Matlab实验：信号处理与互相关分析入门教程

本实验文档详细介绍了如何在MATLAB环境中进行基本的信号处理操作，适合初学者入门。主要内容涵盖了以下几个知识点： 1. **信号生成与噪声添加**： 实验首先通过代码生成两个正弦信号（`y_sin` 和 `y_temp`），它们的频率分别为原始周期的一半。接着，通过`randn`函数生成高斯噪声 `y_temp_noise`，并将其加到正弦信号上，得到带噪声的信号 `y_saddn`。同时，还生成了余弦信号 `y_cos` 和其扩展版本 `y_temp_cos`。 2. **信号特性分析**： - **期望值和方差计算**：通过`mean`和`var`函数分别计算了输入正弦信号 `y_sin` 的期望值 `y1` 和方差 `y2`，这是了解信号统计特性的基础。 - **自相关函数**：通过循环计算自相关函数 `R(s)`，该函数表示信号在时间上的相关性，有助于理解信号的时域特性。分别绘制了输入正弦信号的自相关函数图。 3. **互相关函数**： - **正弦信号与余弦信号互相关**：实验计算了这两个正弦信号的互相关函数 `R_sincos(s)`，这可以揭示它们之间的相位关系。 - **噪声与信号互相关**：分别计算了正弦信号与高斯噪声 `y_temp_noise` 以及噪声扩展后的信号 `y_saddn` 之间的互相关函数 `R_sinnoise(s)` 和 `R_saddn(s)`，展示了噪声对信号的影响。 4. **可视化**： 通过`subplot`和`figure`函数，分别展示了各信号和相关函数的图形表示，直观地呈现了信号的形状和相互关系。 整个实验设计既包含了理论概念的演示，如信号的统计性质和频谱分析，又提供了实际操作的机会，帮助学习者巩固MATLAB编程技能，理解和应用信号处理的基本原理。通过这些实验，初学者可以加深对随机信号和信号互相关性的理解，并提升在MATLAB环境下的数据处理能力。