分析此代码运行的结果:fs=1000; %设置采样频率 1k N=1024; %采样点数 n=0:N-1; t=0:1/fs:1-1/fs; %时间序列 f=n*fs/N; %频率序列 Signal_Original=sin(2*pi*200*t); %信号200Hz正弦波 Signal_Noise=sin(2*pi*50*t); %噪声50Hz正弦波 Mix_Signal=Signal_Original+Signal_Noise; %将信号Signal_Original和Signal_Original合成一个信号进行采样 subplot(221); plot(t, Mix_Signal); %绘制信号Mix_Signal的波形 xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('原始信号'); grid on; subplot(222); y=fft(Mix_Signal, N); %对信号 Mix_Signal做FFT plot(f,abs(y)); xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅'); title('原始信号FFT'); grid on; b = fir1(60, [0.25 0.6],triang(61)); %60阶FIR低通滤波器,截止频率125Hz %y2= filter(b, 1, x); y2=filtfilt(b,1,Mix_Signal); %经过FIR滤波器后得到的信号 Ps=sum(Signal_Original.^2); %信号的总功率 Pu=sum((y2-Signal_Original).^2); %剩余噪声的功率 SNR=10*log10(Ps/Pu); %信噪比 y3=fft(y2, N); %经过FIR滤波器后得到的信号做FFT subplot(223); plot(f,abs(y3)); xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅'); title('滤波后信号FFT'); grid on; [H,F]=freqz(b,1,512); %通过fir1设计的FIR系统的频率响应 subplot(224); plot(F/pi,abs(H)); %绘制幅频响应 xlabel('归一化频率'); title(['Order=',int2str(30),' SNR=',num2str(SNR)]); grid on;
时间: 2024-03-19 18:40:09 浏览: 10
此代码的运行结果是:首先设置了采样频率fs为1000Hz,采样点数N为1024,时间序列t和频率序列f的计算。接着生成了信号200Hz正弦波Signal_Original和噪声50Hz正弦波Signal_Noise,并将它们合成一个信号Mix_Signal进行采样。然后绘制了Mix_Signal的时域波形和频域波形。之后使用fir1函数设计了一个60阶FIR低通滤波器,截止频率125Hz,对Mix_Signal进行滤波,得到了经过FIR滤波器后的信号y2,计算了信号的总功率Ps和剩余噪声的功率Pu,并计算了信噪比SNR。最后绘制了经过FIR滤波器后的信号FFT和通过fir1设计的FIR系统的幅频响应。
相关问题
fs=1000;%采样频率 N=1024;%采样点数 T=1/fs; nT=(0:T:1); xa=sin(2*pi*50*nT)+sin(2*pi*350*nT)+sin(2*pi*400*nT);给xa加高斯白噪声
可以使用上述提到的 `randn` 函数生成高斯白噪声信号,然后将其加到原始信号上即可。以下是示例代码:
```
fs = 1000; % 采样频率
N = 1024; % 采样点数
T = 1/fs;
nT = (0:T:1);
xa = sin(2*pi*50*nT) + sin(2*pi*350*nT) + sin(2*pi*400*nT); % 原始信号
mu = 0; % 高斯白噪声的均值
sigma = 0.1; % 高斯白噪声的标准差
noise = mu + sigma * randn(1, N); % 生成高斯白噪声信号
xa_noisy = xa + noise; % 将噪声加到原始信号上
```
其中,`sigma` 参数可以调整高斯白噪声的强度,值越大噪声越强。
如下代码fs = 1000; % 采样频率fc = 200; % 截止频率N = 100; % 滤波器阶数b = fir1(N, fc/(fs/2)); % FIR低通滤波器系数当中的滤波器阶数10如何得出
在这段代码中,滤波器阶数N=100是根据应用场景和设计要求而确定的。
在数字滤波器设计中,通常需要根据所需的滤波器性能指标来选择滤波器的阶数。常见的性能指标包括滤波器的截止频率、通带最大衰减、阻带最小衰减等等。
对于这个例子而言,我们需要实现一个低通滤波器,截止频率为200Hz,采样频率为1000Hz。根据Butterworth滤波器的设计方法,我们可以选择一个阶数为10的滤波器,以实现所需的滤波器性能。
具体计算方法可以使用MATLAB中的butter函数来实现,代码如下:
```
fs = 1000; % 采样频率
fc = 200; % 截止频率
N = 10; % 滤波器阶数
[b, a] = butter(N, fc/(fs/2)); % Butterworth低通滤波器系数
```
这里使用了MATLAB中的butter函数,它可以根据所选的滤波器类型、阶数和截止频率来计算出所需的滤波器系数。在这里,我们选择了Butterworth滤波器,阶数为10,截止频率为200Hz,得到了一个滤波器系数b和a。其中,b为FIR滤波器的系数,a为IIR滤波器的系数。在这里,我们只需要使用b即可实现FIR滤波器的设计。