matlab 两个幅度相同不同频率的正弦波合成的信号 并加入一个高斯白噪音 然后通过带通滤波器去除噪声,画出合成信号,加噪声信号和去噪声信号的时域和频域

时间: 2024-11-18 19:17:46 浏览: 34
在MATLAB中,你可以按照以下步骤操作来生成、处理并可视化两个幅度相同但频率不同的正弦波,再添加高斯白噪声,并最终通过带通滤波器进行降噪: 1. **生成正弦波**: 使用`sin()`函数创建两个不同频率的正弦波,例如: ```matlab f1 = 50; % 高频正弦波频率 (Hz) f2 = 100; % 低频正弦波频率 (Hz) t = linspace(0, 1, 1000); % 时间范围 (假设采样率为1kHz) x1 = sin(2 * pi * f1 * t); x2 = sin(2 * pi * f2 * t); ``` 2. **幅度匹配**: 如果两个正弦波需要有相同的幅度,可以调整其中一个的振幅: ```matlab x2 = x2 * abs(max(x1)); % 将x2的幅度调整至与x1相等 ``` 3. **叠加正弦波**: 合成信号 `y` 为两者之和: ```matlab y = x1 + x2; ``` 4. **添加高斯白噪声**: 使用`awgn()`函数添加噪声,假设SNR(信噪比)为某个值,如10dB: ```matlab snr = 10; % dB noise_power = 10^(-snr/10) * var(y); w = randn(size(y)) * sqrt(noise_power); noisy_y = y + w; ``` 5. **带通滤波**: 使用`fir1()`或`designfilt()`设计一个带通滤波器,然后应用到`noisy_y`上。比如,设计一个30Hz到70Hz的低通滤波器: ```matlab [b, a] = fir1(100, [0.3 0.7]); % 设计一个6th-order Butterworth带通滤波器 filtered_y = filter(b, a, noisy_y); ``` 6. **绘制时域和频域图**: 对于时域,可以使用`plot()`或`stairs()`画出: ```matlab subplot(2, 1, 1) plot(t, y, 'b', 'LineWidth', 2), hold on plot(t, noisy_y, 'g--', 'LineWidth', 2) plot(t, filtered_y, 'r:', 'LineWidth', 2) legend('Original Signal', 'Noisy Signal', 'Filtered Signal') title('Time Domain') subplot(2, 1, 2) [Pxx, f] = pwelch(filtered_y, [], [], [], Fs); % 波形功率谱密度(PSD) plot(f, Pxx, 'r') title('Frequency Domain') xlabel('Frequency (Hz)') ylabel('Power/Frequency') hold off ``` 这里我们使用了`pwelch()`函数计算并绘制了频谱。
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