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求助，如果用matlab实现功率谱某一段频率到时域的转换收藏
&Frequency (Hz)&,&dB&,, -7.1,, -5.1,, -6.1,, -5.1,, -6.1,, -6.1,, -5.1,, -6.1,, -6.1,这是已知的频段，求用ifft求出对应的时域图
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为兴趣而生，贴吧更懂你。或matlab中求高斯白噪声的均值、均方值、方差，自相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度并绘图,程序如下，matlab 泊松分布
来源：网络
关键字： matlab 均值
更新时间：
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随机数的产生与测量:产生 的10000个泊松分布随机数,计算它们的均值、方差与概率密度、频谱、功率谱网友1的回答
23 什么叫带零均值高斯白噪声,它的方差阵为Q,式中,是一个常数,单位为W/Hz。若采用单边频网友2的回答
randn:产生正态分布的随机数或矩阵的函数randn:产生均值为0,方差σ^2=1,标准差σ=1的网友1的回答
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回答问题赢iPhone 6您的网站因未备案或涉及违规被禁止访问，请及时联系实际接入商办理备案.用matlab进行功率谱分析的几种方法
有很多种功率谱分析算法，如周期图法、welch法、yuler法、汤姆森多窗口谱（mtm）法、协方差谱（cov）法、修正协方差（mcov）法、burg法、多信号分类（MUSIC）、特征向量法。。。
在matlab中，为了进行信号功率谱分析，可以通过编写脚本或matlab自带的信号分析工具做到，下面介绍4种方法。
1、编写脚本实现
优点：参数可灵活设置
我编写了一段脚本，可以灵活地根据需要选择算法进行计算。
version:R2015b
各种谱估计算法
input('Please
Input spectrum estimation type:[1-9]
str2double(reply)
Hs=spectrum.periodogram;&
figure;psd(Hs,x,'Fs',Fs)
Hs=spectrum.welch;&
%welch算法
figure;psd(Hs,x,'Fs',Fs)
Hs=spectrum.yulear;
figure;psd(Hs,x,'Fs',Fs)
multitaper spectrum,汤姆森多窗口谱法
%控制分辨率，使用的斯莱皮恩蜡烛（Slepian
tapers）宽度为2*nw-1
max(256,2^nextpow2(length(x)));
figure;pmtm(x,nw,nfft,Fs)
Hs=spectrum.mcov;
covariance spectrum,修改后的协方差谱
figure;psd(Hs,x,'Fs',Fs)
Hs=spectrum.cov;&
%covariance
spectrum,协方差谱
figure;psd(Hs,x,'Fs',Fs)
arburg(x,96);
%求反射系数
numel(a(a&mean(a)))*2;
%根据反射系数确定阶数选择
figure;pburg(x,order,nfft,Fs)
%overlap百分比
ceil(ovlpPct/100*segLen);
%overlap点数
max(256,2^nextpow2(segLen));
%噪声子空间门限值=λmin*thresh
nsinusoids
6*2*2;%信号子空间维数,如果是实信号，维数要加倍。
= [nsinusoids
hamming(segLen);
%对输入数据进行分割加窗处理
figure;pmusic(x,P,nfft,Fs,win,Noverlap);
Eigenvector spectrum 特征矢量谱算法（特征向量法）
%overlap百分比
ceil(ovlpPct/100*segLen);
%overlap点数
max(256,2^nextpow2(segLen));
%噪声子空间门限值=λmin*thresh
nsinusoids
6*2*4;%信号子空间维数,如果是实信号，维数要加倍。
= [nsinusoids
hamming(segLen);
%对输入数据进行分割加窗处理
figure;peig(x,P,nfft,Fs,win,Noverlap);
warning(msgID,'Unexpected
reply type. No plot created.');
2、Signal Analyzer app（仅matlabr2016b及以后才有）
在matlab的APP标签页下点击Signal
Analyzer图标，或命令窗口输入signalAnalyzer打开。具体如何使用，点击。
Analyzer会根据分辨带宽（RBW）的取值，选择modified
periodogram或Welch算法计算功率谱。具体如何选择，更多信息，详见。
用sptool命令打开。
可以进行信号查看、滤波器设计、滤波器特性分析和信号的频谱分析，具体使用方法，点击
4、绘图-频谱估计
&在“绘图”标签页，下拉可找到如下几种谱估计方法，选择信号后直接点击即可出现频谱图。
reference：
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。一、作业内容：；对两个正弦信号做叠加后，计算离散随机过程信号的功；在matlab上实现之，并观察波形进行验证；二、实现步骤：；（一）、构造环境：；1、两个正弦波分别为A*sin(2*pi*f1*；2、在x1基础上加入加性高斯白噪声，取定信噪比为；3、对离散信号x2做非参数化谱估计，以傅里叶变换；4、求x2的功率谱p(w)，用周期图法；用间接法；5、更改采样点
一、作业内容：
对两个正弦信号做叠加后，计算离散随机过程信号的功率谱函数，由功率谱，估计信号的频率。
在matlab上实现之，并观察波形进行验证。
二、实现步骤：
（一）、构造环境：
1、两个正弦波分别为A*sin(2*pi*f1*n+a)、B*sin(2*pi*f2*n+a)，规定取样点范围n=1~128；构造函数x1=A*sin(2*pi*f1*n+a)+B*sin(2*pi*f2*n+a)；
2、在x1基础上加入加性高斯白噪声，取定信噪比为+3,来定义x2的函数为x2=x1+W（噪声）；
3、对离散信号x2做非参数化谱估计，以傅里叶变换为基础，先对x2做傅里叶变换，求出其频谱；
4、求x2的功率谱p(w)，用周期图法；用间接法；分别估计做出功率谱，并输出其功率谱波形。
5、更改采样点数，验证功率谱波形的主瓣函数图形什么情况下有重叠程度、什么情况下能够很好的区分开来。
（二）、在matlab中编写相应程序：
%清除工作空间所有之前的变量
%关闭之前的所有的figure
%清除命令行之前所有的文字
n=1:1:128;
%设定采样点n=1-128
%设定f1频率的值0.2
%设定f2频率的值0.213
%取定第一个正弦函数的振幅
%取定第一个正弦函数的振幅
%设定相位为0
x1=A*sin(2*pi*f1*n+a)+B*sin(2*pi*f2*n+a); %定义x1函数，不添加高斯白噪声
x2=awgn(x1,3);
%在x1基础上添加加性高斯白噪声，信噪比为3,定义x2函数 temp=0;
%定义临时值，并规定初始值为0
temp=fft(x2,128);
%对x2做快速傅里叶变换
pw1=abs(temp).^2/128;
%对temp做经典功率估计
k=0:length(temp)-1;
w=2*pi*k/128;
figure(1);
%输出x1函数图像
plot(w/pi/2,pw1)
%输出功率谱函数pw1图像
xlabel('信号频率/Hz');
ylabel('PSD/傅立叶功率谱估计');
title('正弦信号x1添加高斯白噪声后的,周期图法功率频谱分析');
%-------------------------------------------------------------------------
pw2=temp.*conj(temp)/128;
%对temp做向量的共轭乘积
k=0:length(temp)-1;
w=2*pi*k/128;
figure(2);
plot(w/pi/2,pw2);
%输出功率谱函数pw2图像
xlabel('信号频率/Hz');
ylabel('PSD/傅立叶功率谱估计');
title('正弦信号x1自相关法功率谱估计');
三、在matlab中，输出的功率谱图像。
1、用直接法，功率谱图像。
2、用间接法（自相关函数）做出功率谱图像。
由上面的图像发现，峰值主瓣有重合，不能区分开来，峰值点处的坐标只有一个峰值点x=0.2109。所以，不能有效的估计出f1，f2。
3、更改采样点n=512后。
%清除工作空间所有之前的变量
%关闭之前的所有的
%清除命令行之前所有的文字
n=1:1:512;
%设定采样点n=1-128
%设定f1频率的值0.2
%设定f2频率的值0.213
%取定第一个正弦函数的振幅
%取定第一个正弦函数的振幅
%设定相位为0
x1=A*sin(2*pi*f1*n+a)+B*sin(2*pi*f2*n+a); %定义x1函数，不添加高斯白噪声
x2=awgn(x1,3);
%在x1基础上添加加性高斯白噪声，信噪比为3,定义x2函数 temp=0;
%定义临时值，并规定初始值为0
temp=fft(x2,512);
%对x2做快速傅里叶变换
pw1=abs(temp).^2/512;
%对temp做经典功率估计
k=0:length(temp)-1;
w=2*pi*k/512;
figure(1);
%输出x1函数图像
plot(w/pi/2,pw1)
%输出功率谱函数pw1图像
xlabel('信号频率/Hz');
ylabel('PSD/傅立叶功率谱估计');
title('正弦信号x1添加高斯白噪声后的,周期图法功率频谱分析');
%-------------------------------------------------------------------------
pw2=temp.*conj(temp)/512;
%对temp做向量的共轭乘积
k=0:length(temp)-1;
w=2*pi*k/512;
figure(2);
plot(w/pi/2,pw2);
%输出功率谱函数pw2图像
xlabel('信号频率/Hz');
ylabel('PSD/傅立叶功率谱估计');
title('正弦信号x1自相关法功率谱估计');
（1）、采点为n=512时，功率谱图像
由图像坐标可以清楚的得到峰值点的坐标，X1=0.1992，X2=0.2129，这样不会出现峰值的重合现象，能够清楚的估计信号的频率。
4、更改采样点n=1024后。
%清除工作空间所有之前的变量
%关闭之前的所有的figure
%清除命令行之前所有的文字
n=1:1:1024;
%设定采样点n=1-128
%设定f1频率的值0.2
%设定f2频率的值0.213
%取定第一个正弦函数的振幅
%取定第一个正弦函数的振幅
%设定相位为
包含各类专业文献、专业论文、中学教育、文学作品欣赏、高等教育、应用写作文书、各类资格考试、幼儿教育、小学教育、51MATLAB经典功率谱估计法等内容。　
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