信号处理MATLAB专业培训教材

信号处理专业培训教材

信号的生成、存储和可视化分析； 统计信号处理 频域分析 滤波器设计
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信号的生成
非周期函数
ones, zeros, linspace
周期函数
sin, cos, square, sawtooth
随机数
均匀随机数：A = rand(m,n),生成一个 m × n 的随机数矩 阵，在 [0, 1] 之间均匀分布；
A = a + (b – a)*rand(m,n);
高斯随机数：A = randn(m,n)，生成一个 m × n 的随机数矩 阵，服从标准正态分布，均值为0，方差为1；
A = mu + sigma*randn(m,n);
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举例：产生随机数，绘制直方图
un = -5+10*rand(1,1e6); figure; hist(un,100); gn = 10+5*randn(1,1e6); figure; hist(gn,100)
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信号数据的读入和存储
Save：把MATLAB工作区间内的变量写入MATLAB数据 文件（MAT文件），后缀名是.mat。文件位于当前工作 路径下； Load：把变量从MAT文件中读入到MATLAB工作区间； 其它操作函数：
Textread Xlsread Importdata 图形化工具：uiimport
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举例：导入多种类型的数据
jan = textread( 'all_temps.txt','%*u%u%*[^\n]', 'headerlines',4); [data,head] =xlsread( 'signaldata.xls'); plot(data(:,3)) legend(head{3}) I = importdata('eli.jpg'); image(I) uiimport
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文件 I/O：低级例程
打开/关闭：
Function
fopen() fclose()
写入：
Operation
open file close file
Function
fw rite() fprintf() sprintf()
Operation
w rite binary data w rite formatted data w rite data to string
读取：
Function
fread() fscanf() fgetl() OR fgets() sscanf()
定位：
Operation
read binary data read formatted data read complete line read string
Function
ftell() fseek() frewind()
Operation
get file position go to file position return to start of file
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举例：低级文件I/O操作
fid = fopen('square_mat.txt','wt'); fprintf(fid, '%s\n',... 'This is a square matrix'); fprintf(fid, '%i\t%i\t%i\n',... [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]'); fclose(fid); fid=fopen('square_mat.txt', 'rt'); title = fgetl(fid); data=fscanf(fid, '%i'); data = reshape(data, 3, 3); data_transpose = data'; fclose(fid);
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信号可视化工具
SPTool：提供了一个丰富的图形界面，用于信号的观 察、滤波器设计以及谱分析。
Signal Browser：用于分析信号。可以使用计算机的音频设备来 播放部分信号； Filter Designer：用于设计或编辑 FIR 和 IIR 数字滤波器。请注 意：FDATool 是首选的进行滤波器设计的GUI工具。 Filter Viewer：用于分析滤波器特征； Spectrum Viewer：用于谱分析；
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统计信号处理 均值：mean； 方差：var； 标准方差：std； 协方差：cov； 相关系数：corrcoef； 互相关函数：xcorr； 互协方差函数：xcov；
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举例：互相关运算

x = [zeros(1,25),1, zeros(1,25)]; figure;stem(x);

y = .75*[zeros(1,20),x]+.1*randn(1,71); figure;stem(y);

[c,lags] =xcorr(x,y);

figure;stem(lags,c);

频域分析

FFT运算

谱分析

f非参数方法：对采样数据不作任何假设，直接使用DFT运算；

f参数方法：把采样数据假设成为由白噪声（均值为0，PSD为常量）驱动的线性系统的输出结果，然后估计线性系统（滤波器）

系数，使用这些系数来估计PSD值

f子空间方法：基于对采样数据的特征分析或者是相关矩阵的特征值分解而进行PSD估计方法

举例：用FFT运算实现周期图法

Fs = 100;

t = 0:1/Fs:10-1/Fs;

y = sin(2*pi*15*t) + sin(2*pi*30*t);

Y = fft(y,512);

f = (0:length(Y)-1)*(Fs-1)/length(Y);

Power = Y.*conj(Y)/length(Y);

figure;plot(f,Power)

title('Periodogram')

Y0 = fftshift(Y);

f0 = (-length(Y0)/2:length(Y0)/2-1)*(Fs-1)/length(Y0); P0 =Y0.*conj(Y0)/length(Y0);

figure;plot(f0,P0)