乘性噪声背景下信号检测matlab

以下是一个简单的乘性噪声背景下信号检测的MATLAB代码：

% 生成信号和噪声
N = 1000; % 信号长度
t = linspace(0,1,N); % 时间轴
s = sin(2*pi*10*t); % 信号
noise_power = 0.1; % 噪声功率
noise = sqrt(noise_power)*randn(1,N); % 高斯白噪声

% 添加噪声到信号中
x = s + noise;

% 绘制信号和噪声
subplot(2,1,1);
plot(t, s);
title('Signal');
subplot(2,1,2);
plot(t, x);
title('Signal with noise');

% 信号检测
SNR = 10; % 信噪比
threshold = sqrt(noise_power)*sqrt(2*log(SNR)); % 阈值
detection = abs(x) > threshold; % 检测结果

% 绘制检测结果
figure;
plot(t, detection);
title('Detection result');

该代码首先生成一个10 Hz正弦波信号，并添加一个功率为0.1的高斯白噪声。然后，它使用信噪比（SNR）来计算阈值，并将检测结果绘制为二进制序列。检测结果显示为需要检测的信号的存在或缺失。

相关问题

双滑动窗 信号检测 matlab

### 双滑动窗口信号检测 MATLAB 实现

#### 1. 基本概念
双滑动窗口能量检测算法广泛应用于雷达信号处理领域，尤其适用于检测未知信号的存在。该方法通过比较两个连续滑动窗口内的接收能量比值来进行决策[^3]。

#### 2. 算法描述
此算法的核心在于设置两个不同长度的滑动窗口：一个较短的小窗口（用于捕捉瞬态变化），另一个较长的大窗口（提供背景噪声估计）。通过对这两个窗口内接收到的能量进行对比分析，可以有效地区分目标信号与背景噪声。

具体来说，在每次迭代过程中：

- 计算当前时刻 t 的小窗口和大窗口中的总能量 E_small(t) 和 E_large(t)
- 形成比例因子 m = E_small(t)/E_large(t)，并将其与预设门限 η 进行比较
- 如果 m > η，则认为存在潜在的目标；反之则视为正常情况下的随机波动

#### 3. MATLAB 代码实现
下面是一个简单的MATLAB函数示例，展示了如何利用上述原理构建一个基础版本的双滑动窗口能量检测器:

function [detectedSignals, ratioValues] = dualSlidingWindowDetection(signalData, smallWindowSize, largeWindowSize, threshold)

% 初始化参数
numSamples = length(signalData);
ratioValues = zeros(1,numSamples); % 存储每一步的比例因子m
detectedSignals = false(size(signalData)); 

for i=largeWindowSize:numSamples-smallWindowSize
    
    % 获取大小窗口的数据片段
    bigWinIdxs = max(i-largeWindowSize+1,1):i;
    smallWinIdxs = i:i+smallWindowSize-1;

    % 计算两者的平均功率/能量
    avgPowerBigWndw = mean(abs(signalData(bigWinIdxs)).^2);
    avgPowerSmallWndw = mean(abs(signalData(smallWinIdxs)).^2);

    % 得到比例因子m
    currentRatioValue = avgPowerSmallWndw / avgPowerBigWndw;
    
    % 判断是否超过给定阈值
    detectedSignals(i)=currentRatioValue>threshold; 
    
end

end

这段程序接受输入的时间序列数据 `signalData` ，以及定义好的小窗口宽度 (`smallWindowSize`)、大窗口宽度(`largeWindowSize`) 和判定门限(`threshold`) 。 输出结果包括布尔型数组 `detectedSignals` 表明哪些样本点被识别为目标事件的发生位置，还有实际计算得到的所有时间步上的比例因子 `ratioValues`.