[Цифровая обработка сигналов] Применение корреляционных функций (использование Matlab для расчета корреляционных функций)
[Цифровая обработка сигналов] Применение корреляционных функций (использование Matlab для расчета корреляционных функций)

Каталог статей

1. Сценарии применения связанных функций


Найдите «автокорреляционную функцию» следующего сигнала:

x(n) = \sin(2\pi fn) + N(n)

в

N(n)

– гауссовский белый шум;

Гауссов белый шум соответствует характеристикам нормального распределения, и его среднее значение равно

0

, дисперсия

1

, его спектральная плотность мощности белая, а мощность одинакова на всех частотах;

В предыдущем блоге [Цифровая обработка сигналов] Приложения, связанные с функциями ( Сценарии применения связанных функций | Принцип обнаружения сигналов в шуме ) середина , Используя метод вывода формулы, найдите корреляционную функцию , В этом блоге используется matlab Найдите корреляционную функцию ;

Начнем использовать Matlab для расчета

x(n) = \sin(2\pi fn) + N(n)

сопутствующие функции;

1. Генерация гауссовского белого шума.

Сгенерируйте последовательность гауссовского белого шума со средним значением 0 и дисперсией 1;

код Язык:javascript
копировать
randn(1,200); 

Последовательность гауссова белого шума, сгенерированная приведенным выше кодом, представляет собой вектор-строку из 200 элементов.

в случае randn(2, 200) код , То, что генерируется, представляет собой

2 \times 200

матрица;

2. Отношение сигнал/шум SNR.

SNR — это отношение сигнал/шум,

P_s

мощность сигнала,

P_N

- мощность шума, и ее соотношение:

SNR = 10 \log_{10}\cfrac{P_s}{P_N}

существовать matlab середина , Установите соотношение сигнал/шум на

7

;

код Язык:javascript
копировать
% настраивать соотношение сигнал/шум 
SNR = 7;

3. Найдите амплитуду сигнала на основе отношения сигнал/шум SNR.

Сигнал

A \sin \omega n

, его мощность

P_s = \cfrac{A^2}{2}

, мощность шума

P_N=1

, Принесите что-то к месту сигнал/шумчиновниксередина :

SNR = 10 \log_{10}\cfrac{P_s}{P_N} = 10 \log_{10}\cfrac{\cfrac{A^2}{2}}{1} = 10 \log_{10}\cfrac{A^2}{2}

Рассчитайте амплитуду на основе отношения сигнал/шум

A

:

\cfrac{SNR}{10} = log_{10}\cfrac{A^2}{2}
\cfrac{A^2}{2} = 10^{\cfrac{SNR}{10}}
A^2 = 2 \times 10^{\cfrac{SNR}{10}}
A = \sqrt{2 \times 10^{\cfrac{SNR}{10}}}

написано как matlab коддля :

код Язык:javascript
копировать
% в соответствии ссоотношение сигнал/шум вычислить Сигнал Амплитуда
SignalAmplitude = sqrt( 2 * 10^(SNR/10) );

4. Генерация сигнала с одной несущей и финального сигнала.

в соответствии с

A \sin \omega n

чиновник ,производить 200 индивидуальный Сигнал, в

A

Уже найдено ранее;

код Язык:javascript
копировать
% в соответствии сAsinωnпроизводить 200 индивидуальный Сигнал
x1 = A * sin( pi * 0.165 * (0:199) ); 

а потом Сигнали Суперпозиция гауссовского белого шума :

код Язык:javascript
копировать
% Сигнал+ Гауссов белый шум
x = x1 + xn; 

5. Найдите автокорреляционную функцию и степень

Чтобы найти функцию автокорреляции, используйте функцию xcorr;

код Язык:javascript
копировать
% просить x из Автокорреляционная функция , Длинадля2N-1
y = xcorr(x, x); 

просить Сигналвласть :

код Язык:javascript
копировать
% власть : Автокорреляционная функция Амплитуда проситьсредний
% Автокорреляционная функция Да 200 индивидуальныйвласть Нова
y = y / 200; 

6. Полный код Matlab

matlab Полный код :

код Язык:javascript
копировать
% Очистить предыдущую переменную или память
clear; 

% генерировать Гауссов белый шум последовательность , иметь в виду 0 , дисперсия 1
% генерироватьиз Гауссов белый шум последовательность это иметь 200 вектор-строка элементов
xn = randn(1,200); 

% настраивать соотношение сигнал/шум 
SNR = 7;

% в соответствии ссоотношение сигнал/шум вычислить Сигнал Амплитуда
A = sqrt( 2 * 10^(SNR/10) );

% в соответствии сAsinωnпроизводить 200 индивидуальный Сигнал
x1 = A * sin( pi * 0.165 * (0:199) ); 

% Сигнал+ Гауссов белый шум
x = x1 + xn; 

% просить x из Автокорреляционная функция , Длинадля2N-1
y = xcorr(x, x); 

% власть : Автокорреляционная функция Амплитуда проситьсредний
% Автокорреляционная функция Да 200 индивидуальныйвласть Нова
y = y / 200; 

%Создать занавес
figure;
%рисовать "выходпоследовательность" изображение , Точки представлены верхними треугольниками.
plot(y);

% открытая сетка
grid on;

Результат выполнения:

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose