写一段matlab产成噪声调频信号的代码
时间: 2023-04-02 16:02:07 浏览: 112
以下是产生噪声调频信号的 MATLAB 代码:
% 设置参数
fs = 100; % 采样率
t = :1/fs:1-1/fs; % 时间向量
fc = 100; % 载波频率
fm = 10; % 调制频率
beta = 5; % 调制指数
noise_power = .01; % 噪声功率
% 产生调制信号
m = cos(2*pi*fm*t); % 调制信号
s = cos(2*pi*fc*t + beta*m); % 调频信号
% 添加噪声
n = sqrt(noise_power)*randn(size(s)); % 高斯白噪声
x = s + n; % 带噪声的信号
% 绘制信号图形
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t,m);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');
title('调制信号');
subplot(3,1,2);
plot(t,s);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');
title('调频信号');
subplot(3,1,3);
plot(t,x);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');
title('带噪声的信号');
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写一段matlab的雷达弱目标信号处理的代码
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于模拟雷达接收到的弱目标信号的处理过程。该代码实现了一个基于恒虚警率(CFAR)算法的目标检测器,可以对接收到的信号进行处理,并输出目标的位置和强度等信息。
```matlab
% 模拟接收到的雷达信号
fs = 100e3; % 采样率
t = 0:1/fs:0.2; % 采样时间
f0 = 10e3; % 起始频率
f1 = 20e3; % 终止频率
s = chirp(t,f0,t(end),f1); % 发射信号
s_delayed = [zeros(1,round(0.05*fs)),s,zeros(1,round(0.05*fs))]; % 延迟后的信号
s_received = awgn(s_delayed,20,'measured'); % 添加高斯白噪声
% 目标检测器
N = 16; % 窗口大小
K = 2; % 检测器系数
Pfa = 1e-6; % 假警率
Pd = 0.9; % 检测概率
Ns = 1000; % 仿真次数
threshold = zeros(1,Ns); % 阈值
for i=1:Ns
noise = sort(abs(randn(1,N)));
threshold(i) = noise(round(Pfa*N)+1)*K;
end
signal_power = abs(s).^2;
Np = length(s_received)-N+1;
detection_map = zeros(1,Np);
for i=1:Np
window = abs(s_received(i:i+N-1)).^2;
detection_map(i) = sum(window)/N;
if detection_map(i) > threshold
detection_map(i) = detection_map(i) - threshold;
else
detection_map(i) = 0;
end
end
detection_map = detection_map/max(detection_map);
detection_indices = find(detection_map > Pd);
% 输出结果
figure(1);
subplot(2,1,1);
plot(t,s,'b',t,s_received,'r');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
title('雷达接收到的信号');
legend('发射信号','接收信号');
subplot(2,1,2);
plot(1:Np,detection_map,'b',detection_indices,detection_map(detection_indices),'r.');
xlabel('样本序号');
ylabel('检测统计量');
title('目标检测结果');
```
该代码首先模拟了一个 FMCW 雷达接收到的信号,包括一个 chirp 调频信号和一些高斯白噪声。接着,代码实现了一个基于 CFAR 算法的目标检测器,通过计算接收信号中移动窗口内的信号功率,生成一个检测统计量,并根据预设的虚警率和检测概率,计算出一个阈值,并将检测统计量与阈值进行比较,得出目标检测结果。最后,代码将发射信号、接收信号和检测结果绘制在图形界面上,方便用户进行观察和分析。
使用matlab写一段线性调频信号的广义互相关时延估计的代码
好的,以下是一个基于MATLAB的线性调频信号的广义互相关时延估计的简单代码示例:
```matlab
% 生成两个线性调频信号,频率从100Hz到200Hz,时长为1秒
fs = 8000;
t = linspace(0, 1, fs, false);
signal1 = chirp(t, 100, 1, 200, 'linear');
signal2 = chirp(t, 100, 1, 200, 'linear');
% 随机加入一些噪声
noise = 0.1*randn(size(signal1));
signal1 = signal1 + noise;
signal2 = signal2 + noise;
% 计算两个信号的互相关函数
corr = xcorr(signal1, signal2);
% 前一半是反转的结果,后一半是正确的结果
corr = corr(length(corr)/2+1:end);
% 计算广义互相关函数
phi = angle(fft(corr));
phi = [phi(length(phi)/2+1:end) phi(1:length(phi)/2)];
phi = abs(ifft(exp(1i*phi)));
% 找到最大值的索引,即为两个信号之间的时延
delay = find(phi == max(phi)) - length(signal1) + 1;
fprintf('Delay between the two signals: %d samples\n', delay);
```
在这个示例中,我们使用了MATLAB内置函数`chirp`生成了两个时长为1秒的线性调频信号,并加入了一些随机噪声。然后,我们计算了这两个信号的互相关函数,然后通过广义互相关函数计算了它们之间的时延。最后,我们使用`find`函数找到了时延的索引,并打印出了时延的值。
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