Автор: Пользователь скрыл имя, 23 Февраля 2012 в 22:15, курсовая работа
У даній роботі ставиться задача виділення гармонічних сигналів з нормального шуму з використанням рекурсивних Chebyschev IIR і не рекурсивних Equiripple FIR цифрових фільтрів. Рішення такої задачі дозволить краще зрозуміти процес фільтрації та особливості кожного із зазначених типів цифрових фільтрів.
if t(i)<=Tr&t(i)>=-Tr, y3(i)=randn;
else y3(i)=0;
end
end
%согласование амплитуды шума для Uш=1
if (abs(min(y3))>max(y3))
k=abs(min(y3));
else k=max(y3);
end
y3=y3.*(1/k);
%Графическое отображение сигнала шума
figure(3);
plot(t,y3);
title('Noise signal');
xlabel('t, sec');
ylabel('U, V');
grid on;
Sum_sign=y1+y2+y3;%построение сложного сигнала
%Графическое отображение сложного сигнала
figure(4);
%subplot(2,1,1);
plot(t,Sum_sign);
title('Compound signal');
xlabel('t, sec');
ylabel('U, V');
grid on;
U1=1;
f1=6.5;
Fs=100*f2
shag=1/Fs;
T=1;
t=0:shag:T; %задание переменной времени
s1=U1.*cos(2*pi*f1.*t);
figure(1); plot(t,s1); %построение графика сигнала
xlabel('t, sec');
ylabel('sig1(t)','Rotation',0.
U2=3;
f2=16;
shag=1/Fs;
T=1;
t=0:shag:T;
s2=U2.*cos(2*pi*f2.*t);
figure(2); plot(t,s2);
xlabel('t, sec');
ylabel('sig2(t)','Rotation',0.
%Формирование шума (рис. 3)
m=0;
s=1;
Ushum=2;
shum=random('norm',m,s,1,
figure(3); plot(t,shum);
xlabel('t, sec');
ylabel('shum(t)','Rotation',0.
%Формирование смеси cигналов с шумом (рис. 4)
sumiw=s1+s2+Ushum*shum;
figure(4); plot(t,sumiw);
xlabel('t, sec');
ylabel('sumiw(t)','Rotation',
%Построение спектра смеси (рис. 5)
fmax=1/shag;
df=1/T;
f=-0.5*fmax:df:0.5*fmax;
Y=shag*fft(sumiw)
Yshift=fftshift(Y);
Aabs=abs(Yshift);
Информация о работе Цифрова обробка моделі суміші сигналів на фоні завад в середовищі MATLAB