请参考以下链接获取更多详细信息:http://dsp.stackexchange.com/questions/7678/determining-the-whiteness-of-noise。演示如下:白色信号测试结果如下所示:[h,p,R]=white_test(((filter([1], rand(1e3,1))))),其中 h = 0, p = 1, R = 455。非白色信号测试结果如下所示:[h,p,R]=white_test(((filter([1 .3], [.4 0.3], rand(1e3,1))))),其中 h = 1,p = 0,R = 2e3。
测试白度的零假设检测给定信号是否为白色(自相关中的delta函数)-matlab开发
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程序步骤:
生成信号:
定义正弦信号 s(n) 的频率、幅度和相位。
生成高斯白噪声 u(n),并根据信噪比要求调整其功率。
将正弦信号与噪声叠加,得到信号 x(n)。
计算自相关函数: 使用 Matlab 函数 xcorr 计算信号 x(n) 的自相关函数。
结果分析:
绘制自相关函数图像。
观察自相关函数的特点,例如峰值位置、衰减情况等。
分析这些特点如何反映原始信号的周期性以及噪声的影响。
结论:
通过自相关函数的分析,我们可以提取出被噪声掩盖的正弦信
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