matlab计算,有一周期为4的正弦波上叠加了方差为0.1的正态分布的随机噪声的信号,用循环结构编制一个三点线性滑动平均的程序。(提示:①用0.1*randn(1,n)产生方差为0.1的正态分布的随机噪声;②三点线性滑动平均就是依次取每三个相邻数的平均值作为新的数据,如x1(2)=(x(1)+x(2)+x(3))/3,x1(3)=( x(2)+x(3)+x(4))/3……)
时间: 2024-02-11 13:09:20 浏览: 310
好的,我会为您解答这个问题。
以下是一段使用循环结构编写的三点线性滑动平均程序,用于处理周期为4的正弦波上叠加了方差为0.1的正态分布随机噪声的信号:
```matlab
% 定义周期为4的正弦波的参数
A = 1; % 振幅
f = 1/4; % 频率
t = linspace(0, 8*pi, 1000); % 时间序列
% 生成周期为4的正弦波和方差为0.1的正态分布随机噪声的信号
x = A*sin(2*pi*f*t) + 0.1*randn(1, length(t));
% 计算三点线性滑动平均
x1 = zeros(1, length(x));
x1(1) = x(1); % 第一个点不需要平均
for i = 2:length(x)-1
x1(i) = (x(i-1) + x(i) + x(i+1))/3;
end
x1(end) = x(end); % 最后一个点不需要平均
% 绘制原始信号和平滑后的信号
figure
subplot(2, 1, 1)
plot(t, x)
xlabel('时间')
ylabel('幅值')
title('原始信号')
subplot(2, 1, 2)
plot(t, x1)
xlabel('时间')
ylabel('幅值')
title('平滑后的信号')
```
此代码将生成一个周期为4的正弦波和方差为0.1的正态分布随机噪声的信号,并使用循环结构计算三点线性滑动平均。最后,利用Matlab中的“subplot”函数绘制原始信号和平滑后的信号的图像。
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