資源簡介
在統計信號處理中，往往會遇到等待處理的隨機信號是非白色的，例如云雨、海浪、地物反射的雜亂回波等，它們的功率譜即使在信號通帶內也非均勻分布。這樣會給問題的解決帶來困難。克服這一困難的措施之一是對色噪聲進行白化處理。主要內容是設計一個穩定的線性濾波器或者一種白化變換方法，將輸入的有色噪聲變成輸出的白噪聲。
代碼片段和文件信息
%產生高斯白噪聲?clf;?
y=wgn（110240）;?t=0:1023;?
y1=mean（y）;%均值01?
y2=var（y）;%方差?
y3=y2+y1*y1;%均方值?
[y4lag]=xcorr（y‘unbiased‘）;%自相關函數?
[f1y5]?=?ksdensity（y）;%概率密度?
f=（0:length（y）-1）‘/length（y）*1024;?Y=fft（y）;?
y6=abs（y）;%頻譜?
y7=y.*conj（y）/1024;%功率譜密度
figure（1）;?
subplot（241）;plot（ty）;?
title（‘高斯白噪聲‘）;axis（[0?1024?-5?5]）;?subplot（242）;plot（ty1）;?
title（‘高斯白噪聲均值‘）;axis（[0?1024?-2?2]）;?subplot（243）;plot（ty2）;?
title（‘高斯白噪聲方差‘）;axis（[0?1024?-2?2]）;?subplot（244）;plot（ty3）;?
title（‘高斯白噪聲均方值‘）;axis（[0?1024?-2?2]）;?subplot（245）;plot（lagy4）;?
title（‘高斯白噪聲自相關函數‘）;axis（[-1024?1024?-1?1]）;?subplot（246）;plot（y5f1）;?title（‘概率密度‘）;?
subplot（247）;plot（fy6）;?
title（‘高斯白噪聲頻譜‘）;axis（[0?1024?0?80]）;?
title（‘高斯白噪聲功率譜密度‘）;axis（[0?1024?0?8]）;
%低通濾波器?
Wp=2*pi*15;Ws=2*pi*25;Rp=0.5;Rs=40;fs=100;W=2*pi*fs;
[NWn]=buttord（2*Wp/W2*Ws/WRpRs）;?
[ba]=butter（NWn）;?
[hf]=freqz（ba1000fs）;?
figure（2）;plot（fabs（h））;?xlabel（‘f/Hz‘）;ylabel（‘|H（jf）|‘）;?axis（[0?100?0?1.2]）;grid?on;?
title（‘低通濾波器幅頻響應‘）;???????
%生成高斯色噪聲?
gss=filter（bay）;%濾波產生高斯色噪聲
gss1=mean（gss）;%均值?
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