clear;clc;%输入信号A=1; %信号的幅值f=1000; %信号的频率fs=10^5; %采样频率t=(0:999);%采样点Mlag=100;%相关函数长度变量 x=A*cos(2*pi*f*t/fs); %输入正弦波信号xmean=mean(x);%正弦波信号均值xvar=var(x,1); %正弦波信号方差noise=wgn(1,1000,2);%产生1行1000列的矩阵,强度为2dbwxn=x+noise; %给正弦波信号加入信噪比为20dB的高斯白噪声xlabel('x轴单位:t/s','color','b')ylabel('y轴单位:f/HZ','color','b')xnmean=mean(xn) %计算加噪信号均值xnms=mean(xn.^2) %计算加噪信号均方值xnvar=var(xn,1) %计算输入信号方差Rxn=xcorr(xn,Mlag,'biased'); %计算加噪信号自相关函数figure(2)subplot(221)plot((-Mlag:Mlag),Rxn) %绘制自相关函数图像title('加噪信号自相关函数图像')[f,xi]=ksdensity(xn); %计算加噪信号的概率密度,f为样本点xi处的概率密度subplot(222)plot(xi,f) %绘制概率密度图像title('加噪信号概率密度图像')X=fft(xn);%计算加噪信号序列的快速离散傅里叶变换Px=X.*conj(X)/600;%计算信号频谱subplot(223)semilogy(t,Px) %绘制在半对数坐标系下频谱图像title('输入信号在半对数坐标系下频谱图像')xlabel('x轴单位:w/rad','color','b')ylabel('y轴单位:w/HZ','color','b')pxx=periodogram(xn); %计算加噪信号的功率谱密度subplot(224)semilogy(pxx) %绘制在半对数坐标系下功率谱密度图像title('加噪信号在半对数坐标系下功率谱密度图像')xlabel('x轴单位:w/rad','color','b')ylabel('y轴单位:w/HZ','color','b')%维纳滤波N=100;%维纳滤波器长度Rxnx=xcorr(xn,x,Mlag,'biased'); %产生加噪信号与原始信号的互相关函数rxnx=zeros(N,1); rxnx(:)=Rxnx(101:101+N-1);Rxx=zeros(N,N); %产生加噪信号自相关矩阵Rxx=diag(Rxn(101)*ones(1,N));for i=2:Nc=Rxn(101+i)*ones(1,N+1-i);Rxx=Rxx+diag(c,i-1)+diag(c,-i+1);endRxx;h=zeros(N,1);h=inv(Rxx)*rxnx; %计算维纳滤波器的h(n)yn=filter(h,1,xn); %将加噪信号通过维纳滤波器figure(5)plot(yn) %绘制经过维纳滤波器后信号图像title('经过维纳滤波器后信号信号图像')xlabel('x轴单位:f/HZ','color','b')ylabel('y轴单位:A/V','color','b')ynmean=mean(yn) %计算经过维纳滤波器后信号均值ynms=mean(yn.^2) %计算经过维纳滤波器后信号均方值ynvar=var(yn,1) %计算经过维纳滤波器后信号方差Ryn=xcorr(yn,Mlag,'biased'); %计算经过维纳滤波器后信号自相关函数figure(6)subplot(221)plot((-Mlag:Mlag),Ryn) %绘制自相关函数图像title('经过维纳滤波器后信号自相关函数图像')[f,yi]=ksdensity(yn);%计算经过维纳滤波器后信号的概率密度,f为样本点xi处的概率密度subplot(222)plot(yi,f) %绘制概率密度图像title('经过维纳滤波器后信号概率密度图像')Y=fft(yn); %计算经过维纳滤波器后信号序列的快速离散傅里叶变换Py=Y.*conj(Y)/600;%计算信号频谱subplot(223)semilogy(t,Py) %绘制在半对数坐标系下频谱图像title('经过维纳滤波器后信号在半对数坐标系下频谱图像')xlabel('x轴单位:w/rad','color','b')ylabel('y轴单位:w/HZ','color','b')pyn=periodogram(yn); %计算经过维纳滤波器后信号的功率谱密度subplot(224)semilogy(pyn) %绘制在半对数坐标系下功率谱密度图像title('经过维纳滤波器后信号在半对数坐标系下功率谱密度图像')xlabel('x轴单位:w/rad','color','b')ylabel('y轴单位:w/HZ','color','b')subplot(4,1,1),plot(noise); title('噪声信号')subplot(4,1,2),plot(x); title('正弦信号')subplot(4,1,3),plot(xn); title('加噪信号')subplot(4,1,4),plot(yn); title('维纳信号')
如果觉得《完整的维纳滤波器Matlab源程序》对你有帮助,请点赞、收藏,并留下你的观点哦!