实验四、信号的分解与合成实验实验报告(报告人 09光信2)

实验四 信号的分解与合成实验报告

一、 实验目的

1、进一步掌握周期信号的傅里叶级数。

2、用同时分析法观测锯齿波的频谱。

3、全面了解信号分解与合成的原理。

4、掌握带通滤波器的有关特性测试方法及其选频作用。

5、掌握不同频率的正弦波相位差是否为零的鉴别和测试方法（李沙育图形法）。

二、 实验原理

任何电信号都是由各种不同频率、幅度和初相的正弦波叠加而成的。对周期信号由它的傅里叶级数展开式可知，各次谐波为基波频率的整数倍。而非周期信号包含了从零到无穷大的所有频率成分，每一频率成分的幅度均趋向无限小，但其相对大小是不同的。

通过一个选频网络可以将信号中所包含的某一频率成分提取出来。对周期信号的分解，可以采用性能较佳的有源带通滤波器作为选频网络。若周期信号的角频率0

w ，则用作选频网络的Ｎ种有源带通滤波器的输出频率分别是0

w 、

02w 、03w 、04w 、05w ．

．．．

0N w ，从每一有源带通滤波器的输出端可以用示波器观察到相应谐波频率的正弦波，这些正弦波即为周期信号的各次谐

波。把分离出来的各次谐波重新加在一起，这个过程称为信号的合成。因此对周期信号分解与合成的实验方案如图２－７－１所示。

本实验中，将被测锯齿波信号加到分别调谐于其基波和各次谐波频率的一系列有源带通滤波器电路上。从每一有源带通滤波器的输出端可以用示波器观察到相应频率的正弦波。本实验所用的被测周期信号是１００Ｈｚ的锯齿波，而用作选频网络的７种有源带通滤波器的输出频率分别是１００Ｈｚ、２００Hz 、300Hz 、400Hz 、500Hz 、600Hz 、700Hz ，因而能从各有源带通滤波器的两端观察到基波和各次谐波。

按照锯齿波的傅里叶级数展开式如下所示：

111111211111f(t)=

[sin()sin(2)sin(3)sin(4)sin(5)sin(6)....]

2

3

4

5

6

w t w t w t w t w t w t -

+

-

+

-

+∏

可知，锯齿波的1~7次谐波的幅度比应为 1111111::::::234567

。其中，

奇次谐波的相位与基波同相，而偶次谐波的相位与基波反相。各次谐波之间的相位差可以用李沙育图形法测量。

利用运算放大器可以制成加法器，通过加法器将锯齿波分解出来的各次谐波相叠加，可以重新获得锯齿波。由于锯齿谐波成分比较丰富，按照一定的条件还可以合成为方波等非正弦周期信号。

三、 使用仪器、材料

1、20MHz 双踪示波器一台。

2、信号发生器一台。

3、ＸＰＦ－４型谐波分析试验仪一套。

四、 实验步骤

（一）用点频法测试带通滤波器的频率特性

（１） 接通ＸＰＦ－４型谐波分析仪和示波器的电源，拨动“电源”开

关，指示灯亮。

（２）用点频法测量各带通滤波器的幅频特性。

将（外置的）信号发生器产生的频率为１００Ｈｚ、幅度为１Ｖ的正弦波接到滤波器ＢＰＦ－１输入端，用示波器测量滤波器的输出电压，然后

分别向中心频率0

f 两边偏离，在滤波器的输出端测出其相应的电压值，并将数据填入表２－７－１中。

器的幅频特性曲线，并算出各个带通滤波器的中心频率、带宽和品质因数。 （４）测完带通滤波器的幅频特性之后，撤掉外置的信号发生器信号。

（二） 锯齿波的分解 （接着上面步骤进行）

（５）用示波器观察谐波分析仪输出的锯齿波，检查锯齿波的频率是否在１

００Ｈｚ左右。

（６）将谐波分析仪产生的锯齿波接到滤波器的输入端（如图２－７－２所示），要求测量结果填入表２－７－２。

表２－７－２ 锯齿波分解的各次谐波幅度测量数据表 （７）验证各高次谐波与基波之间的相位差是否为零。可用李沙育图形法进行测量，其方法如下。

①基波与同频率的正弦信号相位比较（李沙育相位测量法）。将图２－７－６中滤波器ＢＰＦ－１（１００）Ｈｚ选出的基波（在Ａ点）送入示波器的Ｘ轴

（即示波器的ＣＨ１通道），再把相位调节器的输出信号（在Ｂ点）送入示波器的Ｙ轴（即示波器的ＣＨ２通道），再把示波器采用Ｘ－Ｙ方式显示，观察李沙育图形，可以调节相位调节器观察它们的相位差。（注：当Ｘ轴和Ｙ轴信号幅度不一致时，在0

90Φ

=时其李沙育图形并不为圆，而是椭圆，且是垂

直椭圆，与0

0090∠Φ∠时的椭圆并不相同。）

当两信号相位差为0

0时，波形为一条直线；当两信号差为0

90时，

波形为一个圆；当两信号相位差为00

090∠Φ∠时，波形为椭圆，如图２－７－３所示。0

090∠Φ∠时：arcsin(

)B A

Φ=

②基波与各高次谐波相位比较（李沙育频率测试法）。将滤波器ＢＰＦ－１（１００Ｈｚ）选出的基波送入示波器的Ｘ轴（即示波器的ＣＨ１通道），再分别把ＢＰＦ－２（２００Ｈｚ）、ＢＰＦ－３（３００Ｈｚ）、ＢＰＦ －４（４００Hz ）、ＢＰＦ－５（５００Hz ）、ＢＰＦ－６（６００Hz ）、ＢＰＦ－7（7００Hz ）处的高次谐波送入示波器的Y 轴（即示波器的ＣＨ２通道），示波器采用Ｘ－Ｙ方式显示，观察李沙育图形。

当基波与三次谐波相位差为0

0（即过零点重合）、0

90、0

180时，

波形分别如图２－７－４所示。

以上是三次谐波与基波产生的典型的李沙育图，通过图形上下端及两旁的波峰个数，确定皮率比，即３:１，实际上可用同样的方法观察５次谐波与基波的相移和频比，其比为５:１．

当基波与各高次谐波相位差为0

0（即过零点重合）时，波形分别如

图２－７－５所示。

（三） 锯齿波的合成

五、 实验过程原始记录（数据、图表、计算等）

（１）接通XPF-4型谐波分析仪、信号发生器和示波器的电源，拨动“电源”开关，指示灯亮。

（2）参照图2-7-6，将ＸＰＦ－４型谐波分析仪产生的频率100o

f Hz 左右，有效值U =2.3V 的矩形波接到滤波器的输入端。

（３）确定各次谐波的相位及幅值（实验仪器的原理方框图２－７－６所示）

①相位调节：先将相位调节旋钮1Φ、2Φ、．．．、7Φ均逆时针调至0

0，用示波器观察各谐波通过相位调节器之后是否与基波同相。若不能达到同相的关系，调节相位调节器使之与基波同相。

注：相位调节时，应保持基波相位相对不变，让其他高次谐波的相位与基波相位同相。

②幅度调节：先把正反相选择开关1K 、2K 、．．．、7K 全部置于“正相”位置，然后将开关1K ‘闭合，其余开关2K ’、．．．、7K ’全部置于“地”的位置，用数字外用表或示波器测o f ‘

端电压。调整1A 电位器，使幅度调节器1A 的输出电压（基波成分）为１Ｖ（可以是幅度，也可以是有效值）；将开关1K ‘置于“地”位置，开关2K ’闭合，调整2A 电位器，使幅度调节器2A 的输出电压为基波电压１／２；以此类推用同样的方法调整3A ～7A 电位器，使相应的幅度调节器的输出电压为基波电压的１／３至１／７。

（４）将锯齿波接入示波器的Ｘ轴（即示波器的CH1通道），再把各幅度调节器调好幅度的各次谐波依照要求送入加法器，然后将加法器输出的波形（即基波与各次谐波相叠加的波形）送入示波器的Y 轴（即示波器的CH2通道），观察各高次谐波与基波叠加结果是否与正确图形一致（如图2-7-2所示）。

①

双波叠加法：把基波分别与3、5、7次谐波进行叠加，在输出端观察

并记录叠加结果（正确图形如图2-7-8所示）。

②多波叠加法：把基波同时与3、5、7次谐波进行叠加（如图2-7-9所

示），在输出端观察并记录叠加结果。

六、实验结果及分析

（1）绘制带通滤波器的幅频特性曲线，并确定滤波器的中心频率、上限频率、下限频率及品质因数。

（2）先在一个坐标系内绘制理论上，锯齿波按傅里叶级数分解的各高次谐波波形。

（3）然后，在另一个坐标系内绘制实验得到的各次谐波的波形，并分析与理论上的情况有什么不同？

（4）分别画出下列合成情况的波形：

①将基波与三次谐波进行合成的波形；

②基波同时与3、5次谐波进行合成的波形；

③基波同时与3、5、7次谐波进行合成的波形；

④基波同时与2、3、、4、5、6、7次谐波进行合成的波形；

（5）画出锯齿波信号分解后，鉴别基波与各高次谐波的李沙育图形。

（6）分析相位、幅值在波形合成中的作用。

（7）根据实验数据画出锯齿波的幅度谱。

（8）按照正确的相位和幅值关系合成一个周期的三角波，记录合成步骤、要

点及其合成信号的波形。

（9）总结实验心得体会及意见。

随机信号分析实验报告

一、实验名称 微弱信号的检测提取及分析方法 二、实验目的 1．了解随机信号分析理论如何在实践中应用 2．了解随机信号自身的特性，包括均值、方差、相关函数、频谱及功率谱密度等 3．掌握随机信号的检测及分析方法 三、实验原理 1．随机信号的分析方法 在信号与系统中，我们把信号分为确知信号和随机信号。其中随机信号无确定的变化规律，需要用统计特新进行分析。这里我们引入随机过程的概念，所谓随机过程就是随机变量的集合，每个随机变量都是随机过程的一个取样序列。 随机过程的统计特性一般采用随机过程的分布函数和概率密度来描述，他们能够对随机过程作完整的描述。但由于在实践中难以求得，在工程技术中，一般采用描述随机过程的主要平均统计特性的几个函数，包括均值、方差、相关函数、频谱及功率谱密度等来描述它们。本实验中算法都是一种估算法，条件是N要足够大。 2．微弱随机信号的检测及提取方法 因为噪声总会影响信号检测的结果，所以信号检测是信号处理的重要内容之一，低信噪比下的信号检测是目前检测领域的热点，而强噪声背景下的微弱信号提取又是信号检测的难点。 噪声主要来自于检测系统本身的电子电路和系统外空间高频电磁场干扰等，通常从以下两种不同途径来解决 ①降低系统的噪声，使被测信号功率大于噪声功率。 ②采用相关接受技术，可以保证在信号功率小于噪声功率的情况下，人能检测出信号。 对微弱信号的检测与提取有很多方法，常用的方法有：自相关检测法、多重自相法、双谱估计理论及算法、时域方法、小波算法等。 对微弱信号检测与提取有很多方法，本实验采用多重自相关法。 多重自相关法是在传统自相关检测法的基础上，对信号的自相关函数再多次做自相关。即令： 式中，是和的叠加；是和的叠加。对比两式，尽管两者信号的幅度和相位不同，但频率却没有变化。信号经过相关运算后增加了信噪比，但其改变程度是有限的，因而限制了检测微弱信号的能力。多重相关法将 当作x（t），重复自相关函数检测方法步骤，自相关的次数越多，信噪比提高的越多，因此可检测出强噪声中的微弱信号。

信号检测论评价法实验报告

信号检测论的评价法实验报告 （福州大学应用心理系福建福州 350001）摘要：信号检测论是现代心里物理学最重要的内容之一。本实验使用了信号检测论的基本方法评价法考察了被试对图片再认的准确性和判断标准。通过本实验来了解信号检测论的一些观点和评价法的具体实施方法、步骤。 关键词：信号检测法范式、评价法、感受性、判定标准 一、引言 科学主义要求心理学的量化和精确性。心理物理学的发展在信号检测论出现之后进入了一个新的阶段，被习惯称为现代心里物理学。信号检测论被引入到心理学实验中，是对传统心理物理学的重大突破。信号检测论(Signal Detector Theory)原是信息论的一个分支,研究的对象是信息传输系统中信号的接收部分【1】。信号检测论主要包括有无法和评价法两种实验方法。国内运用信号检测论实验的研究主要集中在记忆领域，在注意、知觉、表象、内隐学习以及社会认知领域的研究也日渐增多[2]。本实验运用了信号检测论的评价法来考察被试对图片再认的准确性和判断标准。 二、实验方法 1、实验目的：（1）掌握信号检测论的基本理论，学会计算信号检测论指标d’、 C、β；（2）学习绘制接受者操作特性曲线，了解信号检测论的用途；（3）了解评价等级对再认回忆的影响。 2、实验仪器与材料：本实验的仪器为计算机和Psykey系统中的信号侦查论---评价法。实验材料为两套图片：一套是识记过的图片，共60张（每个图片内容不同）作为信号SN；另一套是没有识记过的图片，共60张（每个图片也不同，但与相应的第一套相似），作为噪音N。

3、被试：福州大学应用心理学系2012级学生一名，性别男，矫正后视力正常。 4、实验程序： （1）准备工作 打开并登录计算机里的psykey软件系统，找到里面的信号检测论——评价法实验，并开始实验。 （2）正式实验 被试阅读指导语：“请你来做一个记忆实验，先看60张图片，要求你尽量记住这些图片，电脑播放这些图片的速度是没一秒钟一张。”被试阅读完毕并理解指导语后，开始实验。根据实验设计，以1s的时间间隔开始呈现第一套的60张图片，每张图片呈现时间为2s。 接着被试继续阅读指导语：“现在电脑会呈现120张图片，其中一半是你刚才看过的，另一半是新的图片。在看一张图片时，你就要判断它是不是刚才看到过的，并请点击相应数字：5——100%的可能为看过，4——75%的可能为看过，3——50%的可能为看过，2——25%的可能为看过，1——0%的可能为看过。你必须在5秒之内完成判断。请你尽快判断。” 根据实验设计，开始呈现二套图片混合后的120张图片，让被试判断是否是刚才识记过的，并按照规定的等级按键作出评价。 实验完毕由计算机统计实验数据。 二、实验结果 表1 被试实验结果统计 类型 1 2 3 4 5 合计 信号17 2 4 7 30 60 噪音54 1 3 1 1 60

信号与系统实验报告1

学生实验报告 （理工类） 课程名称：信号与线性系统专业班级：M11通信工程 学生学号：1121413017 学生姓名：王金龙 所属院部：龙蟠学院指导教师：杨娟

20 11 ——20 12 学年第 1 学期 金陵科技学院教务处制 实验报告书写要求 实验报告原则上要求学生手写，要求书写工整。若因课程特点需打印的，要遵照以下字体、字号、间距等的具体要求。纸张一律采用A4的纸张。 实验报告书写说明 实验报告中一至四项内容为必填项，包括实验目的和要求；实验仪器和设备；实验内容与过程；实验结果与分析。各院部可根据学科特点和实验具体要求增加项目。 填写注意事项 （1）细致观察，及时、准确、如实记录。 （2）准确说明，层次清晰。 （3）尽量采用专用术语来说明事物。 （4）外文、符号、公式要准确，应使用统一规定的名词和符号。 （5）应独立完成实验报告的书写，严禁抄袭、复印，一经发现，以零分论处。 实验报告批改说明 实验报告的批改要及时、认真、仔细，一律用红色笔批改。实验报告的批改成绩采用百分制，具体评分标准由各院部自行制定。 实验报告装订要求

实验批改完毕后，任课老师将每门课程的每个实验项目的实验报告以自然班为单位、按学号升序排列，装订成册，并附上一份该门课程的实验大纲。

实验项目名称：常用连续信号的表示 实验学时： 2学时 同组学生姓名： 无 实验地点： A207 实验日期： 11.12.6 实验成绩： 批改教师： 杨娟 批改时间： 一、实验目的和要求 熟悉MATLAB 软件；利用MATLAB 软件，绘制出常用的连续时间信号。 二、实验仪器和设备 586以上计算机，装有MATLAB7.0软件 三、实验过程 1. 绘制正弦信号)t Asin t (f 0?ω+=（），其中A=1，πω2=，6/π?=； 2. 绘制指数信号at Ae t (f =），其中A=1，0.4a -=； 3. 绘制矩形脉冲信号，脉冲宽度为2； 4. 绘制三角波脉冲信号，脉冲宽度为4；斜度为0.5； 5. 对上题三角波脉冲信号进行尺度变换，分别得出)2t (f ，)2t 2(f -； 6. 绘制抽样函数Sa （t ）,t 取值在-3π到+3π之间； 7. 绘制周期矩形脉冲信号，参数自定； 8. 绘制周期三角脉冲信号，参数自定。 四、实验结果与分析 1．制正弦信号)t Asin t (f 0?ω+=（），其中A=1，πω2=，6/π?= 实验代码： A=1;

数字信号处理实验报告

一、实验名称：基本信号的产生 二、实验目的：I 利用MATLAB 产生连续信号并作图 II 利用MATLAB 产生离散序列并作图 III 利用MATLAB 进行噪声处理 三、 实验内容： I 利用MATLAB 产生下列连续信号并作图 ①X(t)=-2u(t-1),-1=0); plot(t,x); 图形如右： ② X(t)=-(e^-0.1t)*sin(2/3*t),0

-1.5-1 -0.5 0.5 1 1.5 2 II 利用MATLAB 产生下列离散序列并作图 ① X(t)=1,-5<=t<=5 else 0,-15<=t<=15 MATLAB 程序如下: k= -15: 15; x=[zeros(1,10),ones(1,11),zeros(1,10)]; stem(k,x) 图形如下： ② X(t)=0.9^k*(cos(0.25*pi*k)+sin(0.25*pi*p),-20

北理工随机信号分析实验报告

本科实验报告实验名称：随机信号分析实验

实验一 随机序列的产生及数字特征估计 一、实验目的 1、学习和掌握随机数的产生方法。 2、实现随机序列的数字特征估计。 二、实验原理 1、随机数的产生 随机数指的是各种不同分布随机变量的抽样序列（样本值序列）。进行随机信号仿真分析时，需要模拟产生各种分布的随机数。 在计算机仿真时，通常利用数学方法产生随机数，这种随机数称为伪随机数。伪随机数是按照一定的计算公式产生的，这个公式称为随机数发生器。伪随机数本质上不是随机的，而且存在周期性，但是如果计算公式选择适当，所产生的数据看似随机的，与真正的随机数具有相近的统计特性，可以作为随机数使用。 (0，1)均匀分布随机数是最最基本、最简单的随机数。(0，1)均匀分布指的是在[0，1]区间上的均匀分布，即 U(0，1)。实际应用中有许多现成的随机数发生器可以用于产生(0，1)均匀分布随机数，通常采用的方法为线性同余法，公式如下： )(m od ,110N ky y y n n -= N y x n n /= 序列{}n x 为产生的(0，1)均匀分布随机数。 下面给出了上式的3组常用参数： 1、10 N 10,k 7==，周期7 510≈?； 2、（IBM 随机数发生器）31 16 N 2,k 23,==+周期8 510≈?； 3、（ran0）31 5 N 21,k 7,=-=周期9 210≈?； 由均匀分布随机数，可以利用反函数构造出任意分布的随机数。 定理 1.1 若随机变量 X 具有连续分布函数F X (x)，而R 为(0,1)均匀分布随机变量，则有 )(1R F X x -= 由这一定理可知，分布函数为F X (x)的随机数可以由(0,1)均匀分布随机数按上式进行变

微弱信号检测装置(实验报告)剖析

2012年TI杯四川省大学生电子设计竞赛 微弱信号检测装置（A题） 【本科组】

微弱信号检测装置（A题） 【本科组】 摘要：本设计是在强噪声背景下已知频率的微弱正弦波信号的幅度值，采用TI公司提供的LaunchPad MSP430G2553作为系统的数据采集芯片，实现微弱信号的检测并显示正弦信号的幅度值的功能。电路分为加法器、纯电阻分压网络、微弱信号检测电路、以及数码管显示电路组成。当所要检测到的微弱信号在强噪音环境下，系统同时接收到函数信号发生器产生的正弦信号模拟微弱信号和PC机音频播放器模拟的强噪声，送到音频放大器INA2134，让两个信号相加。再通过由电位器与固定电阻构成的纯电阻分压网络使其衰减系数可调（100倍以上），将衰减后的微弱信号通过微弱信号检测电路，检测电路能实现高输入阻抗、放大、带通滤波以及小信号峰值检测，检测到的电压峰值模拟信号送到MSP430G2553内部的10位AD 转换处理后在数码管上显示出来。本设计的优点在于超低功耗 关键词：微弱信号MSP430G2553 INA2134 一系统方案设计、比较与论证 根据本设计的要求，要完成微弱正弦信号的检测并显示幅度值，输入阻抗达到1MΩ以上，通频带在500Hz~2KHz。为实现此功能，本设计提出的方案如下图所示。其中图1是系统设计总流程图，图2是微弱信号检测电路子流程图。 图1系统设计总流程图 图2微弱信号检测电路子流程图

1 加法器设计的选择 方案一：采用通用的同相/反相加法器。通用的加法器外接较多的电阻，运算繁琐复杂，并且不一定能达到带宽大于1MHz，所以放弃此种方案。 方案二：采用TI公司的提供的INA2134音频放大器。音频放大器内部集成有电阻，可以直接利用，非常方便，并且带宽能够达到本设计要求，因此采用此方案。 2 纯电阻分压网络的方案论证 方案一：由两个固定阻值的电阻按100:1的比例实现分压，通过仿真效果非常好，理论上可以实现，但是用于实际电路中不能达到预想的衰减系数。分析：电阻的标称值与实际值有一定的误差，因此考虑其他的方案。 方案二：由一个电位器和一个固定的电阻组成的分压网络，通过改变电位器的阻值就可以改变其衰减系数。这样就可以避免衰减系数达不到或者更换元器件的情况，因此采用此方案。 3 微弱信号检测电路的方案论证 方案一：将纯电阻分压网络输出的电压通过反相比例放大电路。放大后的信号通过中心频率为1kHz的带通滤波器滤除噪声。再经过小信号峰值电路，检测出正弦信号的峰值。将输出的电压信号送给单片机进行A/D转换。此方案的电路结构相对简单。但是，输入阻抗不能满足大于等于1MΩ的条件，并且被测信号的频率只能限定在1kHz，不能实现500Hz~2KHz 可变的被测信号的检测。故根据题目的要求不采用此方案。 方案二：检测电路可以由电压跟随器、同相比例放大器、带通滤波电路以及小信号峰值检测电路组成。电压跟随器可以提高输入阻抗，输入电阻可以达到1MΩ以上，满足设计所需；采用同相比例放大器是为了放大在分压网络所衰减的放大倍数；带通滤波器为了选择500Hz～2KHz的微弱信号；最后通过小信号峰值检测电路把正弦信号的幅度值检测出来。这种方案满足本设计的要求切实可行，故采用此方案。 4 峰值数据采集芯片的方案论证 方案一：选用宏晶公司的STC89C52单片机作为。优点在于价格便宜，但是对于本设计而言，必须外接AD才能实现，电路复杂。

北京理工大学信号与系统实验实验报告

实验1 信号的时域描述与运算 一、实验目的 1. 掌握信号的MATLAB表示及其可视化方法。 2. 掌握信号基本时域运算的MA TLAB实现方法。 3. 利用MA TLAB分析常用信号，加深对信号时域特性的理解。 二、实验原理与方法 1. 连续时间信号的MATLAB表示 连续时间信号指的是在连续时间范围内有定义的信号，即除了若干个不连续点外，在任何时刻信号都有定义。在MATLAB中连续时间信号可以用两种方法来表示，即向量表示法和符号对象表示法。 从严格意义上来说，MATLAB并不能处理连续时间信号，在MATLAB中连续时间信号是用等时间间隔采样后的采样值来近似表示的，当采样间隔足够小时，这些采样值就可以很好地近似表示出连续时间信号，这种表示方法称为向量表示法。表示一个连续时间信号需要使用两个向量，其中一个向量用于表示信号的时间范围，另一个向量表示连续时间信号在该时间范围内的采样值。例如一个正弦信号可以表示如下： >> t=0:0.01:10; >> x=sin(t); 利用plot(t,x)命令可以绘制上述信号的时域波形，如图1所示。 如果连续时间信号可以用表达式来描述，则还可以采用符号表达式來表示信号。例如对于上述正弦信号，可以用符号对象表示如下： >> x=sin(t); >> ezplot(X); 利用ezplot(x)命令可以绘制上述信号的时域波形 Time(seconds) 图1 利用向量表示连续时间信号

t 图 2 利用符号对象表示连续时间信号 sin(t) 2.连续时间信号的时域运算 对连续时间信号的运算包括两信号相加、相乘、微分、积分，以及位移、反转、尺度变换（尺度伸缩）等。 1）相加和相乘 信号相加和相乘指两信号对应时刻的值相加和相乘，对于两个采用向量表示的可以直接使用算术运算的运算符“+”和“*”来计算，此时要求表示两信号的向量时间范围和采样间隔相同。采用符号对象表示的两个信号，可以直接根据符号对象的运算规则运算。 2）微分和积分 对于向量表示法表示的连续时间信号，可以通过数值计算的方法计算信号的微分和积分。这里微分使用差分来近似求取的，由时间向量[N t t t ,,,21?]和采样值向量[N x x x ,,,21?]表示的连续时间信号，其微分可以通过下式求得 1,,2,1,|)('1-?=?-≈ +=N k t x x t x k k t t k 其中t ?表示采样间隔。MA TLAB 中用diff 函数来计算差分 k k x x -+1。 连续时间信号的定积分可以由MATLAB 的qud 函数实现，调用格式为 quad ('function_name',a,b) 其中，function_name 为被积函数名，a 、b 为积分区间。

信号处理实验报告、

第一题 如何用计算机模拟一个随机事件，并估计随机事件发生的概率以计算圆周率π。 解： （一）蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率：让计算机每次随机生成两个0到1之间的数，看以这两个实数为横纵坐标的点是否在单位圆内。生成一系列随机点，统计单位圆内的点数与总点数，（圆面积和外切正方形面积之比为π：4），当随机点取得越多时，其结果越接近于圆周率。 代码： N=100000000; x=rand(N,1); y=rand(N,1); count=0; for i=1:N if (x(i)^2+y(i)^2<=1) count=count+1; end end PI=vpa(4*count/N,10) PI = 3.1420384

蒙特卡洛法实验结果与试验次数相关，试验次数增加，结果更接近理论值 （二）18世纪，法国数学家布丰和勒可莱尔提出的“投针问题”，记载于布丰1777年出版的著作中：“在平面上画有一组间距为d的平行线，将一根长度为l （l

信号检测论有无法实验报告

信号检测论有无法实验报告 摘要:本次实验采用信号检测论中的有无法，测定被试在不同先定概率下对呈现信号和刺激的击中率与虚报率，计算其辨别力d′和判定标准β，并绘制出ROC曲线；检验信号呈现的先定概率发生变化时，被试的击中率、虚报率、辨别力d′和判定标准β是否会受到影响。 关键词:信号检测论；有无法；先定概率；辨别力d′；判定标准β。 1. 引言：信号检测论（SDT）是以统计判定论为根据的理论，基本原则是把刺激的肯定程度用有序的方法数量化。具体做法是把人类个体比作一个信号感受器，具有对信息辨别的感受能力，能在信号和背景噪音不易分清的实验条件下，根据可供选择的假说，选定一个假说做为判断标准，然后报告出现的刺激是信号还是噪音。 信号检测论把刺激的判断看成对信号的侦察并作出决策的过程，其中既包括感觉过程也包括决策过程。感觉过程是神经系统对信号或噪音的客观反应，它仅取决于外在的刺激的性质，即信号和噪音之间的客观区别；而决策过程受到主观因素的影响。前者决定了被试的感受性大小，信号检测论多选用辨别力指标d’来作为反映客观感受性的指标；后者则决定被试的决策是偏向于严格还是偏向于宽松，信号检测论用判定标准β或报告标准C来对反应倾向进行衡量。并学习绘制ROC曲线。 2. 实验方法： 2.1被试：上海师范大学天华学院13应用心理1班女生一名 2.2仪器：采用计算机和Psytech心理实验系统。4种频率声音：1000Hz、1005Hz、1010Hz和1015Hz。 2.3程序：1．登录并打开PsyTech心理实验软件主界面，选中实验列表中的“信号检测论（有无法）”单击呈现实验简介。点击“进入实验”到“操作向导”。在参数设置中，实验者可以让被试先进行预备实验确定信号的频率。如果不做预备实验可以人工选取 1005、1010、 1015中的一种频率的声音作为信号，直接开始实验。 2．预备实验的指导语是：这是一个预备实验，使用1号反应盒。每次实验计算机将先后发出两个不同频率的声音。请你判断哪个声音的频率更高。如果你觉得第二个声音比第一个声音的频率高，请按“＋”键；如果觉得第二个声音比第一个声音的频率低，请按“－”键。预备实验将进行30次。当你明白了上述指导语后，请点击下面的“预备实验”按钮开始。3．预备实验结束后，实验者在“预备实验结果”中将正确百分比中最接近80%的频率作为正式实验的信号（SN），而1000HZ则作为噪声（N）。

北京理工大学信号与系统实验报告2 LTI系统的时域分析

实验2 LTI 系统的时域分析 （基础型实验） 一． 实验目的 1. 掌握利用MATLAB 对系统进行时域分析的方法。 2. 掌握连续时间系统零状态响应、冲击响应和阶跃响应的求解方法。 3. 掌握求解离散时间系统响应、单位抽样响应的方法。 4. 加深对卷积积分和卷积和的理解。掌握利用计算机进行卷积积分和卷积和计算的方法。 二． 实验原理与方法 1. 连续时间系统时域分析的MATLAB 实现 1） 连续时间系统的MA TLAB 表示 LTI 连续系统通常可以由系统微分方程描述，设描述系统的微分方程为： (N)(N 1)(M)(M 1)1010(t)(t)...(t)b (t)b (t)...b (t)N N M M a y a y a y x x x ----++=++ 则在MATLAB 中可以建立系统模型如下： 1010[b ,b ,...,b ];a [a ,a ,...,a ];sys tf(b,a); M M N N b --=== 其中，tf 是用于创建系统模型的函数，向量a 和b 的元素是以微分方程求导的降幂次序来排列的，如果有缺项，应用0补齐，例如由微分方程 2''(t)y'(t)3y(t)x(t)y ++= 描述的系统可以表示为： >> b=[1]; >> a=[2 1 3]; >> sys=tf(b,a); 而微分方程由 ''(t)y'(t)y(t)x''(t)x(t)y ++=- 描述的系统则要表示成 >> b=[1 0 -1]; >> a=[1 1 1]; >> sys=tf(b,a); 2） 连续时间系统的零状态响应 零状态响应指系统的初始状态为零，仅由初始信号所引起的响应。MATLAB 提供了一个用于求解零状态响应的函数lism ，其调用格式如下： lism （sys,x,t ）绘出输入信号及响应的波形，x 和t 表示输入信号数值向量及其时间向量。 y= lism （sys,x,t ）这种调用格式不绘出波形，而是返回响应的数值向量。 3） 连续时间系统的冲激响应与阶跃响应

哈尔滨工程大学 语音信号处理实验报告

实 验 报 告 实验课程名称： 语音信号处理实验 姓名： 班级： 20120811 学号： 指导教师 张磊 实验教室 21B#293 实验时间 2015年4月12日 实验成绩 实验序号 实验名称 实验过程 实验结果 实验成绩 实验一 语音信号的端点检测 实验二 语音信号的特征提取 实验三 语音信号的基频提取

实验一 语音信号的端点检测 一、实验目的 1、掌握短时能量的求解方法 2、掌握短时平均过零率的求解方法 3、掌握利用短时平均过零率和短时能量等特征，对输入的语音信号进行端点检测。 二、实验设备 HP 计算机、Matlab 软件 三、实验原理 1、短时能量 语音信号的短时能量分析给出了反应这些幅度变化的一个合适的描述方法。对于信号)}({n x ，短时能量的定义如下： ∑ ∑∞ -∞ =∞ -∞ =*=-= -= m m n n h n x m n h m x m n w m x E )()()()()]()([222 2、短时平均过零率 短时平均过零率是指每帧内信号通过零值的次数。对于连续语音信号，可以 考察其时域波形通过时间轴的情况。对于离散信号，实质上就是信号采样点符号变化的次数。过零率在一定程度上可以反映出频率的信息。短时平均过零率的公式为： ∑∑-+=∞ -∞=--= ---=1)] 1(sgn[)](sgn[2 1 ) ()]1(sgn[)](sgn[21N n n m w w m n m x m x m n w m x m x Z 其中，sgn[.]是符号函数，即 ? ? ?<-≥=0)(10)(1 )](sgn[n x n x n x

随机信号分析实验报告二 2

《随机信号分析》实验报告二 班级： 学号： 姓名：

实验二高斯噪声的产生和性能测试 １．实验目的 （1）掌握加入高斯噪声的随机混合信号的分析方法。 （2）研究随机过程的均值、相关函数、协方差函数和方差。 ⒉实验原理 （1）利用随机过程的积分统计特性，给出随机过程的均值、相关函数、协方差函数和方差。 （2）随机信号均值、方差、相关函数的计算公式，以及相应的图形。 ⒊实验报告要求 （1）简述实验目的及实验原理。 （2）采用幅度为1，频率为25HZ的正弦信号错误!未找到引用源。为原信号，在其中加入均值为2，方差为0.04的高斯噪声得到混合随机信号X(t)。 试求随机过程 的均值、相关函数、协方差函数和方差。用MATLAB进行仿真，给出测试的随机过程的均值、相关函数、协方差函数和方差图形，与计算的结果作比较，并加以解释。 （3）分别给出原信号与混合信号的概率密度和概率分布曲线，并以图形形式分别给出原信号与混合信号均值、方差、相关函数的对比。 （4）读入任意一幅彩色图像，在该图像中加入均值为0，方差为0.01的高斯噪声，请给出加噪声前、后的图像。 （5）读入一副wav格式的音频文件，在该音频中加入均值为2，方差为0.04的高斯噪声，得到混合随机信号X(t)，请给出混合信号X(t)的均值、相关函数、协方差函数和方差，频谱及功率谱密度图形。 4、源程序及功能注释 （2）源程序： clear all; clc; t=0:320; %t=0:320 x=sin(2*pi*t/25); %x=sin(2*p1*t/25) x1=wgn(1,321,0); %产生一个一行32列的高斯白噪声矩阵，输出的噪声强度为0dbw

信号检测实验报告

Harbin Institute of Technology 匹配滤波器实验报告 课程名称：信号检测理论 院系：电子与信息工程学院 姓名：高亚豪 学号：14SD05003 授课教师：郑薇 哈尔滨工业大学

1. 实验目的 通过Matlab 编程实现对白噪声条件下的匹配滤波器的仿真，从而加深对匹配滤波器及其实现过程的理解。通过观察输入输出信号波形及频谱图，对匹配处理有一个更加直观的理解，同时验证匹配滤波器具有时间上的适应性。 2. 实验原理 对于一个观测信号()r t ，已知它或是干扰与噪声之和，或是单纯的干扰， 即 0()()()()a u t n t r t n t +?=?? 这里()r t ，()u t ，()n t 都是复包络，其中0a 是信号的复幅度，()u t 是确知的归一化信号的复包络，它们满足如下条件。 2|()|d 1u t t +∞ -∞=? 201||2 a E = 其中E 为信号的能量。()n t 是干扰的均值为0，方差为0N 的白噪声干扰。 使该信号通过一个线性滤波系统，有效地滤除干扰，使输出信号的信噪比在某一时刻0t 达到最大，以便判断信号的有无。该线性系统即为匹配滤波器。 以()h t 代表系统的脉冲响应，则在信号存在的条件下，滤波器的输出为 0000()()()d ()()d ()()d y t r t h a u t h n t h τττττττττ+∞+∞+∞ =-=-+-???

右边的第一项和第二项分别为滤波器输出的信号成分和噪声成分，即 00()()()d x t a u t h τττ+∞ =-? 0 ()()()d t n t h ?τττ+∞ =-? 则输出噪声成分的平均功率（统计平均）为 2 20E[|()|]=E[|()()d |]t n t h ?τττ+∞ -? **00*000200 =E[()(')]()(')d d '=2()(')(')d d ' 2|()|d n t n t h h N h h N h ττττττδττττττττ+∞+∞+∞+∞+∞ ---=?? ?? ? 而信号成分在0t 时刻的峰值功率为 22 20000|()||||()()d |x t a u t h τττ+∞ =-? 输出信号在0t 时刻的总功率为 22000E[|()|]E[|()()|]y t x t t ?=+ 22**0000002200E[|()||()|()()()()] |()|E[|()|] x t t x t t t x t x t t ????=+++=+ 上式中输出噪声成分的期望值为0，即0E[()]0t ?=，因此输出信号的功率 成分中只包含信号功率和噪声功率。 则该滤波器的输出信噪比为 222000022000|||()()d ||()|E[|()|]2|()|d a u t h x t t N h τττρ?ττ+∞ +∞-==?? 根据Schwartz 不等式有

信号与系统实验报告

实验三 常见信号的MATLAB 表示及运算 一、实验目的 1．熟悉常见信号的意义、特性及波形 2．学会使用MATLAB 表示信号的方法并绘制信号波形 3. 掌握使用MATLAB 进行信号基本运算的指令 4. 熟悉用MATLAB 实现卷积积分的方法 二、实验原理 根据MATLAB 的数值计算功能和符号运算功能，在MA TLAB 中，信号有两种表示方法，一种是用向量来表示，另一种则是用符号运算的方法。在采用适当的MA TLAB 语句表示出信号后，就可以利用MA TLAB 中的绘图命令绘制出直观的信号波形了。 1.连续时间信号 从严格意义上讲，MATLAB 并不能处理连续信号。在MATLAB 中，是用连续信号在等时间间隔点上的样值来近似表示的，当取样时间间隔足够小时，这些离散的样值就能较好地近似出连续信号。在MATLAB 中连续信号可用向量或符号运算功能来表示。 ⑴ 向量表示法 对于连续时间信号()f t ，可以用两个行向量f 和t 来表示，其中向量t 是用形如12::t t p t =的命令定义的时间范围向量，其中，1t 为信号起始时间，2t 为终止时间，p 为时间间隔。向量f 为连续信号()f t 在向量t 所定义的时间点上的样值。 ⑵ 符号运算表示法 如果一个信号或函数可以用符号表达式来表示，那么我们就可以用前面介绍的符号函数专用绘图命令ezplot()等函数来绘出信号的波形。 ⑶ 常见信号的MATLAB 表示 单位阶跃信号 单位阶跃信号的定义为：10()0 t u t t >?=? 0); %定义函数体，即函数所执行指令

工程信号处理实验报告

( 2011-2012 学年 第二学期) 重庆理工大学研究生课程论文 课程论文题目： 《工程信号处理实验报告》 课程名称 工程信号处理实验 课程类别 □学位课 非学位课 任课教师 谢明 所在学院 汽车学院 学科专业 机械设计及理念 姓名 李文中 学 号 50110802313 提交日期 2012年4月12日

工程信号处理实验报告 姓名：李文中学号：50110802313 实验报告一 实验名称：数据信号采集及采样参数选定 1实验目的 1.1了解信号采集系统的组成，初步掌握信号采集系统的使用。 1.2加深对采样定理的理解，掌握采样参数的选择方法 1.3了解信号采集在工程信号处理中的实际应用，及注意事项。 2 实验原理 2.1 模数转换及其控制 对模拟信号进行采集，就是将模拟信号转换为数字信号，即模/数（A/D）转换，然后送入计算机或专用设备进行处理。模数转换包括三个步骤：（1）采样，（2）量化，（3）编码。采样，是对已知的模拟信号按一定的间隔抽出一个样本数据。若间隔为一定时间 T，则称这种采样为等时间间隔采样。除特别注明外，一般都采用等时间间隔采样；量化，是一种用有限字长的数字量逼近模拟量的过程。编码，是将已经量化的数字量变为二进制数码，因为数字处理器只能接受有限长的二进制数。模拟信号经过这三步转换后，变成了时间上离散、幅值上量化的数字信号。A/D转换器是完成这三个步骤的主要器件。 在信号采集系统中，A/D 转换器与计算机联合使用完成模数转换。用计算机的时钟或用软件产生等间隔采样脉冲控制 A/D 转换器采样。A/D 转换器通过内部电路进行量化与编码，输出有限长的二进制代码。信号采集系统中，通常由以 A/D转换器为核心的接口电路及控制软件，进行信号采集控制。 *注这部分是由本实验所用的信号采集器自动完成的，以上也是实验器材-信号采集器的部分工作原理。以后实验中就不再赘述。 2.2 信号采集的参数选择

随机信号实验报告

随机信号分析 实验报告 目录 随机信号分析 (1) 实验报告 (1) 理想白噪声和带限白噪声的产生与测试 (2) 一、摘要 (2) 二、实验的背景与目的 (2) 背景： (2) 实验目的: (2) 三、实验原理 (3) 四、实验的设计与结果 (4) 实验设计: (4) 实验结果: (5) 五、实验结论 (12) 六、参考文献 (13) 七、附件 (13) 1

理想白噪声和带限白噪声的产生与测试一、摘要 本文通过利用MATLAB软件仿真来对理想白噪声和带限白噪声进行研究。理想白噪声通过低通滤波器和带通滤波器分别得到低通带限白噪声和帯通带限白噪声。在仿真的过程中我们利用MATLAB工具箱中自带的一些函数来对理想白噪声和带限白噪声的均值、均方值、方差、功率谱密度、自相关函数、频谱以及概率密度进行研究，对对它们进行比较分析并讨论其物理意义。 关键词：理想白噪声带限白噪声均值均方值方差功率谱密度自相关函数、频谱以及概率密度 二、实验的背景与目的 背景： 在词典中噪声有两种定义：定义1：干扰人们休息、学习和工作的声音，引起人的心理和生理变化。定义2：不同频率、不同强度无规则地组合在一起的声音。如电噪声、机械噪声，可引伸为任何不希望有的干扰。第一种定义是人们在日常生活中可以感知的，从感性上很容易理解。而第二种定义则相对抽象一些，大部分应用于机械工程当中。在这一学期的好几门课程中我们都从不同的方面接触到噪声，如何的利用噪声，把噪声的危害减到最小是一个很热门的话题。为了加深对噪声的认识与了解，为后面的学习与工作做准备，我们对噪声进行了一些研究与测试。 实验目的: 了解理想白噪声和带限白噪声的基本概念并能够区分它们，掌握用MATLAB 或c/c++软件仿真和分析理想白噪声和带限白噪声的方法，掌握理想白噪声和带限白噪声的性质。

心理学“信号检测论”实验报告

实验题目评价法－信号侦察论 实验课程实验心理学实验指导老师刘海涛 学生姓名吴楚楚1208300045 试验班级心理121 实验简介：信号检测论是人们在对刺激做判断时，对不确定的情况做出某种决定的理论。信号检测 论最早应用在雷达和通讯技术中，用来解决信号接受的正确概率问题。后来信号检测论被广泛应用到感知觉过程的研究中。通过信号检测论的实验方法可以对被试的感受性和反应倾向性进行有效的测量，克服被试的主观因素和噪音干扰对感受性的影响。信号检测论不仅能测定人对信号的反应，也测定人对噪音的反应，因而能够将人的感受性与其判断标准区分开，并且分别用不同的数量来表达。信号检测论有三个基础实验程序，即有无法、迫选法和评价法。其中，评价法可以在相同的时间内获得被试更多的信息。 在评价法中，不仅要求被试对有无信号作出判断，还要求按规定的等级作出评价，即说明每次判断的把握有多大。这样，被试就有了几个判断标准，因而用一轮实验的结果就可以绘制出ROC曲线。 实验目的：通过图片再认，学习信号侦察论及其基础程序评价法。 实验器材：PsyKey心理教学系统 实验被试：大学生一名，年龄21岁，性别女。 实验过程： 本实验采用图片再认作为评价法的实验。刺激共有两套：一套是识记过的图片，共60张（每个图片内容不同）作为信号SN；另一套是没有识记过的图片，共60张（每个图片也不同，但与相应的第一套相似），作为噪音N。 第一步，先让被试识记第一套图片，计算机屏幕随机呈现每张图片，60张图片连续呈现； 第二步，把这60张识记过的图片与第二套60张图片混合在一起，仍按上述的方法呈现给被试，让被试判断是否是刚才识记过的，并按照规定的等级按键作出评价。 采用五等级评价的方法，其中1—0%，2—25%，3—50%，4—75%，5—100%。让被试直接点击对应的数字按钮来进行反应。

信号处理实验报告

数字信号处理 第四次实验报告 一、 实验目的 1.了解离散系统的零极点与系统因果性能和稳定性的关系 2.观察离散系统零极点对系统冲激响应的影响 3.熟悉MATLAB 中进行离散系统零极点分析的常用子函数 4.加深对离散系统的频率响应特性基本概念的理解 5.了解离散系统的零极点与频响特性之间的关系 6.熟悉MATLAB 中进行离散系统分析频响特性的常用子函数，掌握离散系统幅频响应和相频响应的求解方法。 二、实验过程 9.2已知离散时间系统函数分别为 ) 7.05.0)(7.05.0(3 .0)(1j z j z z z H ++-+-= )1)(1(3 .0)() 8.06.0)(8.06.0(3 .0)(32j z j z z z H j z j z z z H ++-+-= ++-+-= 求这些系统的零极点分布图以及系统的冲击响应，并判断系统因果稳定性。 %---------第一式-----------------------------------------------------------------------------% z1=[0.3,0]';p1=[-0.5+0.7j,-0.5-0.7j]';k=1; %z1零点向量矩阵，p1极点向量矩阵,k 系统增益系数---------------------------% [bl,al]=zp2tf(z1,p1,k); %将零极点增益函数转换为系统传递函数 subplot(3,2,1),zplane(bl,al); %zplane 显示离散系统的零极点分布图 ylabel('极点在单位圆内'); subplot(3,2,2),impz(bl,al,20); %impz 绘制系统的冲激响应图 %---------第二式-----------------------------------------------------------------------------% z2=[0,3,0]';p2=[-0.6+0.8j,-0.6-0.8j]'; %z2零点向量矩阵，p2极点向量矩阵---------------------------------------------------% [b2,a2]=zp2tf(z2,p2,k); %将零极点增益函数转换为系统传递函数 subplot(3,2,3),zplane(b2,a2); %zplane 显示离散系统的零极点分布图 ylabel('极点在单位圆上'); subplot(3,2,4),impz(b2,a2,20); %impz 绘制系统的冲激响应图 %---------第三式-----------------------------------------------------------------------------%

随机信号分析实验报告(基于MATLAB语言)

随机信号分析实验报告 ——基于MATLAB语言 姓名： _ 班级： _ 学号： 专业：

目录 实验一随机序列的产生及数字特征估计 (2) 实验目的 (2) 实验原理 (2) 实验内容及实验结果 (3) 实验小结 (6) 实验二随机过程的模拟与数字特征 (7) 实验目的 (7) 实验原理 (7) 实验内容及实验结果 (8) 实验小结 (11) 实验三随机过程通过线性系统的分析 (12) 实验目的 (12) 实验原理 (12) 实验内容及实验结果 (13) 实验小结 (17) 实验四窄带随机过程的产生及其性能测试 (18) 实验目的 (18) 实验原理 (18) 实验内容及实验结果 (18) 实验小结 (23) 实验总结 (23)

实验一随机序列的产生及数字特征估计 实验目的 1.学习和掌握随机数的产生方法。 2.实现随机序列的数字特征估计。 实验原理 1.随机数的产生 随机数指的是各种不同分布随机变量的抽样序列（样本值序列）。进行随机信号仿真分析时，需要模拟产生各种分布的随机数。 在计算机仿真时，通常利用数学方法产生随机数，这种随机数称为伪随机数。伪随机数是按照一定的计算公式产生的，这个公式称为随机数发生器。伪随机数本质上不是随机的，而且存在周期性，但是如果计算公式选择适当，所产生的数据看似随机的，与真正的随机数具有相近的统计特性，可以作为随机数使用。 (0,1)均匀分布随机数是最最基本、最简单的随机数。(0,1)均匀分布指的是在[0,1]区间上的均匀分布， U(0,1)。即实际应用中有许多现成的随机数发生器可以用于产生(0,1)均匀分布随机数，通常采用的方法为线性同余法，公式如下： y0=1，y n=ky n(mod N) ? x n=y n N 序列{x n}为产生的(0,1)均匀分布随机数。 定理1.1若随机变量X 具有连续分布函数F x(x)，而R 为(0,1)均匀分布随机变量，则有 X=F x?1(R) 2.MATLAB中产生随机序列的函数 (1)(0,1)均匀分布的随机序列函数：rand 用法：x = rand(m,n) 功能：产生m×n 的均匀分布随机数矩阵。 (2)正态分布的随机序列 函数：randn 用法：x = randn(m,n) 功能：产生m×n 的标准正态分布随机数矩阵。 如果要产生服从N(μ,σ2)分布的随机序列，则可以由标准正态随机序列产生。 (3)其他分布的随机序列 分布函数分布函数 二项分布binornd 指数分布exprnd 泊松分布poissrnd 正态分布normrnd 离散均匀分布unidrnd 瑞利分布raylrnd 均匀分布unifrnd X2分布chi2rnd 3.随机序列的数字特征估计 对于遍历过程，可以通过随机序列的一条样本函数来获得该过程的统计特征。这里我们假定随机序列X(n)为遍历过程，样本函数为x(n)，其中n=0,1,2,……N-1。那么，