西电随机大作业

随机大作业题目：高频窄带随机信号的统计特征分析

学院：电子工程

班级：1402071

姓名：张吉凯

学号：14020710021

摘要

随机信号是客观世界中普遍存在的一类信号，因此深入理解其统计特性并掌握相

应的处理与分析方法很重要。因此本文主要分析了随机信号的基本概念，涉及平稳、

遍历随机信号的基本内容；平稳随机信号的谱分析；线性系统对随机信号的作用机理，涉及到一些随机信号特别是平稳随机信号的线性变换或线性滤波的基本问题；窄带随

机信号的表示及其统计特性。为实现窄带信号的表示，对希尔伯特变换给出了较细致

的分析。

引言

在日常生活中，由于噪声和干扰的存在使得我们接受到的信号不再是确知信号，

而是一个随机过程，通常称之为随机信号。随机信号又称随机过程，它是一连串随机

事件动态关系的定量描述。随机信号论目前已经得到广泛的应用，在诸如天气预报、

统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机

科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。随机信号的分析越来

越重要了。

一、理论分析部分

1．平稳随机信号的定义，满足各态历经性的随机信号的定义和相关性质

狭义平稳概念：所谓平稳随机过程，是指它的任何n维分布函数或概率密度函数

与时间起点无关。也就是说，如果对于任意的n和τ，随机过程ξ(t)的n维概率密度函数满足

则称ξ(t)是平稳随机过程。该平稳称为严格平稳，狭义平稳或严平稳。

若一个随机过程的数学期望及方差与时间无关，而其相关函数仅与τ有关，则称这个随机过程为广义平稳随机过程。

对于一个平稳的随机过程，如果统计平均=时间平均，这个随机过程就叫做各态历经的平稳随机过程。

时间均值必定是与时间无关的常量，而时间自相关函数必定只是时刻间隔的单值

函数，可见遍历过程必定是平稳过程，但反之，并非所有的平稳过程都是遍历过程。

2． 平稳随机信号通过线性系统的分析方法：卷积积分法和频域分析法

具有叠加性和比例性的系统称为线性系统。线性系统的常系数微分方程有时域分析法和频域分析法。时域分析法常用的是卷积积分法，

()()()()()Y t X t h t X h t d τττ∞

-∞=?=-?

对于时不变系统，还可以采用频域分析法。利用叠加原理，在频域叠加，即傅里叶变换；在复频域叠加，即拉普拉斯变换。系统的传递函数为: ()()()XY Y G G H ωωω=

写成幅频响应和相频响应的形式：

2*()()()()()()Y X X G G H H G H ωωωωωω==

3． 高频窄带实随机信号的hilbert 变换和解析信号

将实信号()s t 表示成复信号~^

()()()s t s t j s t =+；其中()s t 为实随机信号，若其频谱满足 ~

2(),0()0,0S S ωωωω≥?=?

解析信号的虚部为实部的Hilbert 变换，变换公式如下：

^1()t s s d t ττπτ∞

-∞-?（）=

4． 高频窄带实随机信号与其hilbert 变换的功率谱密度之间的关系

实随机信号与其Hilbert 变换的功率谱密度相等：

2^()()()()()Y X X G G G H G ωωωωω===

~=j X X x G ωωω （）-G ()sgn()

5．高频窄带实随机信号与其解析信号的功率谱密度之间的关系

解析信号功率谱密度在小于零时为零，在大于零时是实随机信号功率谱密度的四倍： ~~()2[()()]X X X X G G jG ωωω=+

2()[1sgn()]4()()X X G G U ωωωω=+=

6．解析随机信号与其复包络的功率谱密度之间的关系

解析信号可以用复指数表示为：~~

[()]00()()()j t t j t Y t A t e

A t e ω?ω+== 其中，~()()()j t A t A t e ?=为解析信号复包络。 复包络的功率谱密度是将解析信号功率谱左移，即变到基带，这表明解析信号是复包络的调幅信号：

~~0()()A Y

G G ωωω=+ 二、 实验仿真部分

1. 三种信号的产生

实随机信号：

Hilbert变换信号：

解析信号：

Hilbert变换信号的自相关函数：

实随机信号的功率谱密度：

Hilbert变换信号的功率谱密度：

解析信号的功率谱密度：

三、结果分析与心得体会部分

实随机信号的自相关函数满足在零时为最大值，Hilbert变换信号的自相关与它相似，解析信号自相关函数为复数，其模值有以较大峰值，其余值大小随机性很大，这与理论一致。

实随机信号的功率谱密度模值偶对称，Hilbert变换信号的功率谱密度与它相似，解析信号的功率谱密度是一个复信号，其功率谱密度在正半轴为实信号的四倍，而在负半轴为零，即解析信号的功率谱密度为单边谱，这得到验证。

要注意的一点是：

sa = hilbert(s) MATLAB函数得到的信号是合成的复信号即解析信号

sh = imag(sa) 虚部为书上定义的Hilbert变换信号

与书写习惯不一致。

通过这次大作业对三种信号有了更深的理解，对它们之间的关系更加清楚！

四、附程序段

clear

clc

%%三种信号产生部分

N = 500;

t = -N:N;

A = 0.2;

si = A*randn(1,2*N+1);

s = (1+si).*cos(0.2*t);%实随机信号

T = 128;

sa = hilbert(s);%MATLAB函数得到的信号是合成的复信号即解析信号

sh = imag(sa); %虚部为书上定义的Hilbert变换信号

%%自相关部分

%实随机信号自相关

for k=-T:T;

Rs(T+k+1)=1/(2*T+1)*sum(s(N+1-T:N+1+T).*s(N+1-T+k:N+1+T+k));

end

%Hilbert变换信号自相关

for k=-T:T;

Rsh(T+k+1)=1/(2*T+1)*sum(sh(N+1-T:N+1+T).*sh(N+1-T+k:N+1+T+k)); end

%解析信号自相关

for k=-T:T;

Rsa(T+k+1)=1/(2*T+1)*sum(sa(N+1-T:N+1+T).*conj(sa(N+1-T+k:N+1+T+k))); end

%%功率谱密度部分

Ps = fft(Rs);%实随机信号功率谱

Psh= fft(Rsh);%Hilbert信号功率谱

Psa= fft(Rsa);%解析信号功率谱

%%绘制图形部分

figure(1);plot(s);grid on;

title('实随机信号');

figure(2);plot(sh);grid on;

title('Hilbert变换信号');

figure(3);plot(abs(sa));grid on;

title('解析信号');

figure(4);plot(Rs);grid on;

title('实随机信号自相关函数');

figure(5);plot(Rsh);grid on;

title('Hilbert变换自相关函数');

figure(6);plot(abs(Rsa));grid on;

title('解析信号自相关函数');

figure(7);plot(abs(fftshift(Ps)));grid on; title('实随机信号功率谱密度');

figure(8);plot(abs(fftshift(Psh)));grid on; title('Hilbert变换信号功率谱密度'); figure(9);plot(abs(fftshift(Psa)));grid on; title('解析信号功率谱密度');

西电随机信号大课后复习

随机信号大作业 班级：02xxxx 姓名：xx

学号：02xxxxx 第一章 1.23上机题：设有随机初相信号X(t)=5cos（t+φ），其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。试用Matlab编程产生其三个样本函数。 解：程序： clc clear m=unifrnd(0,2*pi,1,10); for k=1:3 t=1:0.1:10; X=5*cos(t+m(k)); plot(t,X); hold on

end title('其三个样本函数'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on ;axis tight ; 由 Matlab 产生的三个样本函数如下图所示： 第二章 2.22 上机题：利用Matlab 程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。 (3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -4-3-2-101 23 4其三个样本函数 t X (t )

解：取数据如下： 正弦信号的频率为：fc=10HZ，抽样频率为：fs=100HZ； 信号：x=sin(2*pi*fc*t)； 高斯白噪声产生复合信号y： y=awgn(x,10)； 复合信号y通过理想滤波器电路后得到信号y3 ，通过卷积计算可以得到y3 即：y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t))； y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到Y3(jw)=fft(y3)，y3的功率谱密度：G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))。 程序： clear all; fs=100; fc=10; n=201; t=0:1/fs:2; x=sin(2*pi*fc*t); y=awgn(x,10); m=50; i=-0.49:1/fs:0.49; for j=1:m R(j)=sum(y(1:n-j-1).*y(j:199),2)/(n-j); Ry(49+j)=R(j);

西电数据挖掘大作业k-means和k-medoids

题 目： 数据挖掘 学 院： 电子工程学院 专 业： 智能科学和技术 学生姓名： ** 学 号： 02115*** k -means 实验报告 一、 waveform 数据 1、 算法描述 1. 从数据集{X n }n?1N 中任意选取k 个赋给初始的聚类中心c 1, c 2, …,

c k； 2.对数据集中的每个样本点x i，计算其和各个聚类中心c j的欧氏 距离并获取其类别标号： label(i)=arg min ||x i?c j||2,i=1,…,N,j=1,…,k 3.按下式重新计算k个聚类中心； c j=∑x j s:label(s)=j j ,j=1,2,…k 重复步骤2和步骤3，直到达到最大迭代次数为止2、实验结果 二、图像处理 1、算法描述 同上； 2、实验结果

代码： k_means: %%%%%%%%%K_means%%%%%%%% %%%%%%%%%函数说明%%%%%%%% %输入: % sample——样本集； % k ——聚类数目； %输出： % y ——类标(从0开始) % cnew ——聚类中心 % n ——迭代次数 function [y cnew n]=k_means(sample,k) [N V]=size(sample); %N为样本的个数 K为样本的维数 y=zeros(N,1); %记录样本类标 dist=zeros(1,k); rand_num=randperm(N); cnew=(sample(rand_num(1,1:k),:));%随机初始化聚类中心cold=zeros(k,V); n=0;

西电随机信号分析大作业

随机信号分析大作业 学院：电子工程学院 班级：021151 学号：02115037 姓名：隋伟哲

第一题：设有随机信号X（t）=5cos(t+a),其中相位a是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量，使用Matlab编程产生其三个样本函数。 解： 源程序如下： clc;clear; C=2*pi*rand(1,3);%在[0,2π]产生均匀分布的相位角 t=1:.1:80; y1=5*cos(t+C(1)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y2=5*cos(t+C(2)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y3=5*cos(t+C(3)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 plot(t,y1,'r-'); hold on; plot(t,y2,'g--'); hold on; plot(t,y3,'k-'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on;axis([0 30 -8 8]); title('随机相位的三条样本曲线'); 产生的三条样本曲线：

第二题：利用Matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。（1）分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性； （2）分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性； （3）分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 解：设定正选信号的频率为10HZ，抽样频率为100HZ x=sin(2*pi*fc*t)

（1）正弦函数加上高斯白噪声： y=awgn(x,10) y 的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到： Y(jw)=fft(y) y 的功率谱密度： G(w)=Y(jw).*conj(Y(jw)/length(Y(jw))) 随机序列自相关函数的无偏估计公式为： 1 01()()()N m xx n R m x n x n m N m --==+-∑ 01m N ≤≤- （2）复合信号 y 通过RC 积分电路后得到信号y2 通过卷积计算可以得到y2 即：y2= conv2(y,b*pi^-b*t) y2的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到： Y2(jw)=fft(y2) y2的功率谱密度： G2(w)=Y2(jw).*conj(Y2(jw)/length(Y2(jw))) （3）复合信号 y 通过理想滤波器电路后得到信号y3 通过卷积计算可以得到y3 即：y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t)) y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到： Y3(jw)=fft(y3) y3的功率谱密度： G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))

西电《软件技术基础》上机大作业答案解析

说明 每个实验题目含有一个main函数和一些函数，与实验题目相关的基本运算的函数定义和main函数定义的代码在附录以及对应的文件夹中给出，供上机实验参考使用。对于每个题目，只需要根据题目要求设计算法，补充函数定义，然后对程序进行编译、调试。

实验一线性表 一、实验目的 1．熟悉线性表的顺序和链式存储结构 2．掌握线性表的基本运算 3．能够利用线性表的基本运算完成线性表应用的运算 二、实验内容 1．设有一个线性表E={e1, e2, … , e n-1, e n}，设计一个算法，将线性表逆置，即使元素排列次序颠倒过来，成为逆线性表E’={ e n , e n-1 , … , e2 , e1 }，要求逆线性表占用原线性表空间，并且用顺序表和单链表两种方法表示，分别用两个程序来完成。（文件夹：顺序表逆置、单链表逆置） 2．已知由不具有头结点的单链表表示的线性表中，含有三类字符的数据元素（字母、数字和其他字符），试编写算法构造三个以循环链表表示的线性表，使每个表中只含有同一类的字符，且利用原表中的结点空间，头结点可另辟空间。（文件夹：分解单链表） 实验二栈和队列 一、实验目的 1．熟悉栈和队列的顺序和链式存储结构 2．掌握栈和队列的基本运算 3．能够利用栈和队列的基本运算完成栈和队列应用的运算 二、实验内容 1．设单链表中存放有n个字符，试编写算法，判断该字符串是否有中心对称的关系，例如xyzzyx是中心对称的字符串。（提示：将单链表中的一半字符先依次进栈，然后依次出栈与单链表中的另一半字符进行比较。）（文件夹：判字符串中心对称） 2．假设以数组sequ[m]存放循环队列的元素，同时设变量rear和quelen 分别指示循环队列中队尾元素的位置和内含元素的个数。编写实现该循环队列的入队和出队操作的算法。 提示：队空的条件：sq->quelen==0；队满的条件：sq->quelen==m。（文件夹：循环队列）实验三串 一、实验目的 1．熟悉串的顺序存储结构 2．掌握串的基本运算及应用 二、实验内容 1．串采用顺序存储结构，编写朴素模式匹配算法，查找在串中是否存在给定的子串。（文件夹：模式匹配） 2．若S是一个采用顺序结构存储的串，利用C的库函数strlen和strcpy（或strncpy）编写

随机信号分析大作业

随机信号分析实验报告 信息25班 2120502123 赵梦然

作业题三： 利用Matlab 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n)，并通过一脉冲响应为 (0.8)(0)0 n n h n else =≥??? 的线性滤波器。 (1) 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n)，检验其一维概率密度函 数是否与理论相符。 (2) 绘出输入输出信号的均值、方差、自相关函数及功率谱密度的图形，讨论输出信号服从 何种分布。 (3) 试产生在[-1,+1]区间均匀分布的白噪声序列，并将其替换高斯白噪声通过上述系统。 画出此时的输出图形，并观察讨论输出信号服从何种分布。 作业要求 (1) 用MATLAB 编写程序。最终报告中附代码及实验结果截图。 (2) 实验报告中必须有对实验结果的分析讨论。 提示： (1) 可直接使用matlab 中已有函数产生高斯白噪声随机序列。可使用hist 函数画出序列的 直方图，并与标准高斯分布的概率密度函数做对比。 (2) 为便于卷积操作，当N 很大时，可近似认为h(N)=0。卷积使用matlab 自带的conv 函 数。 (3) 分析均值、方差等时，均可使用matlab 现有函数。功率谱密度和自相关函数可通过傅 里叶变换相互获得。傅里叶变换使用matlab 自带的fft 函数。 (4) 作图使用plot 函数。

一、作业分析： 本题主要考察的是加性高斯白噪声相关问题，因此构造一个高斯白噪声十分重要，故在本题中使用randn函数随机生成一个个符合高斯分布的数据，并由此构成高斯白噪声；而且由于白噪声是无法完全表示的，故此根据噪声长度远大于信号长度时可视为高斯白噪声，构造了一个长度为2000的高斯白噪声来进行试验。 二、作业解答： （1）matlab程序为： x-1000:1:1000; k=1*randn(1,length(x));% 生成零均值单位方差的高斯白噪声。 [f,xi]=ksdensity(x);%利用ksdensity函数估计样本的概率密度。 subplot(1,2,1); plot(x,k); subplot(1,2,2); plot(xi,f); 实验结果为：

SQL数据库期末大作业

学校:北京联合大学 系别:信息管理系 姓名：孙超 学号：2013110444006 《餐饮业信息管理系统的开发》 1、本项目的需求分析 随着今年来中国餐饮行业的日益火爆，在强烈的行业竞争中，一个高效的餐饮信息管理系统的应用，无疑是至关重要的。高效，便捷的管理系统，不仅仅极大的方便了食客的就餐，同时对于餐饮公司的各项信息管理有着很大的帮助，同时，我们的餐饮信息管理系统还能帮助餐厅降低错误率，扩大营业范围，增加知名度等。 为了使得系统在操作的过程中，更加便捷，具有针对性，本次系统设计主要分为：员工登陆操作信息系统，以及店主操作管理信息系统。不同的设计从而达到不同的功能，实现信息的有效传达与管理。 第一：在员工使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.查询菜单 3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 第二：管理员使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.添加修改查询菜单信息，最好能看到菜品图片 3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 6.设定具体的打折方法 7.添加职员信息，权限也可以定为管理员。 8.可以查询使用者的现金收款金额。 二、餐饮业管理数据库管理系统的E-R模型（概念结构设计） 1.用户（员工）的信息：

编号、密码、类型、姓名、电话、收款金额 2.客户信息： 用户编号、客户编号、姓名、电话、密码、开卡时间、卡内余额 3.食谱： 类型、名称、价格、配料、照片 4.预定： 用户编号、日期、预定时间、客户姓名、类型、预定食谱、桌号5桌台管理： 桌号、使用情况、 6.点餐管理： 用户编号、类型、菜品、数量、价格、照片 7.盈利管理： 日期、日支出金额、店内收入、外卖收入、盈利额度 各对象之间的联系图： 用户E-R图 主要存储一些用户信息，如用户的账号、密码和类型地点等等，主要用于用户登录，添加客户和添加预定时会使用到用户信息。

西电数据结构大作业

题目：数据结构上机报告学院：电子工程学院 专业：信息对抗技术 学生姓名：甘佳霖 学号：14020310092

西安电子科技大学 数据结构课程实验报告实验名称线性表 电子工程学院 1402031 班Array姓名甘佳霖学号 14020310092 同作者 实验日期 2017 年 3 月 18 日

实验一线性表 一、实验目的 1．熟悉线性表的顺序和链式存储结构 2．掌握线性表的基本运算 3．能够利用线性表的基本运算完成线性表应用的运算 二、实验要求 1.设有一个线性表E={e1, e2, … , e n-1, e n}，设计一个算法，将线性表逆置，即使元素排列次序颠倒过来，成为逆线性表E’={ e n, e n-1 , … , e2 , e1 }，要求逆线性表占用原线性表空间，并且用顺序表和单链表两种方法表示，分别用两个程序来完成。 2.已知由不具有头结点的单链表表示的线性表中，含有三类字符的数据元素（字母、数字和其他字符），试编写算法构造三个以循环链表表示的线性表，使每个表中只含有同一类的字符，且利用原表中的结点空间，头结点可另辟空间。 三、设计思路 1.顺序表做逆置操作时将对应的首尾元素位置交换，单链表的指针end指向链表的末尾，指针start指向链表头结点，指针s用来找到指向end节点的节点，将指向链表末尾和头结点的存储内容交换，然后头结点指针指向下一节点，s指针从start节点开始遍历寻找指向end 指针的节点，并将end指针赋值为s指针，就完成了单链表的逆置，可以看出单链表和顺序表都可以完成线性表的逆置。 2.分解单链表的实现思路是首先新建3个循环链表，然后顺序遍历单链表，ASCII码判断链表中的元素属于哪一类元素，然后将这个元素添加到对应的循环链表中，从而实现分解单链表的功能。 四、运行结果 1.单链表逆置：

西电排队论大作业完整版

西电排队论大作业 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

西安电子科技大学 (2016年度) 随机过程与排队论 班级： XXXXXXX 姓名： XXX XXX 学号： XXXXXXXXXX XXXXXXXXXXX 一步转移概率矩阵收敛快慢的影响因素 作者姓名：XXX XXX 指导老师姓名：XXX (西安电子科技大学计算机学院，陕西西安) 摘要：根据课程教材《排队现象的建模、解析与模拟【西安电子科技大学出版 社曾勇版】》，第[马尔可夫过程]中，马尔可夫过程链n时刻的k步转移概率结 果，当k=1时，得到一步转移概率。进而得到一步转移概率矩阵P（1）。为研究 此一步转移概率矩阵（下称一步矩阵）的收敛特性以及影响其收敛快慢的因素，使 用MATLAB实验工具进行仿真，先从特殊矩阵开始做起，发现规律，然后向普通矩 阵进行拓展猜想，并根据算术理论分析进行论证，最终得出一步矩阵收敛快慢的影 响因素。 关键词：一步转移概率矩阵 MATLAB 仿真猜想 一、问题概述 我们讨论时一步矩阵的特性应从以下两方面来分析： （1）矩阵P（n）在满足什么条件时具有收敛特性; 对于矩阵P（n）,当P（n）=P(n+1)时，我们说此矩阵 具有收敛特性，简称矩阵 P（n）收敛。 （2）若一个一步矩阵具有收敛特性，那么其收敛速度与什么有关

首先，我们需要明确什么是一步矩阵收敛： 对于一般的一步矩阵P 、矩阵An+1、矩阵An，若有： An+1=AnP=An 那么称该一步转移矩阵可收敛。 二、仿真实验 1、仿真环境 本次采用的是MATLAB仿真实验软件进行仿真实验 2、结果与分析 【1】、特殊矩阵：单位矩阵与类单位矩阵 从图（1）和图（2）可以看出，单位矩阵不具有收敛特性，类单位矩阵并非单位矩阵但是经过n次后也变为单位矩阵，所以此矩阵也不具有收敛特性。此类矩阵也易证明其不具有收敛性。 图（1）单位矩阵图（2）：类单位 矩阵 【2】、一般单位矩阵 图（3）：一般一步矩阵Ⅰ 图（4）：一般一步矩阵 从图（3）和（）可以看出他们分别在18次和4次后收敛到一个稳定的值 3、根据实验的猜想 根据在单位矩阵和一般单位矩阵和一般一步矩阵中得到的结果，可以对得出如下结论：类单位矩阵、单位矩阵是不具有收敛性的，而一般的一步矩阵是有收敛性的，而且收敛速率有快有慢。 对于上面结论中的状况，我们首先观察如上四个矩阵，不难发现，在矩阵收敛的最终结果矩阵中，其每行和均为1，而且每列上的值均为相同值。最终概率分布结果也是矩阵收敛后的一行。 所以根据上述的结果及分析做出如下猜想： 每一列比较均匀的矩阵收敛速度较快；与类单位矩阵类似的矩阵收敛速度较慢。 在极限情况下，有如下情况：

云南大学数据库期末大作业：数据库设计

云南大学软件学院实验报告 课程：数据库原理与实用技术实验学期：任课教师： 专业：学号：姓名：成绩： 期末大作业：Electronic Ventor 数据库设计 一、实验目的 （1）掌握数据库设计的基本方法 （2）掌握各种数据库对象的设计方法 （3）熟练掌握DBA必须具备的技能 二、实验内容 1、根据项目的应用和项目的需求说明文档，进行详细的需求分析，给出需求分析的结果。 （1）客户可以在网站上注册，注册的客户要提供客户的姓名、电话、地址，以方便售后和联系，姓名即作为用户名，和密码一起用于注册和登录，客户编号可唯一识别用户，卡号可网上支付。其中地址、电话以方便联系和寄货； （2）网站管理员可以登记各种商品，供客户查询，订购。登记商品时要提供商品的名称、价格，商店中现有商品量，商品编号可唯一识别商品； （3）类别表示商品所属类别，类别编号可唯一识别类别，其中包含了，商品类别名称和制造厂商，可以对商品进行分类售卖； （4）客户可以在网上下订单，也可以到实体店购物，其在订单上所选择的支付方式不同（信用卡、借记卡、现金，现金代表实体店购物），网站管理员可以查看订单，并及时将订单的处理情况更新（比如货物已寄出的信息，订单状态：0：未处理，1：已处理，2：已发货）；订单编号可唯一识别订单，订单中包含订单产生时间，订单状态，支付方式和支付总额； （5）实体商店有自己的店名，卖多种商品，每个商店都有固定的地址，顾客可以到店中买商品，（注：在实体店中购买商品的顾客一律将顾客名默认为佚名），当商店中的库存量小于10时会有提醒到仓库中拿货； （6）配送单中包含查询号可唯一识别配送单，配送人，联系方式； （7）仓库中仓库编号可唯一识别仓库，其中每个仓库都有区号，代表其地址。 （8）各实体间关系 1）一个客户可以购买多种商品，一种商品可以被多个客户购买； 2）一个商品属于且仅属于一种类别，一种类别的商品可以包含多个商品或没有； 3）一种商品放在多个商店中销售，一个商店至少销售一种或销售多种商品； 4）一个订单对应一个客户，一个客户对应多个订单； 5）一个订单对应至少有一件商品或多件，一个商品对应多个订单； 6）一个订单可以有一个商品配送单 7）一个仓库可以存放多种商品，一种商品可以存放在一个仓库；

随机信号实验报告

随机信号分析 实验报告 目录 随机信号分析 (1) 实验报告 (1) 理想白噪声和带限白噪声的产生与测试 (2) 一、摘要 (2) 二、实验的背景与目的 (2) 背景： (2) 实验目的: (2) 三、实验原理 (3) 四、实验的设计与结果 (4) 实验设计: (4) 实验结果: (5) 五、实验结论 (12) 六、参考文献 (13) 七、附件 (13) 1

理想白噪声和带限白噪声的产生与测试一、摘要 本文通过利用MATLAB软件仿真来对理想白噪声和带限白噪声进行研究。理想白噪声通过低通滤波器和带通滤波器分别得到低通带限白噪声和帯通带限白噪声。在仿真的过程中我们利用MATLAB工具箱中自带的一些函数来对理想白噪声和带限白噪声的均值、均方值、方差、功率谱密度、自相关函数、频谱以及概率密度进行研究，对对它们进行比较分析并讨论其物理意义。 关键词：理想白噪声带限白噪声均值均方值方差功率谱密度自相关函数、频谱以及概率密度 二、实验的背景与目的 背景： 在词典中噪声有两种定义：定义1：干扰人们休息、学习和工作的声音，引起人的心理和生理变化。定义2：不同频率、不同强度无规则地组合在一起的声音。如电噪声、机械噪声，可引伸为任何不希望有的干扰。第一种定义是人们在日常生活中可以感知的，从感性上很容易理解。而第二种定义则相对抽象一些，大部分应用于机械工程当中。在这一学期的好几门课程中我们都从不同的方面接触到噪声，如何的利用噪声，把噪声的危害减到最小是一个很热门的话题。为了加深对噪声的认识与了解，为后面的学习与工作做准备，我们对噪声进行了一些研究与测试。 实验目的: 了解理想白噪声和带限白噪声的基本概念并能够区分它们，掌握用MATLAB 或c/c++软件仿真和分析理想白噪声和带限白噪声的方法，掌握理想白噪声和带限白噪声的性质。

《随机信号》上机仿真报告【西电】

班级 学号 随机信号分析仿真报告 学院电子工程学院 专业 学生姓名 老师姓名

随机信号分析上机（结课）报告 姓名：学号： 第一题： 1.23设有随机初相信号)cos(5)(X ?+=t t ，其中相位?是在区间（0，２π）上均匀分布分的 随机变量，用ＭＡＴＬＡＢ编程产生是三个样本函数。仿真部分： 图 1.1随机初相信号样本函数 其中，随机变量相位?可以共通过函数：“unifrnd(0,2*pi)”来实现； 而产生三个样本则可以通过简单的循环得到。

第二题： 2.22利用Matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。 （1）分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性； （2）分析复合信号通过RC积分电路（理想低通系统）后的功率谱密度和相应的幅度分布特性； 思路分析： ●幅度分布：可以通过“hilbert()”变换后取其绝对值便得到包络； ●功率密度谱，根据定义，它是函数自相关函数的傅立叶变换； ?可以先用“[ry,a]=xcorr(y,‘unbiased’)”函数来求得信号的自相关函数； ?通过“gy=fft(ry)”函数来求得相关函数的傅里叶变换； ?最后通过“fftshift(gy)”函数对傅立叶变换后的结果进行矫正。 ●低通滤波器可以通过函数“fir1()”进行设计，并最终通过“filter()”函数作用于 信号。（由于fir1采用的是归一化频率，所以设计时要注意先把采样频率归一化， 也就是除以二。） 仿真部分： 仿真参数：正弦信号频率fc=20Hz，振幅为0.25,；采样频率fs=600Hz； （1）分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性； 图 2.1复合信号相关的曲线%求功率谱密度代码段： %y为复合信号 %先求得自相关函数rx [ry,a]=xcorr(y,'unbiased'); %求自相关的傅里叶变换Fy0=fft(ry); %矫正 Fy1=fftshift(Fy0); %求包络 hilbert_y=hilbert(y); A=abs(hilbert_y);

随机信号大作业(西电)

一，设有随机初相信号X(t)=5cos（t+φ），其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。 （1）试用Matlab编程产生其三个样本函数。 MATLAB代码如下 clc clear m=unifrnd(0,2*pi,1,10); for k=1:3 t=1:0.1:10; X=5*cos(t+m(k)); plot(t,X); hold on end xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on;axis tight; 二、利用Matlab 程序设计一正弦信号加高斯白噪声的复合信号。

1. 分析复合信号的功率谱密度，幅度分布特性； 2. 分析复合信号通过RC 积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性； 3. 分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性； 问题分析 1).正弦信号的频率、采样信号的频率、信噪比分别设定为fc、fs、 N，并利用awgn函数得出加入高斯白噪声的复合信号的波形，通过画出幅度的分布直方图得出幅度分布的初步特性。并利用傅里叶变换得出复合信号的频谱特性，之后再利用xcorr函数得出复合信号的自相关系数，并通过自相关系数的傅里叶变换得到功率谱密度曲线图。并且分别设定了两组fc、fs、 N数据得出结果 2).复合信号通过RC电路时，分别求得它的暂态和稳态分量得出此时的信号，再利用1)中的方法进行求解，此处多设定了电阻R、电容C的参数，并且分别设定了两组fc、fs、 N、R、C数据得出结果。 3).复合信号通过低通滤波电路时，利用fir1和fir1ter函数得出低通滤波后的信号，再利用1)中的方法进行求解，分别设定了两组fc、fs、 N数据得出结果 1)MATLAB程序代码如下： clear;clc;

云南大学数据库期末大作业：数据库设计

大学软件学院实验报告 课程：数据库原理与实用技术实验学期：任课教师： 专业：学号：：成绩： 期末大作业： Electronic Ventor 数据库设计 一、实验目的 （1）掌握数据库设计的基本方法 （2）掌握各种数据库对象的设计方法 （3）熟练掌握DBA必须具备的技能 二、实验容 1、根据项目的应用和项目的需求说明文档，进行详细的需求分析，给出需求分析的结果。 （1）客户可以在上注册，注册的客户要提供客户的、、地址，以方便售后和联系，即作为用户名，和密码一起用于注册和登录，客户编号可唯一识别用户，卡号可网上支付。其中地址、以方便联系和寄货； （2）管理员可以登记各种商品，供客户查询，订购。登记商品时要提供商品的名称、价格，商店中现有商品量，商品编号可唯一识别商品； （3）类别表示商品所属类别，类别编号可唯一识别类别，其中包含了，商品类别名称和制造厂商，可以对商品进行分类售卖； （4）客户可以在网上下订单，也可以到实体店购物，其在订单上所选择的支付方式不同（信用卡、借记卡、现金，现金代表实体店购物），管理员可以查看订单，并及时将订单的处理情况更新（比如货物已寄出的信息，订单状态：0：未处理，1：已处理，2：已发货）；订单编号可唯一识别订单，订单中包含订单产生时间，订单状态，支付方式和支付总额； （5）实体商店有自己的店名，卖多种商品，每个商店都有固定的地址，顾客可以到店中买商品，（注：在实体店中购买商品的顾客一律将顾客名默认为佚名），当商店中的库存量小于10时会有提醒到仓库中拿货； （6）配送单中包含查询号可唯一识别配送单，配送人，联系方式； （7）仓库中仓库编号可唯一识别仓库，其中每个仓库都有区号，代表其地址。 （8）各实体间关系 1）一个客户可以购买多种商品，一种商品可以被多个客户购买； 2）一个商品属于且仅属于一种类别，一种类别的商品可以包含多个商品或没有； 3）一种商品放在多个商店中销售，一个商店至少销售一种或销售多种商品； 4）一个订单对应一个客户，一个客户对应多个订单； 5）一个订单对应至少有一件商品或多件，一个商品对应多个订单； 6）一个订单可以有一个商品配送单 7）一个仓库可以存放多种商品，一种商品可以存放在一个仓库；

随机信号分析大作业

随机信号分析大作业

一、实验目的 基于随机过程的莱斯表达式产生窄带随机过程。 二、实验内容及实验原理 1，基于随机过程的莱斯表达式 00()()cos ()sin y t a t t b t t ωω=- (3.1) 2，实验过程框图如下： 3，理想低通滤波器如图所示： 图1 理想低通滤波器 ()20 A H ?ω ?ω≤ ?ω=? ??其它 (3.2) 设白噪声的物理谱0=X G N ω（） ,则系统输出的物理谱为 2 2 0=()=20 Y X N A G H G ?ω ?0≤ω≤ ?ωωω???（）（） 其它 (3.3) 输出的自相关函数为:

1 ()()cos 2Y Y R G d τωωτωπ ∞ = ? /2 200 1cos 2N A d ωωτωπ ?= ? (3.4) 2 0sin 242 N A ωτωωτπ ??=? ? 可知输出的自相关函数()Y R τ是一个振荡函数。计算高斯白噪声x(t)、限带白噪声()a t 、()b t 及窄带随机过程()y t 的均值，并绘出随机过程各个随机过程的自相关函数，功率谱密度图形。 三、MATLAB 实验程序 function random(p,R,C) %产生一个p 个点的随机过程 %--------------------------高斯窄带随机过程代码--------------------------% n=1:p; w=linspace(-pi,pi,p); wn=1/2*pi*R*C; [b,a]=butter(1,wn,'low'); %产生低通滤波器 Xt=randn(1,p); %产生p 个点均值为0方差为1的随机数，即高斯白噪声 at=filter(b,a,Xt); %让高斯白噪声通过低通滤波器 y_at=at.*cos(w.*n); %产生随机过程a （t ） y_bt=at.*sin(w.*n); %产生随机过程b （t ） yt=y_at-y_bt; %产生一个p 个点的高斯窄带随机过程 subplot(211) plot(yt) title('高斯窄带随机过程y(t)') subplot(212) pdf_ft=ksdensity(yt) ; plot(pdf_ft) title('y(t)的概率密度图') disp('均值如下') E_Xt=mean(y_at) E_at=mean(y_at) E_bt=mean(y_bt) E_ft=mean(yt) %-----------------------自相关函数代码如下--------------------------% figure(2) R_Xt=xcorr(Xt); %高斯白噪声X(t)的自相关函数 R_at=xcorr(at); %限带白噪声的自相关函数 R_y_at=xcorr(y_at); %随机过程a(t).coswt 的自相关函数 R_y_bt=xcorr(y_bt); %随机过程b(t).coswt 的自相关函数 R_ft=xcorr(yt);

西电最优化大作业

最优化大作业 学院电子工程学院 专业 学号 姓名

1.第一题 分别用牛顿法和变尺度法求解优化问题. Minf(x)=x12-2x1x2+4x22+x1-3x2. 牛顿法 初始点选择 [2 2]T 迭代步骤 已知目标函数f(X)及其梯度g(X),Hesee矩阵G（X），终止限ε.（1）选定初始点X0；计算f0=f(X0),g0=g(X0);置k=0. （2）计算Hesee矩阵 （3）由方程G k P k=-g k解出P k。 （4）计算X k+1=X k+P k，f k+1=f（X k+1），gk+1=g（X k+1）. （5）判别终止条件是否满足，若满足，则打印结果。否则令k=k+1,转（2）. 实验结果如下：

变尺度法 初始点选择 [0 0]T 迭代步骤 （1）选定初始点X0；计算F0=F(X0),G0=G(X0)；选定初始矩阵H0，要求H0对称正定。置k=0 （2）计算搜索方向P K=-H K G K. （3）作直线搜索X K=1=ls(X K+1),S K=X K+1-X K,y k=g k+1-g k。 （4）判别终止条件是否满足：若满足，则X k+1就是所求的极小点，打印，结束。否则转（5）。 （5）计算H K+1=H K+E K.

（6）K=K+1.转（2）。 实验结果如下： 2.第二题 利用外点法和内点法解下列约束问题. minf(x)=(x1-3)2+(x2-2)2 s.t. h(x)=x1+x2-4≤0 外点法 初始点选择 [2 1]T 迭代步骤 给定终止限ε（可取ε=6- 10）.

（1）.选定初始点0X ，惩罚因子01>M （可取11=M ）. 惩罚因子放大系数10=C ，置1=k . （2）.假设已获得迭代点1-k X ，以1-k X 为初始点，求解无约束问题 ),(min k M X F . 设其最优点为k X . （3）.若εα≤)(X M k 则k X 就是所要求的最优解，打印输出))(,(k k X f X ，结束； 否则转至过程（4）. （4）.置,1,1+==+k k CM M k k 转至过程（2）. 实验结果如下： 内点法 初始点选择 [2 1]T

随机信号分析大作业：利用matlab程序设计设计一个正旋信号加高斯白噪声的复合信号

班级：021012班学号：0210111X姓名：李X 随机信号大作业 利用matlab程序设计设计一个正旋信号加高斯白噪声的复合信号。 源代码： 正旋sinx信号 x=(0:0.01:2); y1=sin(10*pi*x); plot(x,y1,'r'); title('y=sin(10*pi*x)'); ylabel('y'); xlabel('x/10pi'); grid;正旋信号如下图： 高斯白噪声，当白噪声的方差为10的-4次方时 y2=0.01*randn(1,201); plot(x,y2,'r'); title('高斯白噪声'); ylabel('y'); xlabel('x/10pi'); grid; 1：加入噪声之后的信号。因为白噪声方差过小，变化过快，叠加信号大致显示

出的是正旋波形 y=y1+y2; plot(x,y,'r'); title('叠加了高斯白噪声的sinx'); ylabel('y'); xlabel('x/10pi'); grid; 2：当增加白噪声的方差到0.01时，观察复合信号，可以发现，复合信号波形没有第一次平滑，较第一个复合波形而言更显无序性 3：方差增加到1时：

取方差为0.01时的白噪声作函数频谱图和白噪声自相关函数图：FY=fft(y); FY1=fftshift(FY); f=(0:200)*100/201-50; subplot(1,2,1); plot(f,abs(FY1),'r'); ylabel('F(jw)'); xlabel('w'); grid; i=-0.49:1/100:0.49; for j=1:50 R(j)=sum(y2(1:201-j-1).*y2(j:199),2)/(201-j); Rx(49+j)=R(j); Rx(51-j)=R(j); end subplot(1,2,2); plot(i,Rx,'r'); ylabel('Rx'); xlabel('x'); grid; 左图为函数频谱图；右图为白噪声自相关函数图

西电EDA满分大作业

EDA报告 题目 VHDL设计初步 学院电子工程学院 专业 学号 导师姓名朱燕

目录 第一章实验部分（流水灯） (3) 1、程序设计： (3) 2、程序代码........................................................................................... 错误！未定义书签。 3、程序调试........................................................................................... 错误！未定义书签。 第二章习题部分............................................................................................. 错误！未定义书签。 习题一..................................................................................................... 错误！未定义书签。 习题二..................................................................................................... 错误！未定义书签。 习题三..................................................................................................... 错误！未定义书签。 习题四..................................................................................................... 错误！未定义书签。 习题五..................................................................................................... 错误！未定义书签。 习题六..................................................................................................... 错误！未定义书签。 习题七..................................................................................................... 错误！未定义书签。 引言 随着大规模集成电路技术和计算机技术的不断发展,在涉及通信、国防、航天、医学、工业自动化、计算机应用、仪器仪表等领域的 电子系统设计工作中,EDA技术的含量正以惊人的速度上升;电子类 的高新技术项目的开发也逾益依赖于EDA技术的应用。即使是普通的电子产品的开发,EDA技术常常使一些原来的技术瓶颈得以轻松突破,从而使产品的开发周期大为缩短、性能价格比大幅提高。不言而喻,EDA技术将迅速成为电子设计领域中的极其重要的组成部分。

多种功率谱估计郑州大学随机信号处理大作业

随机信号处理大作业 多种功率谱估计的算法实现及性能比较 一、引言 频谱分析是信号处理的基石，为我们提供了时域以外的另一种信号研究手段——频域，使得很多在时域看起来很复杂的问题，用频域来分析就变得十分简单。对于随机信号而言，由于不存在傅里叶变换，我们通过对其功率谱的分析来研究其频域特性。功率谱估计问题就是根据一组有限观测值来估计该过程谱的内容，对于平稳随机过程而言，所有的功率谱估计方法都是根据有限的观测值来逼近真实值，估计结果的好坏与估计方法密切相关。功率谱估计的方法可分为古典法和现代法，古典法基于傅里叶变换，包括直接法和间接法，现代谱估计包括直接解Yule-Walker方程法、Levinson-Durbin快速递推法、Burg算法、MUSIC算法、本文将对上述功率谱估计的方法进行分析。 二、原理及过程 1、古典法 这里采用古典法中的直接法（周期图法）进行功率谱估计，其具体步骤如下。 第一步：由获得的N点数据构成的有限长序列直接求傅里叶变换，得频谱 （1.1） 第二步：取频谱幅度的平方，并处以N,以此作为对真实功率谱的估计， 即 （1.2） 2、Yule-Walker方程法 ①假定所研究的随机过程是由一白噪声序列激励一因果稳定的可逆线性系统的输出 ②由观测获得的数据记录估计的参数 ③由的参数估计的功率谱 由上可知，可以将平稳随机信号的功率谱表示为 （2.1）

其中，是白噪声的功率谱（为常数），是系统的频谱。这样 谱估计问题就转化为模型参数的估计问题，在AR、MA和ARMA三种模型中，求AR模型的参数是解线性方程，易于求解，并且MA模型和ARMA模型都可以用高阶的AR模型近似，所以这里我们采用AR模型来进行功率谱估计。 阶AR模型的系统函数为 （2.2） 阶AR模型有+1个待定参数：，，…,和系统增益G。 自相关函数，（2.3）“*”代表取共轭。 Yule-Walker方程： （2.4） 可表示成下面的矩阵形式： （2.5） 上式用到了自相关函数的偶对称性质，由这个方程，可以求出个参数。有了参数()，就可以根据尤勒-沃克方程有自相关函数和参数求系统增益G。然 后可以根据（2.6）求功率谱，或者由用freqz()函数来求功率谱 下面进行功率谱估计的关键就成了解Yule-Walker方程，下面可分为两种方法解方程。 ⑴、直接解尤勒-沃克方程 ①由式(2.3)计算自相关函数 ②根据式(2.5)列写矩阵方程 ③通过矩阵求逆解矩阵方程，得()

自动控制大作业-西电

自动控制大作业-西电-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

题目：自动控制原理大作业指导老师： 学院：电子工程学院 专业：电子信息工程 学生姓名： 学号： 2017年7月11日

实验目的 1，学会使用matlab模拟仿真系统的根轨迹图。 2，理解K值对系统响应的影响。 3，理解校正环节对系统性能的影响。 实验内容 一、对教材P84页的图3-38天线位置控制系统，在给定传递函数下，试用MATLAB程序仿真 1，单位反馈作用下系统的根轨迹图 2，画出Bode图 3，若限定系统超调量σ%<35%，确定K的取值范围（K为开环传递系数）。 4，当K取不同的值时，画出单位阶跃响应曲线。 Matlab程序如下所示： echo on pause %strike any key to continue clc

K=[1 7 17.1 28 60]; num1=K(1);p1=[1 0];p2=[0.05 1];p3=[0.025 1]; den=conv(conv(p1,p2),p3); H1=tf(num1,den); H2=tf(K(2),den); H3=tf(K(3),den); H4=tf(K(4),den); H5=tf(K(5),den); pause;clc; damp(H1); rlocus(H1);%单位反馈作用下系统的根轨迹图 pause;clc; bode(H1);pause;clc; impulse(H1);pause;clc; step(feedback(H1,1));pause;clc;%K=1是的单位阶跃响应step(feedback(H2,1));pause;clc;%K=7是的单位阶跃响应step(feedback(H3,1));pause;clc;%K=17.1是的单位阶跃响应step(feedback(H4,1));pause;clc;%K=28是的单位阶跃响应step(feedback(H5,1));pause;clc;%K=60是的单位阶跃响应echo off