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  • matlab计算信号功率

    2014-10-01 21:16:57
    matlab计算信号功率
  • 功率。P=,,一般默认1欧姆阻抗,此时功率等于电压的平方,功率与能量的基本关系是E=Pt, 。即所谓的信号指的就是电压的变化,所谓的功率指的就是电压的平方除以1欧姆阻抗,所谓的信号的功率是平均...%功率就是对复信号
    1. 功率。P=\frac{U^{2}}{R}P=U^{2},一般默认1欧姆阻抗,此时功率等于电压的平方,功率与能量的基本关系是E=Pt, P=U^{2}。即所谓的信号指的就是电压的变化,所谓的功率指的就是电压的平方除以1欧姆阻抗,所谓的信号的功率是平均功率。
    2. Matlab对数组取平均使用mean()。
    3. Matlab可以直接用复数,直接使用i作为虚数单位即可。·
    T=10;
    dt=1e-4;
    
    t=[-T/2:dt:T/2];
    
    x1=exp(i*100*pi*t);
    x2=exp(i*(100*pi*t+pi/3));
    x3=x1+x2;
    
    %功率就是对复信号模的平方的平均值
    P1=mean(abs(x1).^2);
    P2=mean(abs(x2).^2);
    P3=mean(abs(x3).^2);
    
    %能量就是P对于时间的积分
    E1=sum(abs(x1).^2*dt);
    E2=sum(abs(x2).^2*dt);
    E3=sum(abs(x3).^2*dt);
    
    disp([P1;P2;P3])

     

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  • 能量信号功率信号的分别

    万次阅读 多人点赞 2019-09-22 12:38:02
    判断一个信号是能量信号还是功率信号,首先需要计算其能量和功率。 不想看公式的可以直接跳到加粗的结论部分。 对于信号f(t),其能量为: f(t)信号的能量 其功率为: f(t)信号功率 为什么要这样定义呢?...

    首先要明确一点,这两种信号概念是建立在无穷大的时间积分的基础上的。

    一.能量与功率

    判断一个信号是能量信号还是功率信号,首先需要计算其能量和功率。

    不想看公式的可以直接跳到加粗的结论部分。

    对于信号f(t),其能量为:

    f(t)信号的能量

    其功率为:

    f(t)信号的功率

    为什么要这样定义呢?

    可以借助物理上的概念辅助理解一下。对于电阻R,施加电压f(t),在区间(-∞,+∞)上,其能量就是:

    式中的R为常数,抛弃物理场景后,取R的值为1,就能得到能量的表达式。

    能量的公式建立有功率就很容易了,就是能量除以时间。(想想家里的电灯泡)

    换句话说:

    能量就是信号的平方在区间(-∞,+∞)上的积分。

    功率就是能量与“无穷长的时间”的比值。(该表达不严谨,只辅助理解)

    二.能量信号与功率信号

    知道能量和功率的概念之后,就会发现有三种组合存在:

    有限能量+零功率

    无穷能量+有限功率

    无穷能量+无穷功率

    (不要问为什么没有“零能量+有限功率”、“有限能量+无穷功率”等组合,因为“能量=功率*无穷时间”,所以能量是不会比功率“小”的)

    这三种组合分别代表三种信号:

    ①有限能量+零功率 ----->能量信号

    代表波形一:一个孤零零的方波。

    代表波形二:一个极限值为0的波形

    ②无穷能量+有限功率 ----->功率信号

    代表波形一:一个无限延伸的正弦波

    代表波形二:无限长的白噪声

    ③无穷能量+无穷功率----->非功非能信号

    代表波形:一个无限延伸的单调波形

    概括一下:

    能量有限、功率为零的信号为能量信号。

    能量无限、功率有限的信号为功率信号。

    所有周期信号都是功率信号;所有有限数量的脉冲信号都是能量信号。

    那么问题来了:我用温度计采集了一堆温度值,这算什么信号呢?

    个人认为属于功率信号,因为现实世界不可能在无限时间范围内采集信号。(如有更合适的答案或者解释欢迎指正)

    文章如要转载请私信与我联系,并注明来源知乎专栏与信号处理有关的那些东东作者Mr.括号。

    欢迎关注我的公众号“括号的城堡”,微信号为“khscience”,会有更多有趣的东西分享。

    参考:

    Energy (signal processing)

    【图文】功率信号和能量信号专题_百度文库

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  • 学习探究--实信号与复信号

    千次阅读 多人点赞 2020-10-22 21:59:03
    一、实信号与复信号的定义 1、实信号:物理可实现的信号常常是时间t(或k)的实函数(或序列),其在各时刻的函数(或序列)值为实数,这样的信号称为实信号。 2、复信号:函数(或序列)值为复数的信号称为复信号,...

    一、实信号与复信号的基本概念

    1、实信号:物理可实现的信号常常是时间t(或k)的实函数(或序列),其在各时刻的函数(或序列)值为实数,这样的信号称为实信号。
    2、复信号:函数(或序列)值为复数的信号称为复信号,最常用的是复指数信号。
    复指数信号的重要特性之一是它对时间的导数和积分仍然是复指数信号。
    连续信号的复指数信号可表示为
    在这里插入图片描述
    离散时间的复指数序列可表示为
    在这里插入图片描述

    3、如何理解复信号?

    一个复信号f(t)=Re[f(t)]+jIm[f(t)]可以看做是一个实信号Re[f(t)]与一个虚信号jIm[f(t)]的合成,由于任何只含有时间t为自变量的信号都可以视为一条二维曲线,则两个分别以时间为唯一自变量的信号Re[f(t)]与jIm[f(t)]的叠加可以看成是一条随着时间延伸的三维曲线。

    • 复指数信号分析

      当Re[f(t)]为一个余弦信号,Im[f(t)]为一个正弦信号时,他们的合成即为一条标准的螺旋线。

      MATLAB绘制复指数函数y=e^(jwn)的三维图像

      为了绘制直观的复指数图像,可以连同它在实轴、虚轴上的投影一起绘制。这样一个大任务就分解为6个步骤

       S1-绘制复指数图像的离散点;
       S2-绘制每个离散点到旋转轴x轴的垂直连线;
       S3-绘制复指数图像在实轴z上的投影,这也是离散点;
       S4-绘制实轴投影离散点到旋转轴x轴的垂直连线;
       S5-绘制复指数图像在虚轴y上的投影,这也是离散点;
       S6-绘制虚轴投影离散点到旋转轴x轴的垂直连线。
      

      代码

    clear all;
    close all;
    clc;
    
    w=1;
    n=0:0.1:20;
    
    f=exp(1j*w*n);                  
    L=length(n);
    x=n;                           %以该复函数自变量n作为三维图像的x轴
    y=imag(f);                     %以该复函数虚部作为三维图像的y轴
    z=real(f);                     %以该复函数实部作为三维图像的z轴
    y_0=zeros(size(n));            %获取y=0的点集   
    y_1=ones(size(n));             %获取y=1的点集
    z_0=zeros(size(n));            %获取z=0的点集
    z_1=ones(size(n));             %获取z=1的点集
    %S1-用蓝点绘制复指数函数图像的离散点;
    plot3(x,y,z,'.b');
    %添加坐标轴名称及标题名称
    xlabel('自变量n');
    ylabel('虚部');
    zlabel('实部');
    title('复指数函数图像');
    hold on     %启动图形保持功能,当前坐标轴和图形都将保持而不被刷新,此后绘制的图形都将添加在这个图像的基础上,多图共存,并自动调整坐标轴的范围
    grid on     %显示坐标轴网格线
    x1=[x;x];
    y1=[y;y_0];
    z1=[z;z_0];
    %S2-用蓝色实线绘制每个离散点到旋转轴x轴的垂直连线;
    for i=1:L                      
      plot3(x1(:,i),y1(:,i),z1(:,i),'b');  
    end
    % 绘制复指数函数图像所绕的轴
    plot3(x,y_0,z_0,'k');  
    
    %S3-用黄点绘制复指数图像在实轴z上的投影,这也是离散点;
    plot3(x,y,-1*z_1,'.y');   
    %S4-用黄色实线绘制实轴投影离散点到旋转轴x轴的垂直连线;
    y2=[y;y_0];
    z2=[-1*z_1;-1*z_1];
    for i=1:L                      
       plot3(x1(:,i),y2(:,i),z2(:,i),'y');  
    end
    
    %S5-用紫点绘制复指数图像在虚轴y上的投影,这也是离散点;
    plot3(x,y_1,z,'.m');
    %S6-用紫色实线绘制虚轴投影离散点到旋转轴x轴的垂直连线。
    y3=[y_1;y_1];
    z3=[z;z_0];
    for i=1:L                      
       plot3(x1(:,i),y3(:,i),z3(:,i),'m');   
    end
    

    结果
    当w=1,n=0:0.1:20时,从原点往自变量n的正方向看去,图像逆时针旋转。
    在这里插入图片描述
    当w=-1,n=0:0.1:20时,从原点往自变量n的正方向看去,图像顺时针旋转。
    在这里插入图片描述
    当w=0.5,n=0:0.1:20时,图像旋转速度变慢。
    在这里插入图片描述

    1. 由此我们可以看出,复指数函数y=e^(jwn)在空间中是一个螺旋前进的三维图像,它前进的方向是自变量序列n增大的方向,w确定了旋转的方向与速度。
    2. w为正值时,图形逆时针旋转;反之,w为负值时,图形顺时针旋转。这就解释了负频率的物理意义:正频率代表向量逆时针旋转,负频率代表向量顺时针旋转。
    3. 通过观察w=1与w=-1时复指数信号图像在实轴和虚轴的投影也可以看出,其实轴投影相同,虚轴投影相反,这显然也是符合数学定义的。
    • 复信号的幅值与相位

      假如用垂直于时间轴的横截面去切一个复信号,该平面将于这个复信号相交于唯一一点;同时,该平面与时间轴也会有唯一交点;这两个交点之间的距离就是该信号的幅值
      时间轴切面除了与时间轴相交于一点外,还分别与实平面和虚平面相交于一条直线,这两条直线的交点恰好是时间轴切面与时间轴的交点;因此,时间轴切面上信号点在实轴、虚轴二维坐标系上的与原点连线与坐标轴的夹角就是该时刻上信号的相位

    • 瞬时角频率

      瞬时角频率是相位函数的倒数。
      我们可以这样理解瞬时角频率:每一个时刻的时间切面都可以得到一个与复信号对应二维曲线的交点,当把这些切面叠放到一起时,这些交点就成为一条曲线。当我们用微小的离散时隙来近似连续的情况时,曲线上相邻任意两点与坐标中心的连线将构成一个夹角,而该夹角的大小就是瞬时角频率,也就是相位的变化率。

    二、为什么要引入复信号?

    实际信号不存在复信号,只存在实信号,那为什么要提出复信号的概念?

    我们首先来看一下实信号的频谱:

    研究时间信号 f(t) 与其频谱 F(jw) 之间的虚实、奇偶关系。如果 f(t) 是时间 t 的实函数,那么
    在这里插入图片描述

    式中频谱函数的实部和虚部分别为
    在这里插入图片描述
    频谱函数的模和相角分别为
    在这里插入图片描述
    故若 f(t) 是时间 t 的实函数,则频谱函数 F(jw) 的实部 R(w) 是角频率 w 的偶函数,虚部 X(w) 是角频率的奇函数;
    进而可知,|F(jw)| 是 w 的偶函数,而 φ(w) 是 w 的奇函数;
    此外,由下式可知,其频谱具有共轭对称性,f(t)的幅度频谱为偶对称,相位频谱为奇对称
    在这里插入图片描述

    分析:实信号具有共轭对称的频谱,从信息的角度来看,其负频谱部分是冗余的,因此为了信号处理方便,去掉频域的负半平面,只保留正频谱部分的信号,其频谱不存在共轭对称性,这样产生的频谱所对应的时域信号就是一个复信号,这个复信号称为解析信号或预包络。

    两点补充:

    1. 负频率只有数学上的意义,并不实际占用带宽,但是基带信号调制到高频之后,形成了关于Wc的对称频谱,原来的负频率信号就占用了实实在在的频率资源。
    2. 如果一个实信号的单边频带宽w,考虑到负频率频谱,实际占的频谱区域就是±w,所以通信中传输这样的信号就需要占用2w的频带宽度。

    为了去掉负频率但保持总功率不变,我们利用阶跃信号u(w)对实信号x(t)的频谱X(jw)进行处理:
    在这里插入图片描述

    根据卷积定理及傅里叶变换的性质可得傅里叶反变换(*表示卷积运算)
    在这里插入图片描述
    由此引出了希尔伯特变换

    三、希尔伯特变换(Hilbert transform)

    1. 数学定义:在数学与信号处理的领域中,一个实值函数的希尔伯特变换是将信号x(t)与h(t)=1/(πt)做卷积,以得到其希尔伯特变换。因此,希尔伯特变换结果可以理解为输入是x(t)的线性时不变系统(linear time invariant system)的输出响应,而此系统的脉冲响应为h(t)=1/(πt)。
      在这里插入图片描述

      因此,一个实值函数x(t)的希尔伯特变换记作H[x(t)]

      在这里插入图片描述

      反变换为
      在这里插入图片描述

    2. 实质:h(t)的傅里叶变换为在这里插入图片描述

    从频谱上来看,希尔伯特变换将我们的原始信号的正频率部分乘以 -j,负频率部分乘以 j。即保持幅度不变的条件下,将正频率移相-90°,而对于负频率成分移相90°。

    下图是对原始信号做1到4次Hilbert变换的频谱示意图,较为直观的表示了希尔伯特变换:
    在这里插入图片描述

    1. Hilbert变换性质
      (1)2次Hilbert变换后,原信号相位翻转了180°,即信号两次Hilbert变换后是其自身相反数。
      在这里插入图片描述
      (2)Hilbert变换四次后就变回本身了。
      (3)Hilbert变换本质上是卷积,若y=conv(v,x),那么Hilbert(y)=conv(Hilbert(v),x)=conv(v,Hilbert(x))。
      (4)x(t)和Hilbert[x(t)]的能量以及平均功率相等,相关函数和功率谱密度相同。(希尔伯特变换只改变相位,不改变幅度)
      (5)x(t)和Hilbert[x(t)]奇偶性相反,即若原函数x(t)是 t 的偶(奇)函数,则其希尔伯特变换Hilbert[x(t)]就是 t 的奇(偶)函数。
      (6)x(t)和Hilbert[x(t)]是正交的,即
      在这里插入图片描述
      (7)卷积H变换
      在这里插入图片描述
      (8)Hilbert变换抑制了直流分量 H(0)=0
      (9)实信号Hilbert变换后的信号依然是实信号,Hilbert变换是一个线性变换.

    MATLAB分析cos函数的希尔伯特变换

    代码

    close all; 
    clear all;
    clc;
    
    % Hilbert transform testing  
    ts = 0.001;  %时间间隔
    fs = 1/ts;   %采样率
    N = 200;     %采样个数
    f = 50;      %频率,小于采样率的一半(奈奎斯特)
    k = 0:N-1;  
    t = k*ts;    %时间向量
    
    % signal transform  
    % 结论:cos信号Hilbert变换后为sin信号  
    y = cos(2*pi*f*t);  
    yh = hilbert(y);    % matlab函数得到的信号是解析信号 
    yi = imag(yh);      % 虚部为书上定义的Hilbert变换  
      
    subplot(2,3,1);  
    plot(t,y);
    title('原始cos信号');  
    subplot(2,3,2);  
    plot(t,yi);  
    title('Hilbert变换后的信号');  
      
    % 检验两次Hilbert变换的结果(理论上为原信号的负值)  
    % 结论:两次Hilbert变换的结果为原信号的负值  
    yih = hilbert(yi);  
    yii = imag(yih);  
    subplot(2,3,3);
    plot(t,yii);
    title('两次Hilbert变换后的信号');
    set(gca,'YLim',[-1,1]);       %设置Y轴的数据显示范围
    set(gca,'YTick',[-1:0.5:1]);  %设置Y轴刻度
      
    % 谱分析  
    % 结论:Hilbert变换后构建的解析信号的谱为单边谱 
    NFFT = 2^nextpow2(N);      %由于FFT算法的本质,对于NFFT的选择一般为大于序列长度点数N的最小的2的幂次方,这样能够改善FFT的计算性能
    f = fs*linspace(0,1,NFFT); %0到fs共输出NFFT个数,则步长为fs/NFFT
    Y = fft(y, NFFT)/N;        %Y=fft(X,n)函数返回n点DFT
    YH = fft(yh, NFFT)/N;  
      
    %figure  
    subplot(2,3,4);  
    plot(f,abs(Y));  
    title('原信号的幅度谱');  
    xlabel('频率f (Hz)');  
    ylabel('|Y(f)|');  
    subplot(2,3,5);  
    plot(f,abs(YH));  
    title('解析信号的幅度谱');  
    xlabel('频率f (Hz)');  
    ylabel('|YH(f)|');  
    

    结果
    在这里插入图片描述

    1. 物理意义

    4.1 解析信号
    在这里插入图片描述

    4.1.1 本质:

    把信号的正频率频谱移相-90°,把负频率频谱移相90°,然后再将这个信号移相90°与原信号相加,使两者的负频率频谱互相抵消,正频率频谱加倍,构成一个没有负频率频谱的复信号。这个复信号的带宽就只占w了,用这个方法,使频带节约了一半。

    4.1.2 特点:

    4.1.2.1 解析信号的实部和虚部功率谱相同,自相关函数相同,其互相关函数是一个奇函数;
    4.1.2.2 解析信号的频谱只有正频段且幅度值为原来的2倍,实现了信号由双边谱转换为单边谱;功率谱也只有正频段,强度为原来的4倍;
    在这里插入图片描述
    4.1.3 意义:

    将实信号变换为解析信号就是将一个二维信号变成了三维复平面上的信号,复平面向量的模和相角代表了信号的幅度和相位。
    在这里插入图片描述

    解析信号可以计算包络(瞬时振幅)和瞬时相位
    在这里插入图片描述

    4.1.3.1 包络
    在这里插入图片描述
    4.1.3.2 瞬时相位就是虚部和实部在某一时间点的比值的arctan
    在这里插入图片描述
    4.1.3.3 瞬时频率是瞬时相位对时间的导数
    4.1.3.4 一个信号既有幅度信息,又有相位信息,所以可设
    在这里插入图片描述
    4.2 欧拉公式(Euler’s formula)
    在这里插入图片描述

    公式表明,复指数信号可以表示为一个实信号和一个虚信号的和的形式,且实部和虚部相差π/2在这里插入图片描述
    观察sin和cos的傅里叶变换,可以得出,sinx的Hilbert变换是cosx,cosx的Hilbert变换是-sinx.也就是说,sinx与cosx是一对希尔伯特变换对.

    那么,欧拉公式实际上就是一种特殊的Hilbert变换。
    在这里插入图片描述

    复指数信号,时域上是复数,但其频谱就是一个脉冲,只有正频率部分,且幅度值是原来的2倍。

    展开全文
  • 复信号频谱

    2021-04-19 20:47:03
    复信号可以具有任意频谱结构,复信号谱不是对称的,频率为+fo 和-fo 含义不同,正负号表示圆周运动的方向,正为逆时针,负为顺时针。 复频率域典型实信号与复信号频谱如图1所示: 根据欧拉公式得 cos⁡(2πf0t)=ej2...

    为什么正交采样(复采样)的采样率最低为信号带宽B,就可保证采样信号信息不丢失?从复频率域角度出发:
    正交采样(复频率域角度)

    回顾一下:
    对于实数信号,其频谱有共轭对称性,正负频率实部为偶函数,虚部为奇函数,所以它们可以相互决定对方,正频率和负频率所承载的信息是一样的。频谱搬移后,其双边频谱承载相同的信息,浪费频谱资源。

    对于基带信号,我们可以采用复信号来提高频谱利用率。复信号可以具有任意频谱结构复信号谱一般不是对称的,频率为+fo 和-fo 含义不同,正负号表示圆周运动的方向,正为逆时针,负为顺时针。

    复频率域典型实信号复信号频谱如图1所示:
    在这里插入图片描述
    根据欧拉公式得
    cos ⁡ ( 2 π f 0 t ) = e j 2 π f 0 t 2 + e − j 2 π f 0 t 2 和 sin ⁡ ( 2 π f 0 t ) = j e − j 2 π f 0 t 2 − j e j 2 π f 0 t 2 \cos(2\pi f_{0}t )=\frac{e^{j2\pi f_{0}t} }{2} +\frac{e^{-j2\pi f_{0}t} }{2}和\sin(2\pi f_{0}t )= j\frac{e^{-j2\pi f_{0}t} }{2}-j\frac{e^{j2\pi f_{0}t} }{2} cos(2πf0t)=2ej2πf0t+2ej2πf0tsin(2πf0t)=j2ej2πf0tj2ej2πf0t

    如图2所示,将通过正弦和余弦得到的复指数频谱带入,复频率域图谱和上图一致。
    在这里插入图片描述
    在复频率域中一般实信号频谱:
    c o s ( 2 π f 0 t + ϕ ) = e j 2 π f 0 t e j ϕ 2 + e − j 2 π f 0 t e − j ϕ 2 cos(2\pi f_{0}t +\phi )=\frac{e^{j2\pi f_{0}t} e^{j\phi } }{2} +\frac{e^{-j2\pi f_{0}t}e^{-j\phi } }{2} cos(2πf0t+ϕ)=2ej2πf0tejϕ+2ej2πf0tejϕ
    从公式可看出,实信号有初相ϕ,其复频率域频谱中对正频率分量逆时针旋转ϕ度,对负频率分量顺时针旋转ϕ度,如下图3所示
    在这里插入图片描述
    以此类推,一般实信号频谱如下图4所示
    在这里插入图片描述

    上图1图2图3图4来自文章 A Quadrature Signals Tutorial: Complex, But Not Complicated ,复数的基础知识也可参见该文章。

    典型复信号𝑥(𝑡)+j𝑦(𝑡)复频率域频谱如下
    在这里插入图片描述
    复信号𝑥(𝑡)+j𝑦(𝑡)频谱幅度如下
    在这里插入图片描述

    𝑥(𝑡)和𝑦(𝑡)都是实信号,相对应的正负频率实部为偶函数,虚部为奇函数,频谱不对称的复信号是怎么通过实信号得到的?

    在这里插入图片描述
    红色为实信号𝑥(𝑡)频谱,正负频率分别逆时针和顺时针旋转ϕ度,灰色为实信号𝑦(𝑡)频谱,选取一个简单的,在实轴与频率平面上,不旋转。黄色为 j𝑦(𝑡) 信号频谱,j将𝑦(𝑡)信号频谱整体逆时针旋转90度。

    复信号𝑥(𝑡)+j𝑦(𝑡) 信号频谱为𝑥(𝑡)信号频谱和j𝑦(𝑡)信号频谱相加,复数相加满足平行四边形法则,选取两个参考点 频谱结构如下
    在这里插入图片描述
    取模后可知相对应的正负频率处大小不同,复信号谱可以是不对称的,通过不同的实信号𝑥(𝑡)和𝑦(𝑡) ,复信号可以具有任意频谱结构

    展开全文
  • 信号功率计算和测量

    千次阅读 2016-04-14 00:11:00
    后续内容 基于FFT准确测量信号和噪声功率 1 FFT 频谱分析的频率分辨率和幅度精度...这里有两个定义的问题,第一,分析是信号是实信号还是复信号,第二所求功率是其实际物理功率(无负频率))还是数学上定义的功...
  • 复信号与信号的I/Q值

    千次阅读 2019-04-29 21:32:19
     关于信号采用复数表示,比较普遍的理解是在通信中为了将信号变换到零中频时避免信号正负频谱的混叠,这个说法比较能解释采用复信号的原因,但是从与载波相乘后产生和频和差频的理解方式更容易被人接受。...
  • 分别对信号实部和虚部加噪,SNR=30,然后将实部和虚部合起来变成复信号,计算合起来之后的信号与噪声功率之比 %% 测试加噪方式 clear;close all;clc; M=4;len=10000; xk = randi([0,M-1],1,len); xk = pskmod(xk,4);...
  • 数字PAM信号功率谱密度推导

    千次阅读 2019-03-03 11:27:55
    在通信系统中,码型函数一般提前确定,如就是基本的窗函数 Gt,而 Ra(m)信号则是随机信号,因此要重点关注Ra(m),对它先做 离散傅里叶变换,因为 Ra(m)仅在离散的时刻有值,相当于 冲击函数的...
  • 1.有效利用频谱资源:信号是信息的载体,实际的信号总是实的,但在实际应用中采用复信号却可以带来很大好处,由于实信号具有共轭对称的频谱,从信息的角度来看,其负频谱部分是冗余的,将实信号的负频谱部分去掉,只...
  • 高斯白噪声仿真-复信号分析

    千次阅读 2020-06-07 22:24:58
    仿真的信号为复信号。 clear;clc; sigma = 20; noiseRealPart = sigma*randn(1,100000); noiseImagPart = sigma*randn(1,100000); noise = noiseRealPart+1j*noiseImagPart; mean(abs(noise).^2) 输出结果为 ans =...
  • 功率信号的自相关函数的定义为 当=0时,功率信号的自相关函数R(0)等于信号的平均功率,即 在仿真中,信号都是离散信号,就是mean(s.^2) (matlab代码) 举例:余弦信号的自相关函数,功率谱密度和平均功率 ...
  • 1、功率余量基础原理1.1 功率余量PH云南(图1)1.2 功率余量报告PHRPHR,全称是Power Headroom Report,中文为功率余量报告,即UE向网侧报告功率余量的过程。这个功率余量的值是通过MAC层的控制单元发送的,所以与这个...
  • 如何使用随机过程u(n)的Nu(n)的Nu(n)的N个观测...3.基于相关矩阵特征分解的信号频率估计 一、经典功率谱估计 \quad基于传统傅里叶变换的思想,有BT法和周期图法及其相关改进。 1、BT法 \quad已知N个观测值uN(n)u_N
  • 功率信号的平均功率是个正的有限值,能力近似无穷大 确知信号的频率特性 功率信号的频谱 设s(t)是周期为T0的周期信号,则它的频谱如下: 由傅里叶级数理论可知,周期性信号可展开成如下的形式: 当n=0时,C0是信号...
  • MQAM信号调制方式自动识别方法[J]. 通信学报, 2019(8):200-211.摘要提出了一种实现MQAM信号调制方式自动识别的方法。首先通过四阶累积量构造特征参数F,实现方形QAM和十字形QAM的识别,通过计算零中心归一化瞬时...
  • 功率信号:能量无限,不能用能量表示,所以用平均功率表示; 能量信号:能量有限,平均功率为0; 二、功率信号的分析 频谱(离散):C(nf0)=1T0∫−T/2T/2s(t)e−j2πnf0tdtC\left( n{{f}_{0}} \r
  • 对于这样的信号,可以将有限功率定义为每个时间间隔的平均能量,即: 具有有限功率信号称为 功率信号。对于带有 Dirac 脉冲的信号 没有定义其功率和能量。 2. 能量信号的脉冲相关函数 两个信号 之间的 相似性可以...
  • 【数字信号处理】--功率谱估计

    千次阅读 2020-06-05 11:45:50
    文章目录什么是功率谱估计?...谱估计在现代信号处理中是一个很重要的课题,功率谱反映了信号功率在频域随频率w的分布,功率谱估计可以分为经典谱估计方法与现代谱估计方法。 简单说功率谱估计法是通过利用已经获得的
  • 信号的平均功率与均方值

    千次阅读 2019-09-19 10:45:40
    信号的平均功率与均方值 物理上我们知道 平均功率=P=v2(t)‾RP = \frac{{\overline {{v^2}(t)} }}{R}P=Rv2(t)​​ 或P=i2(t)‾∙RP = \overline {{i^2}(t)} \bullet RP=i2(t)​∙R 为了单独讨论信号本身产生的作用,...
  • 首先应该提出的问题就是:为什么要用到自然对数e,及指数信号 有时候看待一个问题,应该换一个角度来分析,不能总是在问自然对数e或者指数在信号处理当中的意义是什么,我们应该来看自然对数e和指数信号在处理...
  • 说明:接上一节循环自相关函数和谱相关密度(四)——实信号、复信号模型下的QPSK信号循环谱推导 8.4 仿真结果 8.4.1 实QPSK信号 符号速率RB = 40,采样率Fs = 960,载波频率fc = 300,符号数N = 1000,矩形成形,...
  • 信号有能量,这概念都是从电阻来的,电阻加了一个信号就消耗能量了 电阻上加电压,u可以写成f,电压也可以理解成电流 产生瞬时功率 理解成电流也一样 单位时间消耗的能量是功率,把这单位时间变成无现长即负...
  • 时域信号的频谱、功率谱和功率谱密度计算 2015-04-28 14:51:01 分类: Windows平台 以高斯信号为例,计算幅度谱、相位谱、双边功率谱、双边功率谱密度、单边功率谱、单边功率谱密度。(转载请注明出处)...
  • 在建立单相V2G系统矢量信号模型的基础上,设计复数控制器实现了功率稳定与并网电流谐波抑制2个独立目标的控制,并采取功率前馈控制改善了系统动态性能。最后,搭建了3.5 kV·A单相V2G系统的MATLAB/Simulink仿真...
  • 这是我研究生课程“现代信号处理”中的作业报告,上传到blog中。 经典功率谱估计 可以采用直接法,也称周期图法,利用公式计算功率谱密度。或者根据自相关函数和谱密度之间的傅里叶变换关系 来计算,称为间接法或自...
  • 希尔伯特到解析信号,再到包络

    千次阅读 多人点赞 2019-03-23 16:02:36
    (带通信号,首先消除负频部分,为了保证功率不变,相当于正频部分功率*2,然后将正频部分移到基带。此基带信号对应的就是包络。) 梳理希尔伯特变换,解析信号包络‘ 希尔伯特的作用,主要是消除冗余频带...
  • 倒谱定义为信号短时振幅谱(功率谱)的对数傅里叶反变换 倒谱可提取频谱包络特征,以此作为描述音韵的特征参数而应用于语音识别 倒谱也可以提取基音特征,以此作为描述音韵特征的辅助参数而应用于语音识别 倒谱是...
  • 等效低通信号=带通信号包络

    千次阅读 2011-03-07 07:12:00
    带通信号的等效低通信号,就是其正频域的等效时域信号进行频移。(带通信号,首先消除负... (正频域的等效时域信号)解析信号可以表示成s''(t)=s'''(t)exp(j*2*pi*f0*t) 则s'''是一个复信号,叫做s的复包络s'''(t)

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