数字信号处理仿真：复高斯白噪声与复正弦信号分析

"何子述的现代数字信号处理及其运用第三章的源码和仿真图，涵盖了数字信号处理基础的仿真题目，特别是关于复高斯白噪声序列的生成以及复正弦信号的混合，通过FFT进行自相关函数和功率谱的计算。" 在信号处理领域，本资源主要涉及以下几个关键知识点： 1. **复高斯白噪声序列**：在信号处理中，复高斯白噪声是一种常见的随机过程模型，用于模拟真实世界中的噪声。在代码中，通过`randn`函数生成零均值的标准正态分布随机数，并通过复数形式表示（1j是虚部单位），再除以`sqrt(2)`来确保其方差为1。 2. **复正弦信号**：信号处理经常涉及到频域分析，复正弦信号是傅立叶变换的基础。代码中使用`exp(1j*2*pi*f*n)`生成不同频率的复正弦序列，其中`f`是归一化频率，`n`是时间序列索引。 3. **信号的信噪比(SNR)**：SNR是衡量信号质量的重要指标，定义为信号功率与噪声功率的比值。在例子中，`SNR1`, `SNR2`, `SNR3`分别代表三个复正弦信号的SNR，通过`10^(SNR/20)`将dB转换为线性尺度，以便调整信号的幅度。 4. **快速傅里叶变换(FFT)**：FFT是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换(DFT)。在这里，它被用来计算序列的功率谱估计，即`FFTSk=(1/N)*abs(Uk).^2`，这有助于识别信号的频率成分。 5. **自相关函数**：自相关函数是衡量信号自身延迟副本之间的相似性的函数。在代码中，`xcorr`函数用于计算自相关，`ifft`用于从功率谱估计反向变换得到自相关函数。 6. **绘图展示**：通过`subplot`创建多子图，分别展示了自相关函数的实部和虚部，这有助于直观地理解信号的时域特性。 这段代码和仿真过程对于理解和实践数字信号处理的基本概念非常有帮助，包括噪声建模、信号合成、频谱分析以及相关性研究。这些是信号处理和通信系统分析中的核心概念。