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1、实验二 典型信号的相关分析1.实验目的 在理论学习的基础上，通过本实验加深对相关分析概念、性质、作用的理解，掌握用相关分析法测量信号中周期成分的方法。 2.实验内容 自相关函数表示波形自身不同时刻的相似程度。与波形分析、频谱分析相比，它具有能够在强噪声干扰情况下准确地识别信号周期的特点。 实验内容为计算正弦波、方波、三角波、白噪声和受50%白噪声干扰的正弦波信号的自相关系数，确定信号周期。3实验仿真 下以各个仿真波形图中，为了方便比较原信号和相关函数之间的关系，在作图的过程中只画出了和原信号相同的点数的相关函数。实际上相关函数所占的点是和原函数所占点数之间的关系为。一 噪声信号的自相关1 代码
2、：%gaussnoise.mx=-10:.01:10;m=-20:.01:20;y=randn(size(x);z=xcorr(y,unbiased);subplot(3,1,1);plot(x,y);title(gauss noise); subplot(3,1,2);plot(x,y);title(gauss noise); subplot(3,1,3);plot(m(1001:3000),z(1001:3000);title(auto-correlation); 2 仿真图形：只有在零点有一较大值，其它点处均接近于零。二 正弦函数的自相关1 代码：%sinx.mx=-5:.01:5;m=
3、-10:.01:10;y=sin(2*pi*x);z=xcorr(y,unbiased);subplot(3,1,1);plot(x,y) subplot(3,1,2);plot(x,y) subplot(3,1,3);plot(m(501:1500),z(501:1500);xlabel(auto-correlation);2 仿真图形：相关函数与原函数相位相差90度，为一余弦函数。三 方波的自相关1 代码：%fangbo.mx=1:500;m=-500:500;a0=1 1 1 1 1 1 1 1 1 1;a=cat(2,a0,a0,a0,a0,a0);y=cat(2,a,-a,a,-a,
4、a,-a,a,-a,a,-a);z=xcorr(y,unbiased);subplot(3,1,1);plot(x,y);axis(0,500,-1.2,1.2);subplot(3,1,2);plot(x,y);axis(0,500,-1.2,1.2);subplot(3,1,3);plot(m(251:750),z(251:750);xlabel(auto-correlation);2 仿真图形：相关函数为一三角波。四 三角波的自相关1 代码：%sanjiaobo.mx=-99:100;m=-200:200a0=-5 -4.5 -4 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5
5、 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 ;a=cat(2,a0,-a0);y=cat(2,a,a,a,a,a);z=xcorr(y,unbiased);subplot(3,1,1);plot(x,y);axis(-99,100,-6,6); subplot(3,1,2);plot(x,y);axis(-99,100,-6,6); subplot(3,1,3);plot(m(101:301),z(101:301);2 仿真图形：相关函数类似一个正弦波。五 拍波的自相关1 代码：x=-10:.01:10;m=-20:.01:10;y=sin(4*pi*x)+sin(0.94*
6、4*pi*x+0.01);z=xcorr(y,unbiased);subplot(3,1,1);plot(x,y);subplot(3,1,2);plot(x,y);subplot(3,1,3);plot(m(1001:3000),z(1001:3000);xlabel(auto-correlation);2 仿真图形：相关函数仍为一拍波形式的信号。六 正弦波加噪声信号的自相关1 代码：%sinx_add_noise.mx=-10:.01:10;m=-20:.01:10;y=sin(2*pi*x)+randn(size(x)/2;z=xcorr(y,unbiased);z=xcorr(y,unbiased);subplot(3,1,1);plot(x,y);subplot(3,1,2);plot(x,y);subplot(3,1,3);plot(m(1001:3000),z(1001:3000);xlabel(auto-correlation);2 仿真图形：相关函数为一带有毛剌的正弦信号。我们仍能从相关函数来确认该信号为一正弦信号。结论： 能过做信号的自相关分析我们可以确定信号的周期，自相关函数表示波形自身不同时刻的相似程度。与波形分析、频谱分析相比，它具有能够在强噪声干扰情况下准确地识别信号周期的特点。
