xinhaochuli.rar_信号功率谱图_信号处理资源-CSDN文库

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130 浏览量 2022-09-23 18:47:31 上传评论收藏 16KB RAR 举报

在信号处理领域，"xinhaochuli.rar_信号功率谱图_信号处理" 这个压缩包包含的资源主要用于理解和分析信号的功率谱以及如何对其进行处理。在本篇文章中，我们将深入探讨信号处理的基本概念，包括时域图、功率谱图的绘制，以及信号滤波处理。让我们来理解一下什么是信号处理。信号处理是通过数学方法对信号进行分析、变换、增强或压缩，以提取有用信息或改善信号质量的过程。在这一过程中，我们通常会涉及两个主要领域：时域分析和频域分析。时域图是对信号在时间轴上的表现形式，它直观地展示了信号随时间变化的情况。"xinhaochuli.m" 可能是一个MATLAB脚本，用于生成和显示信号的时域图。在MATLAB中，可以使用`plot`函数来绘制信号的时间序列数据。时域图对于观察信号的瞬态特性、周期性和脉冲响应等特征至关重要。接下来，功率谱图是信号频域表示的一种方式，它揭示了信号不同频率成分的功率分布。在信号处理中，功率谱有助于我们了解信号的频率组成，例如是否存在特定频率的噪声或谐波。MATLAB中的`pwelch`函数可以用来估计功率谱密度，这通常涉及到傅里叶变换，如快速傅里叶变换(FFT)。"yy15.mat" 可能包含了原始信号的数据，用于生成功率谱图。然后，滤波处理是信号处理的一个重要环节，旨在去除噪声、突出感兴趣的信号部分或者改变信号的频率特性。MATLAB提供了多种滤波器设计和应用工具，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等。滤波器可以分为低通、高通、带通和带阻四种类型，根据应用场景选择合适的滤波器设计。在这个压缩包中，用户可能需要执行以下步骤来完成信号处理： 1. 加载"yy15.mat" 文件中的信号数据。 2. 使用MATLAB代码"xinhaochuli.m" 绘制时域图，了解信号的基本特征。 3. 应用`pwelch`函数计算并绘制功率谱图，分析信号的频率成分。 4. 设计并应用适当的滤波器，对信号进行滤波处理。 5. 比较滤波前后的时域图和功率谱图，评估滤波效果。通过这些操作，我们可以深入理解信号的特性，提高信号质量，为后续的分析或应用打下基础。在实际工作中，这样的信号处理方法广泛应用于通信、音频处理、图像处理、生物医学信号分析等多个领域。

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xinhaochuli.m 3KB

yy15.mat 14KB

clear all; clc load('yy15') lag=100; fs=100; y=yy15([1:160]); %选取前160点 %画出所给数据前160点的图 figure(1) plot(y,'-') title('数据前160点图'); xlabel('t/Ts'); ylabel('x(t)'); [c,lags]=xcorr(y,lag,'unbiased'); Pxx=fft(c,length(lags)); %利用FFT变换计算信号的功率谱 fp=(0:length(Pxx)-1)'*fs/length(Pxx); %求功率谱的横坐标f Pxmag=abs(Pxx); %求幅值 figure(2) plot(fp(1:length(Pxx)/2),Pxmag(1:length(Pxx)/2)); %绘制功率谱曲线 title('功率谱图'); xlabel('f/Hz');ylabel('|Pxx|'); %画出原信号及频谱图 N=length(yy15(1:4096)); t=(0:N-1); figure(3) subplot(2,1,1);plot(yy15);title('时域图形'); y=fft(yy15); f=(0:1/N:1/2-1/N)*fs; subplot(2,1,2);plot(f,abs(y(1:N/2)));grid;xlabel('hz');title('频谱'); %第一个频率10Hz f2=8;f3=12;f4=14;M=1000; wc1=2*f2/fs;wc2=2*f3/fs;wc3=2*f4/fs; %归一化角频率，用于设置通带与阻带范围 f1=[0 wc1-0.05 wc1 wc2 wc2+0.05 1]; A=[0 0 1 1 0 0]; %设置带通或带阻，1为带通，0为带阻 weigh=[1 1 1 ]; %设置通带和阻带的权重 b=remez(60,f1,A,weigh); %传函分子，滤波器阶数为60 h1=freqz(b,1,M); %幅频特性 figure(4) f=(0:1/M:1-1/M)*fs/2; subplot(2,1,1);plot(f,abs(h1));grid;title('10Hz带通滤波器'); x1=filter(b,1,yy15); S1=fft(x1); f=(0:1/N:1/2-1/N)*fs; subplot(2,1,2);plot(f,abs(S1(1:N/2)));grid;xlabel('f/hz');title('滤波器频谱特性'); figure(5) plot(x1(1:160)); title('10Hz信号前160点时域图') grid %第二个频率22Hz f21=21;f22=22;f23=23; wc21=2*f21/fs;wc22=2*f23/fs;wc23=2*f23/fs; f2=[0 wc21-0.06 wc21 wc22 wc22+0.06 1]; A=[0 0 1 1 0 0]; weigh=[1 1 1 ]; b2=remez(60,f2,A,weigh); h21=freqz(b2,1,M); figure(6) f=(0:1/M:1-1/M)*fs/2; subplot(2,1,1);plot(f,abs(h21));grid;title('22Hz带通滤波器'); x2=filter(b2,1,yy15); S2=fft(x2); f=(0:1/N:1/2-1/N)*fs; subplot(2,1,2);plot(f,abs(S2(1:N/2)));grid;xlabel('f/hz');title('滤波器频谱特性') figure(7) plot(x2(1:160)); title('22Hz信号前160点时域图') grid %第三个频率30Hz f31=29.5;f32=30;f33=30.5; wc31=2*f31/fs;wc32=2*f32/fs;wc33=2*f33/fs; f3=[0 wc31-0.06 wc31 wc32 wc32+0.06 1]; A=[0 0 1 1 0 0]; weigh=[1 1 1 ]; b3=remez(60,f3,A,weigh); h31=freqz(b3,1,M); figure(8) f=(0:1/M:1-1/M)*fs/2; subplot(2,1,1);plot(f,abs(h31));grid;title('30Hz带通滤波器'); x3=filter(b3,1,yy15); S3=fft(x3); f=(0:1/N:1/2-1/N)*fs; subplot(2,1,2);plot(f,abs(S3(1:N/2)));grid;xlabel('f/hz');title('滤波器频谱特性') figure(9) plot(x3(1:160)); title('30Hz信号前160点时域图') grid %还原原信号 x=x1+x2+x3; figure(10); subplot(2,1,1); plot(x(1:160)); title('叠加后信号前160点') xlabel('t/Ts'); ylabel('x(t)'); grid on subplot(2,1,2); plot(yy15(1:160)); title('原始信号前160点') xlabel('t/Ts'); ylabel('x(t)'); grid on