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程序、图、结果 07:32:44
2019/4/20 实验一 DFT及互相关的初步应用 07:32:44
一、实验目的 1. 熟悉频谱（幅度谱）的特性 2. 熟悉互相关的初步应用 07:32:44
三、实验内容 1.利用FFT/IFFT实现简单的频域滤波 要求与思路： 1）构造一低频离散信号f； 2）在此低频信号上加随机噪声得到混合信号g； 3）对信号g进行FFT变换得到其幅度谱和相位谱； 4）对高于某个频率的幅度谱全部置为0； 5）利用IFFT对频谱做反变换得到滤波后的信号f’; 6）画图比较 f 和 f’。 --------部分提示见下页…. 07:32:44
y1 = sin(x1*0.3); %自己构造有用的信号/序列 noise = rand(1,nx) - 0.5; x1 = [1:nx]; y1 = sin(x1*0.3); %自己构造有用的信号/序列 noise = rand(1,nx) - 0.5; y2 = y1 + noise; figure(1); plot(x1,y1,'r', x1,y2,'b:'); XXX = fft(y2); figure(2); plot(abs(XXX)); title('信号的幅度谱'); %改造频谱，实现滤波 for i = 10 : nx-10 %自己选择合适滤波范围 XXX(i) = 0; end f1 = ifft(XXX); figure(3); plot(x1,y1,'r',x1,f1,'b:'); title('滤波的效果'); 07:32:44
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设置为0 07:32:44
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目的：利用互相关运算寻找被噪声淹没的有用信号的位置。 2. 互相关的一个简单应用 目的：利用互相关运算寻找被噪声淹没的有用信号的位置。 07:32:44
y1[n] y1[n]出现在y2[n]的某个位置 y2[n] 在y2[n]上加随机噪声 y3[n] 07:32:44
y1[n] y3[n] r[n] = xcorr(y3,y1); 07:32:44
%寻找序列r中的最大值maxR及其所在的位置(序号)id： [maxR, id] = max(r); … %自己构造序列y3[n]和y1[n] r = xcorr(y3,y1); nx = length(r); nn = (nx-1)/2; plot([-nn:nn], r); …… 注：设y3[n], y1[n]两个序列的最大长度为M，则xcorr(y3, y1)返回的互相关序列r的长度为2*M-1，其样点号范围是[-(M-1):(M-1)]. %寻找序列r中的最大值maxR及其所在的位置(序号)id： [maxR, id] = max(r); （用在此题目中，需再根据上面的注明进一步 调整id，以得到信号所在的正确位置） 07:32:44
XCORR Cross-correlation function estimates. >> help xcorr XCORR Cross-correlation function estimates. C = XCORR(A,B), where A and B are length M vectors (M>1), returns the length 2*M-1 cross-correlation sequence C. If A and B are of different length, the shortest one is zero-padded. …… The zeroth lag of the output correlation is in the middle of the sequence, at element or row M. 07:32:44
y1[n] y3[n] M 2*M-1 07:32:44