统的构建，比较各种控制算法的性能。 （2）利用MATLAB完善的控制系统工具箱和强大的Simulink动态仿真环境，提供用方框图进行建模的图形接口，分别介绍离散和连续系统的MATLAB和Simulink仿真。 III、毕业设计(论文)工作内容及完成时间： 第01～03周：查找课题相关资料，完成开题报告，英文资料翻译。 第04～11周：掌握MATLAB语言，熟悉控制系统基本理论。 第12～15周：完成对控制系统基本模块MATLAB仿真。 第16～18周：撰写毕业论文，答辩。

Ⅳ、主要参考资料： [1] 《MATLAB在控制系统中的应用》，张静编著，电子工业出版社。 [2]《MATLAB在控制系统应用与实例》，樊京，刘叔军编著，清华大学出版社。 [3]《智能控制》，刘金琨编著，电子工业出版社。 [4]《MATLAB控制系统仿真与设计》，赵景波编著，机械工业出版社。 [5]The Mathworks,Inc.MATLAB-Mathemmatics(Cer.7).2005. 信息工程系电子信息工程专业类 0882052 班学生（签名）： 填写日期：年月日 指导教师（签名）： 助理指导教师(并指出所负责的部分)： 信息工程系（室）主任（签名）：

毕业设计毕业论文基于matlab的数字调制信号的仿真及识别[管理资料]

本科生毕业设计 基于MATLAB的数字调制信号的仿真及 识别 独创性声明 本人郑重声明：所呈交的毕业论文（设计）是本人在指导老师指导下取得的研究成果。除了文中特别加以注释和致谢的地方外，论文（设计）中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果。与本研究成果相关的所有人所做出的任何贡献均已在论文（设计）中作了明确的说明并表示了谢意。 签名： 年月日 授权声明

本人完全了解许昌学院有关保留、使用本科生毕业论文（设计）的规定，即：有权保留并向国家有关部门或机构送交毕业论文（设计）的复印件和磁盘，允许毕业论文（设计）被查阅和借阅。本人授权许昌学院可以将毕业论文（设计）的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编论文（设计）。 本人论文（设计）中有原创性数据需要保密的部分为（如没有，请填写“无”）： 签名： 年月日 指导教师签名： 年月日 摘要 本文对数字调制信号的基础知识进行了详细介绍，并利用M文件编程的方法做出了调制过程的仿真波形，接着又利用Simulink平台建立了功率谱密度的仿真模型，并得到了预期的仿真结果，从而作为信号频域识别的理论依据。另外，本文实际上还对现实中用FFT 提取功率谱密度的识别方法进行了仿真并且简单介绍了三种数字调制信号时域识别的理论方法。 关键词：数字调制信号的仿真；M文件；Simulink；识别 ABSTRACT In this paper,the basic knowledge of digital modulation signal is introduced in detail,and M-file is used to get the emulated wave of the process of the platform of Simulink is used to

基于Matlab功率谱密度估计方法

基于Matlab功率谱密度估计方法 摘要 在实际情况下, 许多平稳信号无法导出数学表达式, 要准确获取这些 信号的功率谱密度存在一定的困难。根据维纳-辛钦 (Wiener Khintchine)定理,提出一种基于Matlab编程实现这类信号的功率谱密度的估计方法。通 过仿真实验表明, 该方法简单易行,准确性较高。 关键词:平稳信号;功率谱密度;估计方法; Estimation Method for Power Spectral Density of Stationary Signals Abstract In practice m any mathematical expressions can no t be derived from stationary signals as there are: some difficulties in getting the power spectral density of the signals According to Wiener Khintchine theorem, the paper suggested an estimation method for power spectral density of the signals based on Matlab programming Simulation results show that the method is simple and comparatively accurate.iim. Keywords:Stationary signal; Power spectral density; estuation method; 前言 信号的功率谱密度在通信系统的设计、信号传输、信号分析及信号处 理等方面有很重要的作用。频谱分析是信号在频率域上的重要手段，他反 映了信号的频率成分以及分布情况。信号频谱估计是信号分析的重要手段，也是信号综合的前提

基于MATLAB的语音倒谱分析毕业设计

基于MATLAB的语音倒谱分析毕业设计 某某大学毕业论文（设计）题目：基于MATLAB的语音倒谱分析学 号：姓名年级学院：专业：指导教师：完成日期：2022年某 月摘要语言是人类最重要的交流工具，它自然方便、准确高效。随着社会 的不断发展，各种各样的机器参与了人类的生产活动和社会活动，因此改 善人与机器之间的关系，使人对机器的操纵更加便利就显得越来越重要。 随着电子计算机和人工智能机器的广泛应用，人们发现，人和机器之间最 好的通信方式是语言通信，而语音是语言的声学表现形式。要使机器听的 懂人话，就要对语音信号进行处理。随着信息技术的不断发展，尤其是网 络技术的日益普及和完善，语音信号处理技术正发挥着越来越重要的作用。为了寻找具有良好性能的特征及提取重要参数以提高识别系统性能，各种 科学的算法应运而生，倒谱法作为信号处理的重要的方法之一，能够得到 比较好的识别性能。 本文以MATLAB为平台，通过编程实现对语音信号的倒谱分析。首先，本文简要说明了倒谱与语音的相关理论原理，包括倒谱原理和语音的组成 元素，为之后的进一步研究奠定理论基础。然后,对语音倒谱各个方面的 应用进行了MATLAB编程，得到了语音基音检测和共振峰检测的实验仿真 结果。 由于倒谱在语音信号处理中的重要地位，倒谱的应用也越来越广泛。 例如可应用于通信、建筑声学、地震分析、地质勘探和语音处理等领域。 尤其在语音处理方面，应用复倒谱算法可制成同态预测声码器系统，用于 高度保密的通信。 1.2语音信号研究现状声学是物理学的一个分支学科，而语言声学又 是声学的一个分支学科。

它主要的研究方向是人的发声器官机理，发声器官的类比线路和数学 模型，听觉器官的特性(如听阈、掩蔽、临界带宽、听力损失等)，听觉器 官的数学模型，语音信号的物理特性(如频谱特性、声调特性、相关特性、概率分布等)，语音的清晰度和可懂度等。当今通信和广播的发展非常迅速，而语言通信和语言广播仍然是最重要的部分，语言声学则是这些技术 科学的基础。语言声学的发展和电子学、计算机科学有着非常密切的关系。 在它发展的过程中，有过几次飞跃。第一次飞跃是1907年电子管的 发明和1920年无线电广播的出现。 因为有了电子管放大器,很微弱的声音也可以放大，而且可以定量测量。从而使电声学和语言声学的一些研究成果，扩展到通信和广播部门。 第二次飞跃应该是在20世纪70年代初,由于电子计算机和数字信号处理 的发展，人们发现:声音信号特别是语音信号，可以通过模数转换器(A/D) 采样和量化，它们转换为数字信号后，能够送进计算机.这样就可以用数 字计算方法，对语音信号进行处理和加工.。例如频谱分析可以用傅里叶 变换或快速傅里叶变换(FFT)实现，数字滤波器可以用差分方程实现.在这 个基础上，逐渐形成了一门新学科———语音信号处理。它的发展很快， 在通信、自动控制等领域,解决了很多用传统方法难以解决的问题。在信 息科学中占有很重要的地位，其中语音识别的研究也开始了飞速的发展。 语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。 但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现 提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技 术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提

功率谱密度估计方法的MATLAB实现

功率谱密度估计方法的MATLAB 实现

功率谱密度估计方法的MATLAB实现 在应用数学和物理学中，谱密度、功率谱密度和能量谱密度是一个用于信号的通用概念，它表示每赫兹的功率、每赫兹的能量这样的物理量纲。在物理学中，信号通常是波的形式，例如电磁波、随机振动或者声波。当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density, PSD）或者谱功率分布（spectral power distribution, SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。信号的功率谱密度当且仅当信号是广义的平稳过程的时候才存在。如果信号不是平稳过程，那么自相关函数一定是两个变量的函数，这样就不存在功率谱密度，但是可以使用类似的技术估计时变谱密度。信号功率谱的概念和应用是电子工程的基础，尤其是在电子通信系统中，例如无线电和微波通信、雷达以及相关系统。因此学习如何进行功率谱密度估计十分重要，借助于

Matlab工具可以实现各种谱估计方法的模拟仿真并输出结果。下面对周期图法、修正周期图法、最大熵法、Levinson递推法和Burg法的功率谱密度估计方法进行程序设计及仿真并给出仿真结果。 以下程序运行平台：Matlab R2015a （8.5.0.197613） 一、周期图法谱估计程序 1、源程序 Fs=100000; %采样频率100kHz N=1024; %数据长度N=1024 n=0:N-1; t=n/Fs; xn=sin(2000*2*pi*t); %正弦波,f=2000Hz Y=awgn(xn,10); %加入信噪比为10db的高斯白噪声 subplot(2,1,1); plot(n,Y)

基于MATLAB的实时声信号与谱分析设计毕业论文

毕业设计说明书 基于Matlab 的实时声信号采集与 谱分析设计 学生姓名： 学号： 学 系 专 指导教师： 2011年 6 月

Gather and analyze the design with the table in acoustical signal based on MATLAB Abstract In this paper will discuss the principles of frequency analysis, analysis of the classical and the modern spectral and the advantage and disadvantage of them, specifically compare Periodogram, Bartlett with Welch algorithm.And then using MATLAB to realization of the frequency of acoustic signal analysis,contrast advange and disadvange visually. The data which will be collected through serial has read back and spectral analysis under the environment of MATLAB. Using this method the acoustic signal acquisition and spectral analysis system has the strong and real-time processing speed advantage. Keywords: DSP, spectral analysis, spectral estimation, and MATLAB

基于FFT的连续信号谱分析毕业设计论文

毕业设计（论文）题目：基于FFT的连续信号谱分析

摘要 离散傅里叶变换(DFT)的快速算法FFT的出现，使DFT在数字通信、语音信号处理、图像处理、功率谱估计、系统分析与仿真等各个领域中都得到了广泛的应用。各种应用一般都以卷积和相关运算的具体计算为依据，或者以DFT为连续傅里叶变换的近似为基础。 本文主要涉及用FFT对连续信号的频谱分析，概述了信号的频谱分析，介绍了谱分析的重要性，连续信号谱分析的过程，FFT算法的思想及性质；利用matlab 软件编制信号产生子程序，对典型信号进行谱分析并用仿真实现，绘制不同采样下的时域波形和频谱特性；根据谱分析的结果验证DFT的共轭对称性；了解可能出现的分析误差及其原因。通过matlab软件，我们演示了部分基本信号的波形和变换，使我们可以直观的了解和掌握信号与系统，数字信号处理的一些基本知识。 关键词：谱分析；DFT；FFT；matlab；连续信号

ABSTRACT Digital signal processing course is a basic course of the telecommunications, in which the signal spectrum analysis is very common in practical applications. The emergence of the fast algorithm FFT of DFT, makes DFT have been widely used in various fields of system analysis and simulation such as in digital communications, speech signal processing, image processing, power spectrum estimation and so on. The various applications are generally based on the specific calculation of the convolution and correlation calculation, or the approximation of continuous Fourier Transform . This paper introduce the signal spectrum analysis,and summarizes the importance of spectrum analysis ,the processes of spectral, the ideas and nature of FFT (Fast Fourier Transform); use the matlab software to develop signal generation subroutine to achieve the typical signal spectral analysis and simulation, draw time-domain waveform and spectrum characteristics under different sampling; verify the conjugate symmetry of DFT Based on the results of spectral analysis; understand errors and their causes of the possible analysis. In that experiment,we demonstrate some waveforms and transforms of the basic signals, so that we can intuitively understand and grasp the Basic knowledge of signals and systems and digital signal processing. Key words:spectrum analysis;Discrete Fourier Transform;Fast Fourier Transform; matlab;Continuous signal

基于Matlab的信号功率谱估计毕业设计论文

南京邮电大学通达学 院 毕业设计（论文） 题目：基于Matlab的信号功率谱 估计 专业：通达学院 学生姓名：夏丽君 班级学号： 11006811 指导教师：梁涓 指导单位：南京邮电大学 日期： 2014 年 11 月 24 日至 2015 年 6 月 12 日

摘要 数字信号处理(DSP)重要的应用领域之一，是建立在周期信号和随机信号基础上的功率谱估计。在实际应用中往往不能获得具体信号的表达式,需要根据有限的数据样本来获得较好的谱估计效果，因而谱估计被广泛的应用于各种信号处理中。 本论文研究了功率谱估计的几种常用的方法，包括经典谱估计和现代谱估计的各种方法，并给出仿真程序及仿真图。经典法主要包括周期图法、自相关法，但这两种方法都存在缺陷，即认为观测数据之外的数据都为零，所以对经典法中的周期图法进行了加窗、平均等修正；现代谱估计的方法分类比较多，AR模型法,MA 模型法和ARMA模型法是现代功率谱估计中最主要的参数模型，本论文着重讨论了AR模型参数法。同时论文将通过对经典谱估计和现代谱估计的实现方法及仿真图的比较，得出经典功率谱估计方法的方差性较差，分辨率较低，而现代谱估计的目标正是在于努力改善谱估计的分辨率，因此能得到较好的谱估计效果，为此应用更为广泛。 关键字：数字信号处理；功率谱估计；周期图法；自相关法。

ABSTRACT Perhaps one of the more important application areas of digital signal processing(DSP) is builting on the Power Spectral Estimation of periodic and random signals. Actually, we can’t get the expression of a specific signal, so we need to estimate the power spectral of a signal according to some sample data sequences.so spectrum estimation which is widely used in various signal processing. In this thesis, some common methods of Power Spectral Estimation, such as classical spectral estimation and modern spectral estimation, are studied. The quality of each estimation method is derived, simulation program and simulation figure is given. Classical methods of Power Spectral Estimation mainly include the Periodogram and the BT method. But both of them have a common drawback: the data sequences, beyond the area of the observed sequences, are all presumed to zero. So the Windows and the average method are introduced to improve the quality of the Periodogram. Therefore the improvement of The Periodogram estimation method is proposed. The classification of modern spectral estimation methods are more , AR，MA, and ARMA is the most important parameters of modern spectral estimation. This thesis will focus on discussion of AR model parameters method. At the same time , It can be seen from the comparison and realization of classical spectral estimation and modern spectral estimation, classical power spectrum estimation variance is poor, low resolution .The goal of modern spectral estimation is woking to improve the resolution of spectral estimation, better results of the estimation of the power spectrum can be obtained, so it is applied more widely. Keywords: digital signal processing; Power Spectrum Estimation; The Periodogram；the BT methods.