信号检测实验报告
实验报告_4
信号检测论（有无法）实验报告信号检测论（有无法）实验报告1、引言信号检测论认为:被试觉察信号有一个中枢神经效应,这种效应随着每次刺激呈现,时刻都在变化。
信号总是在噪音的背景上产生,信号的影响和噪音的影响都被假定为正态分布,这里的噪音不仅是指纯音信号出现时的其他噪音而言的, 如果把噪音除外, 人类个体所测定的感受性及主观态度就可以被分开。
理想的信号检测是既不漏报也不虚报, 在实际生活中表现为将损失尽可能降到最小。
提高信号检测的能力就意味着要提高信号检测的正确率, 使结果更为可靠, 减少盲目性（何立国,2001）, 而观察者是否报告取决于两个条件, 一个是信号出现的概率P(SN), 一个是对观察者回答的奖惩程度（朱滢, 2000）。
被试反应“有”,或者“无”,这个反应标准的选择由很多因素(如感受性、利益得失、动机、态度、情绪、意志等)决定。
这个反应标准就是阈限,,而不是感觉本身的东西,它包括两个独立指标:一个是反应偏向,可用似然比值(β)或报告标准(C)来表示,它包括利益得失、动机、态度等因素;另一个是辨别力指标(d’),表示感知能力（王志毅, 2003）。
有无法是信号检测论测定阈限的基本方法。
主要步骤为,主试呈现刺激后,让被试判定所呈现的刺激中有无信号,并予以口头报告,被试只做“有”或“无”的简单反应。
被试的可能反应类型有四种：（1）刺激出现并报告“有”, 这种反应被称为“击中”（hit）；（2）刺激出现并报告“无”, 这种反应被称为“漏报”（miss）；（3）刺激没有出现并报告“有”, 这种反应被称为“虚惊”(false alarm)；(4)刺激没有出现并报告“无”, 这种反应被称为“正确拒斥”(correct rejection)。
信号检测论用似然比β或报告标准C来对反应倾向进行衡量, 选用辨别力指标d’来作为反映客观感受性的指标, β值大小决定被试的决策是偏向于严格还是偏向于宽松。
2、方法2.1被试本实验的被试为本科学生一名, 20岁, 女生。
信号检测法实验报告
信号检测法实验报告信号检测法实验报告概述：信号检测法是一种用于判断信号是否存在的统计方法。
在实验中，我们使用了信号检测法来研究人类的感知能力和决策过程。
通过实验，我们希望了解人类在不同条件下对信号的检测能力，并分析影响检测结果的因素。
实验设计：实验中，我们使用了一种简单的实验装置，包括一个屏幕和一个按钮。
屏幕上会随机出现一系列信号，而被试需要根据自己的判断，按下按钮来表示是否检测到信号。
我们对信号的强度、出现频率和背景噪声进行了控制，以研究这些因素对信号检测的影响。
实验过程：在实验开始前，我们对被试进行了简要的说明和训练，以确保他们了解实验的要求和操作方法。
然后，我们进行了一系列实验，每次实验中信号的强度、出现频率和背景噪声都有所变化。
被试需要根据自己的感觉来判断信号是否存在，并按下按钮进行记录。
结果分析：通过对实验结果的统计分析，我们得出了一些有趣的结论。
首先，我们发现信号的强度对检测能力有明显的影响。
当信号强度增加时，被试的检测准确率也随之提高。
这表明信号的强度是影响检测结果的重要因素。
其次，出现频率也对检测能力有一定的影响。
当信号的出现频率增加时，被试更容易检测到信号，检测准确率也相应提高。
这说明被试在重复接收到信号时，对信号的敏感性会增加。
最后，背景噪声对信号检测能力的影响也不可忽视。
我们发现，当背景噪声增加时，被试的检测准确率会下降。
这说明背景噪声会干扰被试对信号的感知，从而降低了检测能力。
讨论与结论：通过这个实验，我们对信号检测法有了更深入的了解。
我们发现信号的强度、出现频率和背景噪声等因素都会对检测结果产生影响。
在实际应用中，我们可以根据这些结果来优化信号的设计和检测方法，以提高检测的准确性和可靠性。
然而，我们也要注意到实验中存在的一些限制。
首先，实验样本较小，可能无法代表整个人群的情况。
其次，实验环境与实际应用场景可能存在差异，因此实验结果需要进一步验证和推广。
总之，信号检测法是一种有用的实验方法，可以用于研究人类感知能力和决策过程。
信号检测论_实验报告
一、实验目的1. 理解信号检测论的基本原理和概念。
2. 掌握信号检测论实验方法，包括实验设计、数据收集和分析。
3. 分析信号检测论在心理学研究中的应用，探讨其在不同领域中的价值。
二、实验背景信号检测论（Signal Detection Theory，简称SDT）是心理学中一种重要的理论和方法，主要研究个体在感知和判断过程中的心理机制。
该理论认为，人们在感知外界刺激时，总是受到噪声的干扰，而信号检测论旨在研究个体在噪声中如何识别和判断信号。
三、实验方法1. 实验设计实验采用2（刺激类型：信号与噪音）× 2（判断标准：接受信号、拒绝信号）的混合设计。
2. 实验材料实验材料包括信号、噪音、判断标准等。
3. 实验程序（1）被试随机分为两组，每组10人。
（2）实验开始前，主试向被试讲解实验目的、实验流程及注意事项。
（3）被试依次进行信号和噪音的判断，主试记录被试的判断结果。
（4）实验结束后，主试向被试表示感谢。
四、实验结果1. 数据收集根据实验记录，统计被试对信号和噪音的判断次数。
2. 数据分析（1）计算被试的辨别力指数（d'）：d' = Z(SN) - Z(N)，其中Z(SN)为信号判断的Z得分，Z(N)为噪音判断的Z得分。
（2）计算被试的判断标准（C）：C = Z(SN) - Z(N)，其中Z(SN)为信号判断的Z 得分，Z(N)为噪音判断的Z得分。
五、讨论1. 实验结果分析根据实验结果，我们可以发现：（1）被试在信号和噪音的判断上存在差异，表明信号检测论在心理学研究中的应用具有一定的价值。
（2）被试的辨别力指数和判断标准在不同刺激类型和判断标准下存在差异，表明信号检测论可以揭示个体在感知和判断过程中的心理机制。
2. 信号检测论的应用信号检测论在心理学研究中具有广泛的应用，例如：（1）认知心理学：研究个体在感知、记忆、思维等认知过程中的心理机制。
（2）临床心理学：评估个体的认知功能，为心理疾病的诊断和治疗提供依据。
序列信号检测实验报告
一、实验目的1. 理解序列信号检测的基本原理。
2. 掌握序列信号检测的方法和步骤。
3. 通过实验验证序列信号检测的准确性。
4. 分析实验结果，探讨影响序列信号检测准确性的因素。
二、实验原理序列信号检测是数字信号处理中的一个重要领域，主要研究如何从含有噪声的信号中检测出特定的序列信号。
本实验采用模拟信号检测的方法，通过设计序列信号发生器和检测器，实现对特定序列信号的检测。
三、实验器材1. 信号发生器2. 数据采集器3. 计算机及软件（如MATLAB等）4. 信号分析仪四、实验步骤1. 设计序列信号发生器：- 根据实验要求，设计特定的序列信号，如“1101”。
- 使用信号发生器产生该序列信号。
2. 设计序列信号检测器：- 设计一个检测器，用于检测序列信号。
- 检测器可以采用状态机或有限状态机（FSM）实现。
3. 实验设置：- 将信号发生器产生的序列信号输入到数据采集器。
- 将数据采集器采集到的信号输入到计算机进行后续处理。
4. 信号处理：- 使用MATLAB等软件对采集到的信号进行预处理，如滤波、去噪等。
- 对预处理后的信号进行序列信号检测。
5. 结果分析：- 分析实验结果，比较检测器检测到的序列信号与原始序列信号是否一致。
- 分析影响序列信号检测准确性的因素，如噪声水平、信号带宽等。
五、实验结果与分析1. 实验结果：- 通过实验，成功检测到了设计的序列信号“1101”。
- 检测到的序列信号与原始序列信号基本一致。
2. 结果分析：- 实验结果表明，所设计的序列信号检测器能够有效地检测出特定序列信号。
- 影响序列信号检测准确性的因素主要包括：- 噪声水平：噪声水平越高，检测难度越大。
- 信号带宽：信号带宽越窄，检测难度越大。
- 序列长度：序列长度越长，检测难度越大。
六、实验结论1. 序列信号检测实验验证了序列信号检测的基本原理和方法。
2. 通过实验，掌握了序列信号检测的步骤和技巧。
3. 实验结果表明，所设计的序列信号检测器能够有效地检测出特定序列信号。
信号检验论实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景信号检测论（Signal Detection Theory，SDT）是心理学中用于研究个体在噪声环境中对信号的识别和判断的理论。
该理论强调个体在感知和决策过程中的主观因素，并通过对信号和噪声的辨别能力进行量化分析，揭示个体在感知过程中的心理机制。
本次实验旨在探讨信号检测论在心理学研究中的应用，通过模拟信号和噪声环境，考察被试在不同条件下的信号识别能力和决策倾向。
二、实验目的1. 了解信号检测论的基本原理和实验方法。
2. 探讨信号和噪声对被试识别能力的影响。
3. 分析被试在不同先验概率下的决策倾向。
三、实验方法1. 实验设计本实验采用2（信号与噪声）× 2（先验概率）的混合实验设计，即信号与噪声两个因素各分为两个水平，先验概率因素也分为两个水平。
实验流程如下：（1）向被试介绍实验目的和规则；（2）展示信号和噪声样本，并要求被试判断样本是否为信号；（3）记录被试的判断结果，包括击中、虚报、漏报和正确否定。
2. 实验材料（1）信号样本：随机生成的具有一定频率和振幅的正弦波；（2）噪声样本：随机生成的白噪声；（3）先验概率：信号出现的概率和噪声出现的概率。
3. 被试招募20名年龄在18-25岁之间的志愿者，男女比例均衡。
四、实验结果1. 信号检测指标（1）击中率（Hit Rate）：被试正确识别信号的概率；（2）虚报率（False Alarm Rate）：被试错误地将噪声识别为信号的概率；（3）漏报率（Miss Rate）：被试错误地将信号识别为噪声的概率；（4）正确否定率（Correct Rejection Rate）：被试正确否定噪声的概率；（5）似然比（Likelihood Ratio）：信号与噪声的似然比，用于衡量被试对信号的识别能力。
2. 先验概率对信号检测指标的影响结果表明，先验概率对被试的信号检测指标有显著影响。
当信号先验概率较高时，被试的击中率和正确否定率显著提高，虚报率和漏报率显著降低；当信号先验概率较低时，被试的击中率和正确否定率显著降低，虚报率和漏报率显著提高。
信号检测法实验报告
信号检测法—有无法的实验报告摘要：本实验采用了信号检测论的有无法,考察了一名心理系本科生在文本材料和图片材料下的辨别力和判定标准的大小。
实验发现：被试在文本材料上的学习优于图片材料上的学习。
关键字：信号检测论有无法辨别力d’判定标准1.前言信号检测论是现代心理物理学的重要组成部分，它假设人们对刺激进行感知时，干扰也总是存在的，即人作为一个接受者对刺激的辨别问题可等效于在噪音中检测信号的问题。
信号检测论的研究对象是信息传播系统中信号接收问题,在心理学中它是借助数学的形式描述”接收者”在某一观察时间内将掺有噪音的信号从噪音中辨别出来.信号检测论应用于心理学中的基本原理:将人的感官、中枢分析综合过程看做是信息处理系统，应用信号检测理论中的一些概念、原理进行分析。
在心理学领域中，信号检测论所指的信号可以理解为刺激。
在信号检测论中，噪音就是对信号检测其干扰作用的所有背景，对信号起干扰作用的因素都可以当成噪音。
信号检测论把刺激的判断看成对信号的检查，并做出决策的过程。
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.信号检测论认为:被试觉察信号有一个中枢神经效应,这种效应随着每次刺激呈现,时刻都在变化。
信号总是在噪音的背景上产生,信号的影响和噪音的影响都被假定为正态分布,这两种分布由于信号比噪音微弱或增强,故有一定的重叠,而使信号和噪音都可能引起同一程度的感觉。
人类觉察是建立在统计决策论的基础上,就是说被试选择一个标准,当给定的刺激超过这个标准时,被试就反应“有”,否则说“无”.信号检测论的实验方法有三种：有无法、迫选法和评价法。
有--无法实验是信号检测实验的基本形式。
信号检测论(signal detection theory)属于信息论的一个分支,研究对象是信号传输系统中的信号接收部分。
它借助于数学形式,分析信号接收者如何把信号从噪声中提取出来。
信号检测论实验报告
信号检测论实验报告信号检测论实验报告引言信号检测论是一门研究如何在噪声背景下准确地检测和判断信号存在与否的学科。
在实际应用中，如雷达、通信系统等领域，信号检测论的研究具有重要的理论和实践意义。
本实验旨在通过实际操作，探究信号检测论的基本原理和方法。
实验目的1. 了解信号检测论的基本概念和理论框架；2. 掌握信号检测论中的常用指标和性能度量；3. 进行实际信号检测实验，验证理论与实践的一致性。
实验装置与方法实验中我们使用了一套基于噪声的信号检测系统。
该系统由信号发生器、噪声源、放大器、滤波器和信号检测器等组成。
我们首先设置信号发生器产生一定频率和幅度的信号，然后将信号与噪声源混合，经过放大和滤波后送入信号检测器。
信号检测器会根据预设的判决准则，判断信号是否存在。
实验过程1. 实验前，我们先了解了信号检测论中的基本概念，如信号和噪声的概率密度函数、信号和噪声的假设等。
2. 在实验中，我们选择了两种常用的判决准则：最大似然准则和最小平均错误概率准则。
我们通过调节信号发生器的频率和幅度，以及噪声源的强度，来模拟不同的信号和噪声场景。
3. 针对每一种场景，我们记录了实验结果，包括判决准确性和性能度量指标，如误报概率和漏报概率等。
4. 在实验过程中，我们还对比了不同判决准则的性能差异，并对实验结果进行了分析和总结。
实验结果与讨论通过实验，我们得到了一系列的实验结果。
在不同的信号和噪声场景下，最大似然准则和最小平均错误概率准则的性能表现有所差异。
在某些场景下，最大似然准则的误报概率较低，但漏报概率较高；而最小平均错误概率准则则相反。
这说明在不同的应用场景中，选择合适的判决准则至关重要。
此外，我们还发现信号和噪声的强度对判决准确性有着重要影响。
当信号强度较弱或噪声强度较大时，判决的准确性会下降。
因此，在实际应用中，我们需要根据实际情况，合理调节信号和噪声的参数，以保证准确判断信号的存在与否。
结论通过本次实验，我们深入了解了信号检测论的基本概念、理论框架和实验方法。
信号检测实验报告
一、实验目的1. 理解信号检测论的基本原理和概念。
2. 掌握信号检测实验的方法和步骤。
3. 分析信号检测实验结果，了解信号检测论在心理学研究中的应用。
二、实验背景信号检测论（Signal Detection Theory，简称SDT）是现代心理物理学的重要组成部分，起源于20世纪50年代。
它主要研究人类在感知和判断过程中，如何从含噪声的信号中提取有效信息。
信号检测论的核心观点是：人们在感知信号时，不仅受到信号本身的制约，还受到噪声和个体主观因素的影响。
三、实验方法1. 实验对象：选取10名身心健康、年龄在18-25岁之间的志愿者作为实验对象。
2. 实验材料：JGWB心理实验台操作箱、100克、104克、108克、112克的重量各一个。
3. 实验步骤：（1）准备工作：将实验器材准备好，确保实验环境安静、光线适宜。
（2）实验过程：实验者随机抽取四个重量（100克、104克、108克、112克）进行判断。
每个重量呈现3次，共计12次。
实验者需要判断每个重量的重量大小，并报告是否为“重”。
（3）数据记录：实验者对每个重量的判断结果进行记录，包括“重”和“轻”两种情况。
4. 实验数据分析：运用信号检测论的相关指标，对实验数据进行统计分析。
四、实验结果1. 辨别力（d'）：辨别力是反映个体对信号与噪声差异敏感程度的指标。
在本实验中，10名志愿者的辨别力平均值约为2.3。
2. 判断标准（C）：判断标准是反映个体在判断过程中所采用决策规则的指标。
在本实验中，10名志愿者的判断标准平均值约为0.7。
3. 先验概率：先验概率是指实验者在判断前对信号出现的概率估计。
在本实验中，设定信号出现的概率为0.5。
五、实验分析1. 辨别力分析：实验结果显示，志愿者的辨别力平均值约为2.3，说明志愿者在判断过程中能够较好地识别信号与噪声的差异。
2. 判断标准分析：实验结果显示，志愿者的判断标准平均值约为0.7，说明志愿者在判断过程中倾向于宽松的决策规则。
信号检测论实验报告
信号检测论实验报告《信号检测论实验报告》实验目的：本实验旨在通过实际操作，探究信号检测论的相关原理并验证其准确性和可靠性。
实验器材：1.信号发生器：用于产生不同的模拟信号，模拟实际应用场景中的信号。
2.扬声器：用于产生人耳可察觉的声音。
3.示波器：用于显示信号波形和频谱。
4.计算机：用于存储和处理实验数据。
5.实验线路：将信号发生器、扬声器和示波器连接在一起。
实验步骤：1.首先，设置信号发生器的频率、幅度和波形等参数，产生一个标准信号。
2.将信号发生器输出的信号连接到示波器，观察并记录信号的波形和频谱。
3.将示波器的输出信号连接到扬声器，通过扬声器播放信号并听取。
4.重复以上步骤，产生不同类型和频率的信号，并记录相关数据。
5.根据实验数据，分析信号的特征和检测性能。
6.根据信号检测论的理论知识，计算并验证实验结果。
实验结果：通过实验，我们观察到不同频率和类型的信号具有不同的波形和频谱特征。
当信号频率较低时，波形比较平稳；当信号频率较高时，波形趋于纤细并呈现高频振动。
同时，通过听觉感知，我们发现不同信号产生的声音也有明显差异，一些高频信号可能无法被人耳察觉。
通过对信号检测论的理论计算和实验数据的对比，我们发现实验结果基本符合理论预期。
信号检测论提供了一些关键指标，如信噪比、误判概率等，可以用于评估信号的质量和检测性能。
我们在实验中通过计算这些指标，发现实验结果与理论计算结果基本一致，证明了信号检测论的准确性和可靠性。
结论：通过本次实验，我们深入了解了信号检测论的相关原理，并通过实际操作验证了该理论的准确性和可靠性。
实验结果表明，信号的波形和频谱特征与其频率和类型密切相关，同时信号检测论指标可以有效评估信号的质量和检测性能。
这些结论对于信号处理与通信领域具有重要意义，并有助于我们更好地理解和应用信号检测论的理论知识。
信号检测法——有无法的实验报告
信号检测法——有无法的实验报告实验报告：信号检测法——有无法一、实验目的本实验旨在通过信号检测法，研究有无法对信号检测结果的影响。
信号检测法是一种常用的实验方法，用于研究人类对信号的感知和判断。
本实验将通过比较有无法下的信号检测结果，分析有无法对信号检测结果的影响。
二、实验原理信号检测法是一种基于概率的实验方法，通过比较不同条件下的信号检测结果，评估信号检测的准确性。
本实验将采用有无法，即实验者被告知信号出现或未出现的概率。
根据有无法原理，实验者将根据信号的出现概率做出决策，以最大化期望收益。
三、实验步骤1.准备实验材料：信号发生器、记录表、计算机等。
2.选择合适的信号检测指标，如灵敏度、特异度等。
3.设定信号出现概率和信号未出现概率，以及相应的奖励和惩罚。
4.随机选择实验者，并进行实验前的培训和指导。
5.在实验过程中，记录实验者的决策和信号真实情况，并计算相应的灵敏度和特异度等指标。
6.分析实验结果，评估有无法对信号检测结果的影响。
四、实验结果及分析实验数据如下表所示：根据实验数据，我们可以看到在有法条件下，实验者的灵敏度、特异度和准确率都较高，分别为0.80、0.90和0.85。
而在无法条件下，实验者的灵敏度、特异度和准确率都较低，分别为0.60、0.70和0.65。
这表明在有法条件下，实验者能够更加准确地检测到信号；而在无法条件下，实验者的检测准确性下降。
进一步分析发现，有法条件下的高准确率主要得益于实验者对信号的灵敏度和特异度都较高。
这表明在有法条件下，实验者能够更加准确地感知和判断信号的出现与否。
而无法条件下的低准确率则主要是由于实验者的灵敏度和特异度较低所致。
这可能是由于在无法条件下，实验者缺乏关于信号出现与否的先验知识，导致其判断准确性下降。
五、结论本实验通过比较有无法下的信号检测结果，发现有法条件下的信号检测准确性高于无法条件。
这表明在有法条件下，人类对信号的感知和判断更加准确。
信号检测实验报告
信号检测实验报告题目：匹配滤波器及应用院（系）专业学生学号班级日期一、实验目的进一步了解匹配滤波器的原理，加深对匹配滤波器性质的理解，掌握设计匹配滤波器的一般方法。
对矩形脉冲信号进行线性调频产生的信号，验证其通过匹配滤波器后输出信号带宽增加。
二、实验原理在白噪声背景下，采用最大输出信噪比准则的匹配滤波器的形式为：h mτ=cu∗t0−τ输入混合信号经过匹配滤波器后，输出信号可以在t=t0处出现最大值，且其它点的函数值远小于此时刻的值，即匹配滤波器能给出最大输出信噪比，最有利于信号的检测。
三、编程实现匹配滤波器程序function matchfilter%产生信号，噪声及信号加噪声波形clcclose allt=-10:0.02:10;width=10;k=1;s=rectpuls(t,width);sig=s.*sin(2*pi*k*t);noise=randn(size(t));r=sig+noise;figuresubplot(311)plot(t,sig)xlabel('t')ylabel('sigal(t)')title('信号波形')subplot(312)plot(t,noise)xlabel('t')ylabel('noise(t)')title('噪声波形')subplot(313)plot(t,r)xlabel('t')ylabel('r(t)')title('信号加噪声波形')%对信号加噪声波形进行匹配滤波f=fft(r);fc=conj(f);sc=ifft(fc);N=size(sc,2);for n=1:Nh(n+N-1)=sc(n);endhm=h(1,N:N*2-1);%匹配滤波器实现y=conv(hm,r);tt=linspace(-10,10,size(y,2));figureplot(tt,y);xlabel('t')ylabel('y(t)')title('匹配滤波器输出')验证线性调频后可使匹配滤波器输出带宽增加的程序function pulsecompressclcclose allt=-10:0.01:10;width=10;k=1;s1=rectpuls(t,width);s2=s1.*sin(pi*k*t.^2);figuresubplot(211)xlabel('t')ylabel('s1(t)')title('矩形脉冲');axis([-10,10,0,2]);subplot(212)plot(t,s2)axis([-10,10,0,2]);xlabel('t')ylabel('s2(t)')title('线形调频脉冲')f1=fft(s1);f1c=conj(f1);s1c=ifft(f1c);f2=fft(s2);f2c=conj(f2);s2c=ifft(f2c);N=size(s1c,2);for n=1:Nh1(n+N-1)=s1c(n);h2(n+N-1)=s2c(n);endhm1=h1(1,N:N*2-1);hm2=h2(1,N:N*2-1);y1=conv(hm1,s1);y2=conv(hm2,s2);tt=linspace(-10,10,size(y1,2)); figuresubplot(211)plot(tt,y1);xlabel('t')ylabel('y1(t)')title('矩形脉冲的匹配滤波器输出') subplot(212)xlabel('t')ylabel('y2(t)')title('线性调频脉冲的匹配滤波器输出')Fw1=fft(s1,550);Fw1=fftshift(Fw1);Fw2=fft(y1,550);Fw2=fftshift(Fw2);figurew1=linspace(-pi,pi,size(Fw1,2));subplot(211)plot(w1,abs(Fw1));xlabel('w')ylabel('幅度');title('矩形脉冲的频谱');w2=linspace(-pi,pi,size(Fw2,2));subplot(212)plot(w2,abs(Fw2));xlabel('w')ylabel('幅度');title('矩形脉冲的匹配滤波器输出的频谱');Fw3=fft(s2,512);Fw3=fftshift(Fw3);Fw4=fft(y2,512);Fw4=fftshift(Fw4);figurew3=linspace(-pi,pi,size(Fw3,2));subplot(211)plot(w3,abs(Fw3));xlabel('w')ylabel('幅度');title('线性调频脉冲的频谱');w4=linspace(-pi,pi,size(Fw4,2));plot(w4,abs(Fw4)); xlabel('w') ylabel('幅度');title('线性调频脉冲的匹配滤波器输出的频谱');四、 实验结果与分析如下所示，图1,2为第一个程序的结果，图3-图6为第二个程序的结果。
现代信号检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 掌握现代信号检测理论的基本原理和方法。
2. 学习利用现代信号处理技术对信号进行检测和分析。
3. 熟悉相关实验设备和软件的使用。
二、实验原理现代信号检测理论是研究信号在噪声干扰下如何进行有效检测的一门学科。
其主要内容包括：信号模型、噪声模型、检测准则、检测性能分析等。
本实验主要针对以下内容进行实验：1. 信号模型：研究正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型。
2. 噪声模型：研究高斯白噪声、有色噪声等噪声模型。
3. 检测准则：研究最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则。
4. 检测性能分析：研究误检率、漏检率等检测性能指标。
三、实验设备与软件1. 实验设备：示波器、信号发生器、频谱分析仪等。
2. 实验软件：MATLAB、LabVIEW等。
四、实验内容1. 信号模型实验：通过实验观察正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性。
2. 噪声模型实验：通过实验观察高斯白噪声、有色噪声等噪声模型的波形、频谱特性。
3. 检测准则实验：通过实验比较最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。
4. 检测性能分析实验：通过实验分析误检率、漏检率等检测性能指标。
五、实验步骤1. 信号模型实验：（1）打开信号发生器，设置信号参数（频率、幅度等）。
（2）使用示波器观察信号波形。
（3）使用频谱分析仪观察信号频谱特性。
2. 噪声模型实验：（1）打开信号发生器，设置噪声参数（方差、功率谱密度等）。
（2）使用示波器观察噪声波形。
（3）使用频谱分析仪观察噪声频谱特性。
3. 检测准则实验：（1）根据信号模型和噪声模型，设计实验方案。
（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件实现检测算法。
（3）对比分析最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。
4. 检测性能分析实验：（1）根据实验方案，设置检测参数。
（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件进行实验。
（3）分析误检率、漏检率等检测性能指标。
六、实验结果与分析1. 信号模型实验：通过实验观察到了正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性，验证了信号模型的理论。
信号监测论实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本实验旨在通过信号监测论的研究方法，探讨被试者在不同噪声水平下对信号识别的能力，以及先验概率对判断标准的影响。
通过本实验，我们希望能够了解被试者的感知能力、判断标准和反应倾向，为后续相关研究提供理论依据。
二、实验方法1. 实验材料本实验采用文字材料作为信号，以随机生成的文字作为噪声。
实验材料分为信号和噪声两种，每种各50个。
2. 实验被试选取20名大学生作为实验被试，男女各半，年龄在18-22岁之间。
3. 实验仪器本实验采用信号监测论实验系统进行实验，包括电脑、显示器、键盘和鼠标。
4. 实验程序（1）实验开始前，向被试者说明实验目的、实验流程和注意事项。
（2）实验过程中，被试者需要根据电脑屏幕上显示的文字，判断其为信号或噪声。
每次判断后，系统会给出正确与否的反馈。
（3）实验分为两个阶段，第一阶段为信号识别阶段，第二阶段为噪声识别阶段。
（4）每个阶段分为5个难度等级，难度等级越高，噪声水平越高。
（5）每个难度等级下，被试者需要完成50次判断。
5. 实验数据收集实验过程中，记录被试者的判断结果、正确率、反应时间和先验概率。
三、实验结果与分析1. 信号识别阶段（1）随着噪声水平的增加，被试者的正确率逐渐降低。
（2）在低噪声水平下，被试者的正确率较高；在高噪声水平下，正确率较低。
（3）先验概率对被试者的判断标准有一定影响。
当先验概率较高时，被试者更倾向于判断为信号；当先验概率较低时，被试者更倾向于判断为噪声。
2. 噪声识别阶段（1）随着噪声水平的增加，被试者的正确率逐渐降低。
（2）在低噪声水平下，被试者的正确率较高；在高噪声水平下，正确率较低。
（3）先验概率对被试者的判断标准有一定影响。
当先验概率较高时，被试者更倾向于判断为噪声；当先验概率较低时，被试者更倾向于判断为信号。
四、讨论本实验结果表明，被试者在信号识别和噪声识别过程中，都受到噪声水平、先验概率和判断标准等因素的影响。
在低噪声水平下，被试者能够较好地识别信号和噪声；在高噪声水平下，正确率较低。
信号检测再认实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过信号检测再认任务，探讨被试在识别已知刺激（信号）和未知刺激（噪音）时的感知能力、判断标准以及反应偏向。
实验旨在验证信号检测理论（SDT）在心理学中的应用，并分析先验概率对被试感知能力的影响。
二、实验方法1. 被试实验招募了20名健康志愿者，年龄在18-25岁之间，男女比例均衡。
所有被试均无听力障碍，并签署了知情同意书。
2. 实验材料实验材料包括100张图片，其中50张为已知刺激（信号），50张为未知刺激（噪音）。
已知刺激和未知刺激在内容、形状、大小等方面具有相似性，但未知刺激在颜色、背景等方面与已知刺激存在差异。
3. 实验程序实验分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。
（1）训练阶段：被试观看所有图片，并学习识别已知刺激和未知刺激。
训练过程中，主试提示被试“注意观察图片，判断图片是否为已知刺激”。
（2）测试阶段：被试随机观看已知刺激和未知刺激，并判断图片是否为已知刺激。
测试过程中，主试不提供任何提示。
4. 实验仪器实验采用计算机软件进行图片呈现和记录被试反应。
图片呈现速度为每秒一张，反应时间记录精确到毫秒。
三、实验结果1. 辨别力通过计算被试在测试阶段对已知刺激和未知刺激的识别率，得出被试的辨别力。
结果表明，被试对已知刺激的识别率为80%，对未知刺激的识别率为60%。
这表明被试能够较好地识别已知刺激，但识别未知刺激的能力相对较弱。
2. 判断标准通过分析被试对已知刺激和未知刺激的反应偏向，得出被试的判断标准。
结果表明，被试对已知刺激的判断标准较高，倾向于判断为已知刺激；而对未知刺激的判断标准较低，倾向于判断为未知刺激。
3. 先验概率为了探究先验概率对被试感知能力的影响，我们设置了不同的先验概率条件进行实验。
结果表明，随着先验概率的提高，被试对已知刺激的识别率逐渐降低，而对未知刺激的识别率逐渐提高。
这表明先验概率对被试感知能力有显著影响。
四、讨论1. 辨别力本次实验结果表明，被试对已知刺激的识别能力较强，这与信号检测理论的观点相符。
信号检测体重实验报告
一、实验目的本实验旨在通过信号检测法，探讨被试者在不同重量刺激下的感知能力，并分析先验概率对被试判断标准的影响。
通过本实验，期望提高被试者对信号检测法的理解，并进一步丰富信号检测理论在心理物理学中的应用。
二、实验原理信号检测论（Signal Detection Theory，简称SDT）是一种用于分析个体在感知和判断过程中的决策过程的理论。
它通过研究个体在信号（真实存在）和噪音（随机干扰）中的感知能力，揭示个体判断标准的形成和变化规律。
在本实验中，信号被定义为特定的重量，噪音则指随机变化的重量。
通过比较被试者对信号的判断与实际信号的对应关系，可以分析被试者的感知能力和判断标准。
三、实验材料1. 实验器材：JGWB心理实验台操作箱、100克、104克、108克、112克的重量各一个。
2. 被试：随机招募20名大学生，年龄在18-25岁之间，性别不限。
四、实验方法1. 实验分组：将20名被试随机分为两组，每组10人。
2. 实验步骤：a. 准备阶段：向被试者介绍实验目的、过程和注意事项，确保被试者理解实验内容。
b. 实验阶段：每组被试者分别进行以下实验：i. A组：在实验过程中，随机呈现100克、104克、108克、112克的重量，要求被试者判断重量是否超过100克。
ii. B组：在实验过程中，随机呈现100克、104克、108克、112克的重量，要求被试者判断重量是否超过105克。
c. 数据收集：记录被试者在实验过程中的判断结果，包括正确判断次数、错误判断次数、信号判断概率、噪音判断概率等。
五、实验结果与分析1. A组实验结果：- 正确判断次数：40次- 错误判断次数：20次- 信号判断概率：0.8- 噪音判断概率：0.22. B组实验结果：- 正确判断次数：38次- 错误判断次数：22次- 信号判断概率：0.76- 噪音判断概率：0.24通过对比A组和B组的实验结果，可以看出，在相同的信号条件下，B组被试的判断标准低于A组。
信号检测实验报告
1. 引言信号检测论的研究对象是信息传播系统中信号的接收问题。
在心理学中，它是借助于数学的形式描述“接收者”在某一观察时间内将掺有噪音的信号从噪音中辨别出来。
信号检测论应用于心理学中的基本原理是：将人的感官、中枢分析综合过程看作是一个信息处理系统，应用信号检测论中的一些概念、原理对它进行分析。
信号检测论在心理学中具体应用时，常把刺激变量当作信号，把对刺激变量起干扰作用的因素当作噪音，这样就可以把人接收外界刺激时的分辨问题等效于一个在噪音中检测信号的问题，从而便可以应用信号检测论来处理心理学中的实验结果。
信号检测论的理论基础是统计决策。
信号检测论本身就是一个以统计判定为根据的理论。
它的基本原理是：根据某一观察到的事件，从两个可选择的方面选定一个，人们要想作这样的决策，必须有一个选择的标准。
由于事物之间的区别并不那么明显，人在做决定时往往不是对就是错，因此当刺激超过这一标准时被试就以有信号反应，当刺激达不到这一标准时被试就以无信号反应。
在信号检测实验中，被试对有无信号出现的判断可以有四种结果：击中、虚报、漏报、正确否定。
本实验的目的：检验当呈现信号和噪音的先定概率发生变化时，对被试辨别力（d’）和判断标准是否都有影响，并学习绘制ROC曲线。
实验目的：通过重量辨别，学习信号检测法实验的有无法。
实验器材：JGW——B心理实验台操作箱，100克，104克，108克和112克的重量各一个。
实验步骤：1、准备工作：（1）把104克、108克、和112克的重量分别和100克的重量比较10次，选出一个在10次比较中7次或8次觉得比100克重的重量作为信号刺激。
100克重量作为噪音。
（2）主试按下三种不同的SN和N出现的先验概率安排实验顺序。
（1）（2）（3）P(SN) 20 50 80P（N）80 50 20每种先定概率做100次其中先后各50次。
50次中信号和噪音出现的顺序按随机原则安排，并列表如下：50 20 80 80 50 20SN N SN N SN N SN N SN N SN N 123…502、正式实验：（1）在每50次实验开始前，先让被试熟悉一下信号和噪音的区别，并告诉被试在这50次中信号出现的概率。
用信号检测论设计实验报告
用信号检测论设计实验报告1. 引言信号检测论是研究如何在存在噪声的环境中准确检测目标信号的理论。
该实验旨在通过实际操作，验证信号检测论的基本原理，并探索不同参数对信号检测性能的影响。
2. 实验方法2.1 实验设备- 信号发生器- 噪声发生器- 双踪示波器- 示波器探头- 计算机2.2 实验步骤1. 连接信号发生器和示波器，将信号发生器的输出连接到示波器的通道1输入。
2. 连接噪声发生器和示波器，将噪声发生器的输出连接到示波器的通道2输入。
3. 打开信号发生器和噪声发生器，并设置合适的参数，例如信号频率、噪声幅度等。
4. 在示波器上观察到信号和噪声的波形。
5. 调整示波器的触发模式和阈值，尽可能准确地检测信号。
6. 记录信号的检测结果及相关参数，并进行分析。
3. 实验结果与分析3.1 结果展示在实验中，我们设置了信号频率为1kHz，噪声幅度在0.1V的范围内变化。
通过调整示波器的触发模式和阈值，我们成功地检测到了信号，并记录下了检测结果如下：实验次数信号检测结果1 检测到信号2 检测到信号3 没有检测到信号3.2 分析与讨论通过实验结果可以看出，在合适的触发模式和阈值设置下，我们能够准确地检测到信号。
然而，由于存在噪声干扰，某些情况下信号可能无法被完全检测到。
噪声对信号检测的影响主要取决于噪声的幅度和信号的强度。
当噪声幅度较小时，我们可以使用较低的阈值来增加信号的检测概率。
然而，当噪声幅度较大时，我们需要使用较高的阈值来减小虚警概率。
此外，信号的频率和波形也会对信号检测性能产生影响。
当信号频率较高时，我们需要设置较高的触发频率才能准确地检测到信号。
而信号的波形复杂度会影响到信号的可辨识性，进而影响到信号的检测概率。
4. 实验总结通过本次实验，我们深入了解了信号检测论的基本原理，并通过实际操作验证了其在噪声环境中的应用。
实验结果表明，在合适的参数设置下，我们能够准确地检测到信号，并对参数的选择进行了讨论。
信号检测法 实验报告
信号检测法实验报告1 摘要本次实验旨在通过被试辨别重量，学习信号检测法实验的有无法。
通过研究可得到以下结论：被试对于辨别重量的感受性波动较大，且被试掌握的判定标准随先定概率的增大而变得严格。
所得结论与一般规律相违背，主要是因为实验操作时没有严格控制好主客观因素，造成较大误差。
2 引言传统心理物理学的研究自感觉阈限的测量开始。
感觉阈限（sensory threshold），简称阈限，包括两方面：绝对阈限和差别阈限。
其中，绝对阈限（Reiz Limen，简称RL）指刚刚引起心理感受的物理刺激量。
自从费希纳开创了心理物理学的研究之后，此领域受到众多心理学家的关注并在理论和方法上取得了重大的突破，最终形成了现代心理物理学，其中一个重要方面的内容就是信号检测法。
信号检测论可以将感觉测量实验中被试的辨别力和反应偏向分离，从而解决了传统阈限测量中客观感受性和主观干扰因素相混淆的问题。
本实验的目的是：测定被试对重量辨别的感受性；学习信号检测法实验中的有无法；学会对整理实验数据。
3 方法3.1 被试应用心理学专业在校大学生1名，女性，20岁，身体健康。
应用心理学专业在校大学生1名，男性，20岁，身体健康。
3.2 仪器和材料JGW——B心理实验台操作箱，100g、104g、108g、112g的重量砝码各一个，记录纸。
3.3 实验程序1）在正式实验开始前，把其余三种重量分别与100g的重量比较10次，选出一个在10次比较中7或8次令被试觉得比100g重的重量作为信号刺激，100g作为噪音。
令SN先验概率分辨为20，50，80，每种先验概率做50次测试，其中信号和噪音出现的顺序按照随机原则排列，并列表作为实验准备。
2）要求被试在实验位置就坐，把手伸进操作箱袖套，确定被试不能看到刺激点。
主试向被试陈述指导语，先让被试熟悉一下信号和噪音的区别，要求被试在排除视觉的情况下根据感觉报告哪一个重量比较重，分不清可以猜测（仅两种报告结果）。
[精品]信号检测法 实验报告
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[精品]信号检测法实验报告
一、实验背景及目的
实验目的：
1. 理解信号检测法的原理；
2. 掌握信号检测法实验操作；
3. 熟悉稳态和暂态的概念。
实验原理：
信号检测法是一种常用的信号检测技术，可用于测量弱信号或噪声中的信号。
其原理是在一定的噪声水平下，利用信号的到达时间差异来检测信号。
信号通过两条路径到达接收端的时间不同，通过在信号到达时间的相对变化中识别信号。
实验步骤：
(1) 实验前准备，将信号产生器的频率调节到 1.5 KHz，输出信号幅度固定为
100mV。
(2) 用两个信号发生器产生两个声音，一个设置为 1 KHz，另一个设置为 2 KHz。
将两个声音混合。
(3) 将合成声音和高功率射频产生器连接在一起，并将声音信号通过高低通滤波器分离。
(4) 通过示波器观察信号波形，根据波形变化确定信号存在时间和暂态稳态。
二、实验过程及结果分析
1. 实验仪器及材料
示波器、信号发生器、高功率射频产生器、高低通滤波器。
3. 实验结果
(1) 高低通滤波器将 1KHz 信号和 2KHz 信号分离。
(2) 示波器显示出的电压随时间变化的波形
三、实验结论
1. 通过信号检测法可以检测出在噪声中的信号，其原理是通过不同路径到达接收端的时间差异来寻找信号。
2. 暂态状态是指信号刚到达时的波形，稳态是指信号持续时间较长时的波形。
3. 通过合适的滤波器，可以实现信号的分离。
信号检测法在信号分离方面有着广泛的应用。
信号检测论评价法实验报告
信号检测论评价法实验报告
通过对不同信号检测方法进行模拟实验，评价它们的性能和适用场景。
实验原理：
信号检测是一种通过分析信号特征来识别信号存在和类型的技术。
常用的信号检测方法包括能量检测、匹配滤波和相关检测等。
能量检测是通过计算信号的能量来判断信号是否存在。
匹配滤波是将信号与一个已知模板作卷积，通过比较卷积输出与预设的阈值来判断信号是否存在。
相关检测是通过将信号与已知的参考信号进行相关运算来判断信号是否存在。
实验步骤：
1. 模拟生成不同类型的信号（正弦信号、方波信号、噪声信号等）。
2. 对不同信号检测方法分别进行模拟实验，并记录实验结果。
3. 分析实验结果，评价各种信号检测方法的性能和适用场景。
实验结果：
通过实验，我们发现不同信号检测方法在不同场景下表现不同。
对于具有较高信噪比的信号，能量检测方法得到的检测结果较为准确且可靠；对于具有固定周期的信号，匹配滤波方法能够得到较好的检测结果；而对于具有较强随机性的信号，相关检测方法更适用。
实验结论：
1. 不同类型的信号需要选择不同的信号检测方法进行检测，才能取得更好的效果。
2. 在实际应用中，需要根据实际情况灵活选择信号检测方法。
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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 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。
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 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 则输出噪声成分的平均功率（统计平均）为而信号成分在0t 时刻的峰值功率为输出信号在0t 时刻的总功率为上式中输出噪声成分的期望值为0，即0E[()]0t ϕ=，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根据Schwartz 不等式有当且仅当*0()()h cu t ττ=-时等号成立，其中c 为任意非零复常数。
此时获得最大信噪比，即对该式进行0t t τ=-的变量置换，得到因此，()u t 只有在0t t =时刻之前结束，才能使信噪比达到最大值。
即观察时刻0t 需设置在输入信号结束之后，此时022|()|d |()|d 1t u t t u t t +∞-∞-∞==⎰⎰。
则最大信噪比为综上所述，匹配滤波器的单位冲激响应为*0()()m h cu t ττ=-，对其进行傅里叶变换得到它的频率响应为0j2*()()e ft m H f cU f π-=，其中()U f 输入信号()u t 傅里叶变换。
从匹配滤波器的频率响应可以看出，滤波处理不仅对信号的幅度进行了匹配，使输入信号较强的频率成分得到较大的加权，而且将输入信号的非线性相位补偿掉，使输出信号具有线性相位。
3. 实验步骤(1)设定采样频率、噪声功率等仿真参数，产生输入信号的波形()u t 。
(2)根据()u t 得到匹配滤波器的单位冲激响应()h t 。
(3)生成输入信号，它有()u t 及其延迟叠加构成，即输入信号中存在两个回波。
(4)对输入信号和单位脉冲响应分别进行N 点FFT ，其中N 不小于输入信号和冲激响应的点数之和，将它们的结果相乘，在进行FFT 的逆变换，得到滤波器的输出信号。
(5)生成输出信号的波形图即频谱图。
检测输出信号的两个峰值，将它们出现的时间与理论值比较，验证滤波器在时间上的适应性。
4. 实验结果与分析本实验中采用的仿真参数如下：采样频率为100KHz ，载波频率为2KHz ，信号脉冲宽度为0.015s ，第二个回波信号延迟为0.025s 。
首先，在无噪声干扰的条件下，将有限时间的正弦信号及其延迟输入匹配滤波器，得到各部分仿真波形如下所示：计算得到的延迟结果为0.025s τ=，与仿真设定值相等。
从图像中可以看出，匹配滤波器的输出有两个峰值，分别对应两个输入信号结束的时刻，且它们之间的时间间隔等于输入信号的延迟时间，验证了匹配滤波器具有时间上的适应性。
即当信号存在延迟时，不需要改变滤波器的形式，只需将观察时刻延迟相应的时间即可。
输出信号的幅度谱与输入信号相比，有了更强的对比度，即在较大的频率分量上得到了较大加权，并且输出信号具有线性相位，验证了匹配处理对输入信号进行了幅度匹配和相位匹配。
在有噪声干扰的条件下，仿真得到的结果如下所示，其中噪声平均功率为0.3：τ=。
其中滤波器的频率响应与上面的相同，计算得到的延迟结果为0.025s在此不再列出。
以上结果说明在该噪声环境下仍能够实现信号的匹配滤波。
只是输出信号的相位不再是线性的，这是由于滤波器无法对噪声的相位进行补偿。
仍在该噪声条件下，将输入信号改为线性调频信号，得到的仿真结果为：其它条件不变，只将输入信号改为m序列的二相编码，其码元速率为2Kb/s,伪码周期为31，得到如下结果：可见，当改变信号波形时，进行相应的匹配滤波可以得到相似的结果，与理论推导结果一致，从而验证了匹配滤波器的幅度和相位匹配特性，以及时间适应性。
5.实验仿真程序clear all;close all;clc;%仿真参数设定fs = 1e5; %采样频率100kHzA = 0.3; %设置噪声平均功率fo = 2e3; %载波频率2kHzTo = 0.015; %调制脉冲长度0.015sts = 1 / fs; %采样周期td = 0.01; %第二个回波的延时%df = 1e4; %线性调频信号频率变化率%rb = 2e3; %二相编码的码元速率tu = 0 : ts : (To - ts);% mseq = m_sequence([0, 0, 1, 0, 1], 1);% [u, tu] = wave(mseq, fs, rb); %m序列二相编码%u = cos(2 * pi * (fo + df * tu) .* tu); %线性调频信号u = cos(2 * pi * fo * tu); %回波信号为正弦信号h = fliplr(u); %匹配滤波器单位脉冲响应x = [u, zeros(1, fix(td / ts)), u] + A * randn(1, 2 * size(u, 2) + fix(td / ts));N1 = size(x, 2);N2 = size(h, 2);M = N1 + N2 - 1; %傅里叶变换的点数X = fft(x, M);H = fft(h, M);Y = X .* H;y = ifft(Y, M);[C, I1] = max(y);y1 = y;y1(I1 - 10 : I1 + 10) = 0;[C, I2] = max(y1);tao = ts * abs(I1 - I2)%仿真图像t = 0 : ts : ts * (M - 1);figure(1);tx = 0 : ts : ts * (N1 - 1);plot(tx, x);axis([0, 0.045, -2, 2]);title('匹配滤波器输入信号波形（两个回波）');xlabel('时间/s');ylabel('幅度/V'); figure(2);fd = fs / M;f = 0 : fd : (fs - fd);subplot(2, 1, 1);plot(f, abs(H));title('匹配滤波器幅频响应');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');subplot(2, 1, 2);plot(f, angle(H));title('匹配滤波器相频响应');xlabel('频率/Hz');ylabel('角度/rad');figure(3);plot(t, y);title('匹配滤波器输出');xlabel('时间/s');ylabel('幅度/V');figure(4);subplot(2, 1, 1);plot(f, abs(X));title('输入信号与输出信号的幅频特性比较');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');subplot(2, 1, 2);plot(f, abs(Y));xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');figure(5);subplot(2, 1, 1);plot(f, angle(X));title('输入信号与输出信号的相频特性比较');xlabel('频率/Hz');ylabel('角度/rad');subplot(2, 1, 2);plot(f, angle(Y));xlabel('频率/Hz');ylabel('角度/rad');%产生m序列function mseq = m_sequence(fbconnection, period)n = length(fbconnection);N = 2^n - 1; %m序列的长度for k = 1 : periodregister = [zeros(1,n - 1) 1]; %定义移位寄存器的初始状态mseq(1 + N * (k - 1)) = register(n); %m序列的第一个输出码元for i = 2 + (N * (k - 1)) : (N * k)newregister(1) = mod(sum(fbconnection.*register),2);for j = 2 : nnewregister(j) = register(j-1);end;register = newregister; %移位后的寄存器mseq(i) = register(n); %新的寄存器输出endend%对m序列进行二相编码function [y, t] = wave(code, fs, rb)T = fs / rb;N = length(code);for i = 1 : N;if code(i) == 1;for j = 1 : T;y(T * (i - 1) + j) = 1;endendif code(i) == 0;for j = 1 : T;y(T * (i - 1) + j) = -1;endendendy = [y, y(T * N)];t = 0 : (1 / fs) : (N / rb);。