%---------相參相關對數－正態分布雜波-------------------%
clear?all;close?all;clc;
miu=0.9;%尺度參數
sigma=0.9695;%形狀參數
num=8000;%采樣點數數據點數
fr=1000;
n=0:1:num-1;
%-----由功率譜和相關系數確定相關高斯序列；
fs=1000;%采樣頻率
f=fs/num*（-num/2:num/2-1）;%對稱的功率譜
sigmaf=52;%產生高頻頻譜功率，方差
amp=1/（sqrt（2*pi）*sigmaf）;
Pw=amp*exp（-（f）.^2/（2*sigmaf^2））;%高斯功率譜
sn=ifft（Pw）;%由最終的高斯功率分布得到相關系數序列
pn=log（1+sn*（exp（sigma^2）-1））/sigma^2;%這里相關系數之間的變換也就是經過成形濾波器之后的相關序列的相關系數
Xw=fft（pnnum）;?????%相關高斯隨機序列功率譜
abs_Hw=sqrt（abs（Xw）/pn（1））;%這個有一個流程圖可以表示
w=rand（1num）;%生成隨機序列但是均勻分布的
ww=2*pi*w;
ww=ww/max（abs（ww））;%歸一化用
nois=exp（j*（ww））;??%加入的隨機相位?相干信號??這里確實在一篇論文中有提起?但是確實還不是很明白
Hw=abs_Hw.*nois;?%成形濾波器頻譜

xi_1=randn（1num）;%生成兩個高斯分布的隨機序列

xq_1=randn（1num）;

subplot（221）
plot（nxi_1）
title（‘獨立不相關高斯隨機序列‘）
xlabel（‘時域‘）

xi_2=ifft（fft（xi_1）.*Hw）;%生成兩個相關序列，實部虛部
xisigmac=std（xi_2）;%求標準差
ximuc=mean（xi_2）;%求均值
yi=（xi_2-ximuc）/xisigmac;%標準化，為了后面的功率譜比較

xq_2=ifft（fft（xq_1）.*Hw）;
xqsigmac=std（xq_2）;
xqmuc=mean（xq_2）;
yq=（xq_2-xqmuc）/xqsigmac;

r=yi+j*yq;
ydata=exp（r.*sigma^2.+log（miu））;%經過成型濾波器之后的變換但是這之前必須要進行標準化
subplot（222）
plot（nabs（ydata））
title（‘對數正態分布雜波‘）
xlabel（‘時域‘）

num_pdf=100;
maxdat=max（abs（ydata））;
mindat=min（abs（ydata））;?
NN=hist（abs（ydata）num_pdf）;%?返回一個行向量NN，指示每個?bin?中的元素數目。
xpdf1=num_pdf*NN/（（sum（NN））*（maxdat-mindat））;%幅度分布
xaxis1=mindat:（maxdat-