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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