用MATLAB写出下列实验代码(6)产生-512点的随机序列x.(n),并用x0(n)和x.(n)作线性卷积,观察卷积前后x0(n)频谱的变化。要求将x0(n)分成8段,分别采用重叠相加法和重叠保留法。
时间: 2024-11-09 11:29:42 浏览: 63
matlab-疲劳曲线拟合算法(S-N曲线)-线性回归
5星 · 资源好评率100%
在MATLAB中,你可以使用`randn`函数生成一个随机序列,然后使用`conv`函数进行线性卷积。对于频谱变化的观察,可以利用`fft`和`ifft`函数对信号进行快速傅里叶变换。以下是完成这个实验的步骤:
```matlab
% 生成随机序列x(n)
length_seq = 512;
x_n = randn(1, length_seq);
% 定义x0(n)作为你要使用的模板信号,这里假设它是一个已知的信号
x0_n = % 替换为你的模板信号
% 线性卷积
[conv_result, ~] = conv(x_n, x0_n, 'full');
% 分割x0(n)成8段,这里以96点为每一段长度,余数部分处理
segment_length = floor(length(x0_n) / 8);
segments_x0 = reshape(x0_n, segment_length, 8);
% 使用两种方法处理卷积
for i = 1:8
overlap_sum = zeros(segment_length, 1);
for j = 1:length(segments_x0{i})
if j > segment_length - length(x_n)
overlap_sum(j) = overlap_sum(j) + segments_x0{i}(j);
else
overlap_sum(j) = overlap_sum(j) + segments_x0{i}(j) * x_n(end - (j - 1));
end
end
% Overlap and Save (重叠保留法)
overlap_save = zeros(segment_length, 1);
for j = 1:length(segments_x0{i}) - length(x_n) + 1
overlap_save(j:j+length(x_n)-1) = overlap_save(j:j+length(x_n)-1) + segments_x0{i}(j:j+length(x_n)-1);
end
% 对结果应用FFT,并观察频谱变化
[X_fft_i_sum, f] = fft(overlap_sum);
[X_fft_i_save, ~] = fft(overlap_save);
% 可能需要调整幅值以便于可视化
X_fft_i_sum = abs(X_fft_i_sum);
X_fft_i_save = abs(X_fft_i_save);
% 显示和比较两者的频谱
subplot(4, 2, i*2-1), plot(f, X_fft_i_sum), title(['Segment ' num2str(i) ' - Sum']);
subplot(4, 2, i*2), plot(f, X_fft_i_save), title(['Segment ' num2str(i) ' - Save']);
end
%
阅读全文