《神经网络第二章》PPT课件
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0~1之间均匀分布的伪白噪声: u=rand(N,1) (rand(N)生成N阶矩阵)
2. randn.m 用来产生均值为零、方差为1
3. 服从高斯（正态）分布的白噪声信号 u=randn(1, N)
x=randn(1000,1) y=randn(1000,1) v=var(x)
h=std(y)
u(n )
医学PPT
第三章 Z变换
. 在MATLAB语言中有专门对信号进行正反Z变换的函数 ztrans( ) 和itrans( )。其调用格式分别如下：
F=ztrans( f ) 对f(n)进行Z变换，其结果为F(z) F=ztrans(f,v) 对f(n)进行Z变换，其结果为F(v) F=ztrans(f,u,v) 对f(u)进行Z变换,其结果为F(v) f=itrans ( F ) 对F(z)进行Z反变换,其结果为f(n) f=itrans(F,u) 对F(z)进行Z反变换，其结果为f(u) f=itrans(F,v,u ) 对F(v)进行Z反变换,其结果为f(u) 注意： 在调用函数ztran( )及iztran( )之前，要用
若x(n)和y(n)的长度分别为M和N， 则返回值是长度
为M+N-1的序列。
例 x(n)=［3 4 5］; h(n)=［2 6 7 8］，求其线性卷积。
MATLAB语句如下： x=[3 4 5];
x=[3 4 5]; h=[2 6 7 8]; h=[2 6 7 8];
y=conv(x,h) 运行结果: y=
医学PPT
MATLAB与信号处理直接有关的工具箱
（ Toolbox）
Signal Processing (信号处理工具箱）
Wavelet
(小波工具箱)
Image Processing（图象处理工具箱）
Higher-Order Spectral Analysis
（高阶谱分析工具箱）
医学PPT
与信号处理间接有关的工具箱：
Biomedical Signal processing
matlab 信号处理函数
Zhongguo Liu Biomedical Engineering School of Control Science and Engineering, Shandong
University
2020/12/1
1
医学PPT
医学PPT
3.sinc ：用来产生 “sinc” 函数：
sinc函数定义为：1
t 0
sinc(t) 0
t k
sin(t) t t为其它
t=-4:0.1:4;
x4=sinc(t);
%
plot(t,x4)
医学PPT
4. conv.m 用来实现两个离散序列的线性卷
积。其调用格式是：y=conv(x,h).
syms k z Fz=2*z/(2*z-1); %定义Z变换表达式 fk=iztrans(Fz,k) %求反Z变换 运行结果如下：fk = (1/2)^k
例④：求序列的Z变换. f(k)(k1)(t4)
syms n hn=sym('kroneckerDelta(n, 1) +
kroneckerDelta(n, 2)+ kroneckerDelta(n, 3)') Hz=ztrans(hn) Hz=simplify(Hz) 运行结果如下：Fz= (z^2 + z + 1)/z^3
例② ．用MATLAB求出离散序列 的Z变换MATLAB 程序如下：
syms k z
f=0.5^k;
%定义离散信号
Fz=ztrans(f) %对离散信号进行Z变换
运行结果如下：
Fz = 2*z/(2*z-1)
医学PPT
Z变换
例③ ．已知一离散信号的Z变换式为
F(z) 2z 2z 1
,
求出它所对应的离散信号f(k). MATLAB程序如下：
关于MATLAB
MATLAB是美国MathWorks公司开发的 一种功能极其强大的高技术计算语言和 内容极其丰富的软件库。它以矩阵和向 量的运算以及运算结果的可视化为基础， 把广泛应用于各个学科领域的数值分析、 矩阵计算、函数生成、信号、图形及图 象处理、建模与仿真等诸多强大功能集 成在一个便于用户使用的交互式环境之 中，为使用者提供了一个高效的编程工 具及丰富的算法资源。
syms命令对所有需要用到的变量（如t,u,v,w）等进 行说明，即要将这些变量说明成符号变量
医学PPT
Z变换
例①.求数列 fn=e-n的Z变换及其逆变换。命令如下：
syms n z
fn=exp(-n); Fz=ztrans(fn,n,z)
%求fn的Z变换
f=iztrans(Fz,z,n)
%求Fz的逆Z变换
6y=2x6co5r5r(x8,2h)67 40
y =24 53 86 65 38 10 -0
两序列的相关运算 y(m ) x1(n)x2(nm ) n MATLAB实现：y=xcorr(x1,x2)。 医学PPT
5 ． xcorr: 其 互 相 关 和 自 相 关 。 格 式 是 ： (1)rxy=xcorr(x,y) ： 求 x,y 的 互 相 关 ； (2)rx=xcorr(x,M,’flag’）：求x的自相关，M： rx的单边长度，总长度为2M+1；‘flag’是定 标标志，若 flag=biased， 则表示是“有偏” 估计，需将rx(m)都除以N，若flag=unbiased, 则 表 示 是 “ 无 偏 ” 估 计 ， 需 将 rx(m) 都 除 以 （N－abs(m)）；若’flag’缺省，则rx不定标。 M和‘flag’同样适用于求互相关。
Control System
(控制系统)
Communication
（通信）
System Identification （系统辨识）
Statistics
（统计）
Neural Network
(神经网络)
医学PPT
例：
z=peaks; surf(z)；
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与第二章内容有关的MATLAB文件
1. rand.m 用来产生均值为0.5、幅度在
0~1之间均匀分布的ຫໍສະໝຸດ Baidu白噪声: u=rand(N,1) (rand(N)生成N阶矩阵)
方差：
u2N 1N n 01u(n)
u
2
,
u2112
方差函数var(u)
标准差函数std(u)
如何改变 u ( 的n ) 方差
u(n )
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1. rand.m 用来产生均值为0.5、幅度在
2. randn.m 用来产生均值为零、方差为1
3. 服从高斯（正态）分布的白噪声信号 u=randn(1, N)
x=randn(1000,1) y=randn(1000,1) v=var(x)
h=std(y)
u(n )
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第三章 Z变换
. 在MATLAB语言中有专门对信号进行正反Z变换的函数 ztrans( ) 和itrans( )。其调用格式分别如下：
F=ztrans( f ) 对f(n)进行Z变换，其结果为F(z) F=ztrans(f,v) 对f(n)进行Z变换，其结果为F(v) F=ztrans(f,u,v) 对f(u)进行Z变换,其结果为F(v) f=itrans ( F ) 对F(z)进行Z反变换,其结果为f(n) f=itrans(F,u) 对F(z)进行Z反变换，其结果为f(u) f=itrans(F,v,u ) 对F(v)进行Z反变换,其结果为f(u) 注意： 在调用函数ztran( )及iztran( )之前，要用
若x(n)和y(n)的长度分别为M和N， 则返回值是长度
为M+N-1的序列。
例 x(n)=［3 4 5］; h(n)=［2 6 7 8］，求其线性卷积。
MATLAB语句如下： x=[3 4 5];
x=[3 4 5]; h=[2 6 7 8]; h=[2 6 7 8];
y=conv(x,h) 运行结果: y=
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MATLAB与信号处理直接有关的工具箱
（ Toolbox）
Signal Processing (信号处理工具箱）
Wavelet
(小波工具箱)
Image Processing（图象处理工具箱）
Higher-Order Spectral Analysis
（高阶谱分析工具箱）
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与信号处理间接有关的工具箱：
Biomedical Signal processing
matlab 信号处理函数
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University
2020/12/1
1
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3.sinc ：用来产生 “sinc” 函数：
sinc函数定义为：1
t 0
sinc(t) 0
t k
sin(t) t t为其它
t=-4:0.1:4;
x4=sinc(t);
%
plot(t,x4)
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4. conv.m 用来实现两个离散序列的线性卷
积。其调用格式是：y=conv(x,h).
syms k z Fz=2*z/(2*z-1); %定义Z变换表达式 fk=iztrans(Fz,k) %求反Z变换 运行结果如下：fk = (1/2)^k
例④：求序列的Z变换. f(k)(k1)(t4)
syms n hn=sym('kroneckerDelta(n, 1) +
kroneckerDelta(n, 2)+ kroneckerDelta(n, 3)') Hz=ztrans(hn) Hz=simplify(Hz) 运行结果如下：Fz= (z^2 + z + 1)/z^3
例② ．用MATLAB求出离散序列 的Z变换MATLAB 程序如下：
syms k z
f=0.5^k;
%定义离散信号
Fz=ztrans(f) %对离散信号进行Z变换
运行结果如下：
Fz = 2*z/(2*z-1)
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Z变换
例③ ．已知一离散信号的Z变换式为
F(z) 2z 2z 1
,
求出它所对应的离散信号f(k). MATLAB程序如下：
关于MATLAB
MATLAB是美国MathWorks公司开发的 一种功能极其强大的高技术计算语言和 内容极其丰富的软件库。它以矩阵和向 量的运算以及运算结果的可视化为基础， 把广泛应用于各个学科领域的数值分析、 矩阵计算、函数生成、信号、图形及图 象处理、建模与仿真等诸多强大功能集 成在一个便于用户使用的交互式环境之 中，为使用者提供了一个高效的编程工 具及丰富的算法资源。
syms命令对所有需要用到的变量（如t,u,v,w）等进 行说明，即要将这些变量说明成符号变量
医学PPT
Z变换
例①.求数列 fn=e-n的Z变换及其逆变换。命令如下：
syms n z
fn=exp(-n); Fz=ztrans(fn,n,z)
%求fn的Z变换
f=iztrans(Fz,z,n)
%求Fz的逆Z变换
6y=2x6co5r5r(x8,2h)67 40
y =24 53 86 65 38 10 -0
两序列的相关运算 y(m ) x1(n)x2(nm ) n MATLAB实现：y=xcorr(x1,x2)。 医学PPT
5 ． xcorr: 其 互 相 关 和 自 相 关 。 格 式 是 ： (1)rxy=xcorr(x,y) ： 求 x,y 的 互 相 关 ； (2)rx=xcorr(x,M,’flag’）：求x的自相关，M： rx的单边长度，总长度为2M+1；‘flag’是定 标标志，若 flag=biased， 则表示是“有偏” 估计，需将rx(m)都除以N，若flag=unbiased, 则 表 示 是 “ 无 偏 ” 估 计 ， 需 将 rx(m) 都 除 以 （N－abs(m)）；若’flag’缺省，则rx不定标。 M和‘flag’同样适用于求互相关。
Control System
(控制系统)
Communication
（通信）
System Identification （系统辨识）
Statistics
（统计）
Neural Network
(神经网络)
医学PPT
例：
z=peaks; surf(z)；
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与第二章内容有关的MATLAB文件
1. rand.m 用来产生均值为0.5、幅度在
0~1之间均匀分布的ຫໍສະໝຸດ Baidu白噪声: u=rand(N,1) (rand(N)生成N阶矩阵)
方差：
u2N 1N n 01u(n)
u
2
,
u2112
方差函数var(u)
标准差函数std(u)
如何改变 u ( 的n ) 方差
u(n )
医学PPT
与第二章内容有关的MATLAB文件
1. rand.m 用来产生均值为0.5、幅度在