用matlab实现滑动平均去噪是工程上普遍应用的去噪方法，设受噪声干扰的信号为 f [ n ]= s [ n ]+ d [ n ]，其中 s [ n ]=(2n)0.9"为有用信号为， d [ n ］为噪声。已知 M 点滑动平均系统的输入输出关系为 y [ n ]=,编程实现用M点滑动平均系统对受噪声干扰的信号的去噪

以下是用 MATLAB 实现 M 点滑动平均系统对受噪声干扰的信号的去噪的代码：

% 假设原始信号为 f[n]
N = 100; % 信号长度
d = randn(1, N); % 假设噪声为高斯白噪声
s = 2*(0:N-1).^0.9; % 假设有用信号为 s[n]=(2n)^0.9
f = s + d; % 受噪声干扰的信号

% 假设 M=5
M = 5;

% 对 f[n] 进行 M 点滑动平均
filtered_f = zeros(1, N);
for i = 1:N
    if i < M
        filtered_f(i) = mean(f(1:i));
    else
        filtered_f(i) = mean(f(i-M+1:i));
    end
end

% 去噪后的信号为 filtered_f[n]

其中，`randn(1, N)` 生成长度为 N 的高斯白噪声，`s = 2*(0:N-1).^0.9` 生成长度为 N 的有用信号。在实现中，我们通过循环遍历信号的每一个点，并根据窗口大小计算出该点的输出值，最后将所有的输出值组成一个数组返回。

相关问题

如何使用MATLAB实现了M=9点滑动平均滤波，对受噪声干扰的正弦信号进行滤波，去除噪声干扰后输出信号

可以使用MATLAB中的`filter`函数实现M=9点滑动平均滤波，对受噪声干扰的正弦信号进行滤波，去除噪声干扰后输出信号。具体步骤如下：

1. 生成受噪声干扰的正弦信号，其中噪声是均值为0、方差为1的高斯分布随机信号。

N = 1000;   % 信号长度
t = linspace(0, 1, N);   % 时间序列
s = sin(2 * pi * 5 * t);   % 正弦信号
n = randn(1, N);   % 均值为0、方差为1的高斯分布随机噪声信号
x = s + n;   % 受噪声干扰的正弦信号

2. 定义M=9点滑动平均滤波器的传递函数，对信号进行滤波。

M = 9;   % 滑动窗口大小
b = ones(1, M) / M;   % 滑动平均滤波器的传递函数
a = 1;   % 滤波器的分母系数
y = filter(b, a, x);   % 对输入信号进行滤波

3. 绘制原始信号、受噪声干扰的输入信号、滤除噪声干扰的输出信号三个图像。

subplot(3, 1, 1);
plot(t, s);
title('原始信号');
subplot(3, 1, 2);
plot(t, x);
title('受噪声干扰的输入信号');
subplot(3, 1, 3);
plot(t, y);
title('滤除噪声干扰的输出信号');

在绘制图像时，使用`subplot`函数将三个图像分别显示在一个窗口中。运行上述MATLAB代码，即可得到原始信号、受噪声干扰的输入信号、滤除噪声干扰的输出信号三个图像，其中第二个图像为蓝色，表示受噪声干扰的正弦信号，第三个图像为橙色，表示滤除噪声干扰的输出信号。可以看到，滤波后的输出信号已经去除了噪声干扰，基本还原了原始信号。

已知受噪声干扰的正弦信号，其中表示均值为0方差为1的高斯分布随机信号。试用M=9点滑动平均系统滤除信号中的噪声干扰。给出matlab解决思路

在MATLAB中，可以使用如下代码实现M=9点滑动平均滤波：

% 生成受噪声干扰的正弦信号
t = linspace(0, 1, 1000);
x = sin(2 * pi * 5 * t) + randn(1, 1000);

% 定义滑动窗口大小M
M = 9;

% 对信号进行滤波
y = zeros(1, length(x));
for i = (M+1) : length(x)
    y(i) = sum(x((i-M) : i)) / M;
end

% 绘制信号和滤波后的结果
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
title('原始信号');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, y);
title('滤波后信号');

在上述代码中，首先生成了一个受噪声干扰的正弦信号，其中噪声是均值为0、方差为1的高斯分布随机信号。然后定义了滑动窗口大小M=9，对信号进行滤波，最后绘制了原始信号和滤波后的结果。

需要注意的是，在实际应用中可能需要对滑动窗口大小和滤波算法进行调整，以达到最优的滤波效果。