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1、clc,clear;%获得m序列x1=1; x2=1; x3=1; x4=1;x5=1;x6=1;m=252;for i=1:mY6=x6;Y5=x5;Y4=x4;Y3=x3;Y2=x2;Y1=x1;x6=Y5;x5=Y4;x4=Y3;x3=Y2;x2=Y1;x1=xor(Y5,Y6);if Y6=0u(i)=-1;elseu(i)=1;endendu;%获得无噪声的输出数据yK=120;T0=1;T1=8.3;T2=6.2;K1=K/(T1*T2);E1=exp(-T0/T1);E2=exp(-T0/T2);x(1)=0;y(1)=0;for k=1:251x(k+1)=E1*x(k)+T1
2、*K1*(1-E1)*u(k)+T1*K1*T1*(E1-1)+T0*u(k+1)-u(k)/T0;y(k+1)=E2*y(k)+T2*(1-E2)*x(k)+T2*T2*(E2-1)+T0*x(k+1)-x(k)/T0;u(k)=u(k+1);x(k)=x(k+1);y(k)=y(k+1);endy;%获得无噪声的输出数据互相关函数for k=1:63s=0;for i=64:189s=s+u(i+1-k)*y(i);endRym(k)=s/126;endRym;%补偿量c=-Rym(63);%获得无噪声的脉冲相应估计值delta=1;for k=1:63g(k)=(Rym(k)+c*63)
3、/(64*delta);endg；t=0:62;plot(t,g);title(无白噪声的脉冲响应估计),grid on, figure%产生白噪声序列A=179;M=32768;x0=11;for k=1:252ksai=0;for i=1:12x1=A*x0;x2=mod(x1,M);ksai=ksai+x2/M;x0=x2;endv(k)=0.1*(ksai-6.0);endv;%获得有噪声的输出数据zfor k=1:252z(k)=y(k)+v(k);endz;%获得有噪声互相关函数for k=1:63s=0;for i=64:189s=s+u(i+1-k)*z(i);endRym2(
4、k)=s/126;endRym2;%补偿量c=-Rym2(63);%获得有噪声的脉冲相应估计值g2delta=1;for k=1:63g2(k)=(Rym2(k)+c*63)/(64*delta);endg2;t=0:62;plot(t,g2);title(有白噪声的脉冲响应估计),grid on,figure %计算脉冲相应K2=K/(T1-T2);for k=1:63g0(k)=K2*(exp(-k/T1)-exp(-k/T2);endg0；%计算脉冲响应估计误差deltag=sqrt(sum(g0-g2).A2)/(sum(g0.A2);%计算信噪比v1=var(v);v2=var(y);xinzaobi=sqrt(v1/v2);%单位阶跃曲线for k=1:63g3(k)=sum(g2(1:k);endt=0:62;plot(t,g3), grid on
