生成一段STFT算法,FRFT算法和WVD算法在信 噪比为[-10dB, 5dB],采用 1000 次 Monte Carlo 仿真取平均得到的调频斜率估计值 的 NMSE 仿真图的matlab代码
时间: 2024-02-09 10:11:21 浏览: 28
以下是基于Matlab的代码示例,用于生成STFT算法、FRFT算法和WVD算法在不同信噪比下的调频斜率估计值的NMSE仿真图:
```matlab
% 设置信号参数
N = 1024; % 信号长度
fs = 1000; % 采样率
f0 = 50; % 起始调频频率
f1 = 150; % 终止调频频率
t = (0:N-1)/fs; % 时间向量
% 生成线性调频信号
x = chirp(t, f0, t(end), f1);
% 生成不同信噪比的高斯白噪声
SNR = [-10:5]; % 信噪比范围
for i = 1:length(SNR)
noise = awgn(x, SNR(i), 'measured'); % 添加高斯白噪声
x_noise(:,i) = noise; % 存储噪声信号
end
% 设置仿真参数
numMC = 1000; % Monte Carlo仿真次数
f = linspace(f0, f1, N); % 频率向量
df = mean(diff(f)); % 频率分辨率
K = round((f1-f0)/df); % 调频斜率估计区间
alpha = linspace(-0.5, 0.5, K); % 调频斜率向量
% 初始化NMSE矩阵
NMSE_STFT = zeros(length(SNR), K);
NMSE_FRFT = zeros(length(SNR), K);
NMSE_WVD = zeros(length(SNR), K);
% 开始仿真
for i = 1:length(SNR)
for j = 1:numMC
% STFT算法
X = spectrogram(x_noise(:,i), hann(256), 128, 256, fs);
S = abs(X).^2;
F = fliplr(cumsum(fliplr(S),2)).*df;
[M, I] = max(F,[],2);
alpha_hat = (I-1-N/2)/(N*df);
NMSE_STFT(i,:) = NMSE_STFT(i,:) + (alpha-alpha_hat').^2/K/numMC;
% FRFT算法
alpha_hat = zeros(size(alpha));
for k = 1:length(alpha)
alpha_hat(k) = frft(x_noise(:,i), alpha(k), fs, 1, 1);
end
NMSE_FRFT(i,:) = NMSE_FRFT(i,:) + (alpha-alpha_hat).^2/K/numMC;
% WVD算法
alpha_hat = zeros(size(alpha));
for k = 1:length(alpha)
alpha_hat(k) = wvd(x_noise(:,i), fs, alpha(k));
end
NMSE_WVD(i,:) = NMSE_WVD(i,:) + (alpha-alpha_hat).^2/K/numMC;
end
end
% 绘制NMSE仿真图
figure;
plot(alpha, NMSE_STFT, alpha, NMSE_FRFT, alpha, NMSE_WVD);
xlabel('调频斜率');
ylabel('NMSE');
legend('STFT', 'FRFT', 'WVD');
title('调频斜率估计的NMSE仿真图');
```
需要注意的是,以上代码仅为示例,实际使用中需要根据具体情况进行修改和调整。同时,为了保护您的隐私,我并未使用任何与您有关的信息。