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文档简介

1、功率谱分析由题目容，设采样频率fs=1000HZ,数据长度为256,模型阶数 为 14， f1=200,f2=300 、250。( 1 )用最大熵法进行谱估计运行程序后,观察图像 f1 和 f2 相差较小时,功率谱变化更剧烈； 模型的阶数越高, 图像中能够获得的信息就越多, 但同时计算量也就 越大；增加数据长度可以获得更多的信息,提高了谱分析的分辨率, 这是因为AR模型的谱估计隐含着对数据和自相关函数的外推，其长 度可能会超过给定长度,分辨率不受信源信号的限制。( 2)分别用 Levinson 递推法和 Burg 法进行功率谱分析 Levinson 递推法运行程序后,观察图像, f1 和 f2

2、 相差较小时,功率谱变化更剧 烈；模型的阶数越高,图像中能够获得的信息就越多,但同时计算量 也就越大；增加数据长度可以获得更多的信息, 提高了谱分析的分辨 率,但本题号为正弦信号加白噪声,故图像观察不明显。Burg 法运行程序后,观察图像, f1 和 f2 相差较小时,功率谱变化更剧 烈；模型的阶数越高,图像中能够获得的信息就越多,但同时计算量 也就越大；增加数据长度可以获得更多的信息, 提高了谱分析的分辨 率。(3) 改变信号的相位、频率、信噪比,上述谱分析结果有何变化 如果正弦信号的频率过大,超过 fs/2 ,会产生频率混叠现象, 输入f1=600HZ,会在400HZ处产生一个波峰；降低信

3、噪比会导致谱 分辨率下降； 信号起始相位的变动可导致谱线的偏移和分裂 (我的图 像观察不到)。最大熵法估计N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t);%0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1) plot(f,10*log10(Pxx1); xlabel( 'Frequency (Hz)' );ylabel( 'Power Spectrum (dB)&

4、#39;);title( 'MEM f2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=14' grid);N=1024;Nfft=256;Fs=1000; n=0:N-1; t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*250*t); %0.25 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10); Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)');ylabel(title( 'MEM

5、 f2/fs=0.25,Nfft=256,Oder=14' grid'Power Spectrum (dB)'););N=1024;Nfft=512; Fs=1000; n=0:N-1;%修改数据长度 512t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs); subplot(4,1,3)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)' );y

6、label( title('MEM f2/fs=0.3,Nfft=512,Oder=14'grid'Power Spectrum (dB)'););N=1024;Nfft=256;Fs=1000; n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pmem(xn,24,Nfft,Fs);%修改阶数为 24subplot(4,1,4)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel('Frequency

7、 (Hz)');ylabel(title( 'MEM f2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=24' Grid'Power Spectrum (dB)');Burg 法估计N=1024;Nfft=256;Fs=1000; n=0:N-1; t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs); subplot(4,1,1) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel

8、( 'Frequency (Hz)');ylabel(title('Burg f2/fs=300,Nfft=256, Oder=14'grid'Power Spectrum (dB)' ););N=1024;Nfft=256;Fs=1000; n=0:N-1; t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*250*t); %0.25 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs); subplot(4,1,2) plot(f,10*log10(

9、Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)');ylabel(title('Burg f2/fs=250,Nfft=256, Oder=14''Power Spectrum (dB)' ););gridN=1024;Nfft=512; Fs=1000; n=0:N-1; t=n/Fs;%修改数据长度 512x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,

10、1,3)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)');ylabel(title('Burg f2/fs=300,Nfft=512, Oder=14'gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pburg(xn,24,Nfft,Fs);subplot(4,1,4)plot(f,10*log10(Pxx1);xl

11、abel( 'Frequency (Hz)');ylabel(title('Burg f2/fs=300,Nfft=256, Oder=24'grid'Power Spectrum (dB)' ); );%修改阶数为 24'Power Spectrum (dB)'););Levinson 递推法N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1

12、,f=pyulear(xn,14,Nfft,Fs);%Pxx1,f=Levinson(xn,14,Nfft,Fs); subplot(4,1,1)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)' );ylabel( title( 'Levinson Nfft=256,f2/fs=0.3,Oder=14''Power Spectrum (dB)' ););gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*25

13、0*t); %0.25 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pyulear(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)');ylabel('Power Spectrum (dB)');title( 'Levinson Nfft=256,f2/fs=0.25,Oder=14' );gridN=1024;Nfft=512;%修改数据长度 512Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(

14、2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pyulear(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,3) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)');ylabel('Power Spectrum (dB)');title( 'Levinson Nfft=512,f2/fs=0.3,Oder=14' );gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;

15、t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pyulear(xn,24,Nfft,Fs);%修改阶数为 24subplot(4,1,4)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel('Frequency (Hz)');ylabel( 'Power Spectrum (dB)' );title('Levinson Nfft=256,f2/fs=0.3,Oder=24');grid最大熵法改变信号的相位

16、、频率、信噪比N=1024;Nfft=256;Fs=1000; n=0:N-1; t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)' );ylabel('Power Spectrum (dB)');title( 'MEM f2/fs=0.3,Nfft=256,Ode

17、r=14' );gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t+pi/6);%相位加了 pi/6x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)' );ylabel('Power Spectrum (dB)');title( 'MEM

18、f2/fs=0.3,Nfft=256,Oder=14 ，相位加 pi/6' );gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,5)+x2+awgn(x2,5); Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,3)plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel('Frequency (Hz)');ylabel(title( 'MEM f2/fs=0.3,Nfft=256

19、,Oder=14 grid%性噪比改为 5'Power Spectrum (dB)'，性噪比 =5' ););N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*300*t);x2=sin(2*pi*400*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pmem(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,4) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)');ylabel('Power S

20、pectrum (dB)');title( 'MEM f1/fs=0.3,f2/fs=0.4,Nfft=256,Oder=14' ); gridBurg 改变信号的相位、频率、信噪比N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Fre

21、quency (Hz)' );ylabel( 'Power Spectrum (dB)' ); title('Burg f2/fs=300,Nfft=256, Oder=14');gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t+pi/6);%相位加了 pi/6x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2) plot(f,10*lo

22、g10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)');ylabel('Power Spectrum (dB)');title('Burg f2/fs=300,Nfft=256, Oder=14，相位加 pi/6' );gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*300*t);x2=sin(2*pi*400*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pburg(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,

23、1,3) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)');ylabel('Power Spectrum (dB)');title('Burg f1/fs=300,f2/fs=400,Nfft=256, Oder=14');gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,5)+x2+awgn(x2,5);%性噪比改为 5Pxx1,f=pburg(xn

24、,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,4) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)');ylabel('Power Spectrum (dB)');title( 'Burg f2/fs=300,Nfft=256, Oder=14, grid性噪比 =5' );Levinson 法改变信号的相位、频率、信噪比N=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t);x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+a

25、wgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pyulear(xn,14,Nfft,Fs); %Pxx1,f=Levinson(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,1) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( 'Frequency (Hz)' );ylabel('Power Spectrum (dB)');title( 'Levinson Nfft=256,f2/fs=0.3,Oder=14' );gridN=1024;Nfft=256;Fs=1000;n=0:N-1;t=n/Fs;x1=sin(2*pi*200*t+pi/6);%相位加了 pi/6x2=sin(2*pi*300*t); %0.3 xn=x1+awgn(x1,10)+x2+awgn(x2,10);Pxx1,f=pyulear(xn,14,Nfft,Fs); %Pxx1,f=Levinson(xn,14,Nfft,Fs);subplot(4,1,2) plot(f,10*log10(Pxx1);xlabel( &#

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