http___projectmatlab.com_tr_product_rassal-dizilerin-ve-zaman-dizilerinin-uretilmesi__1.xml
1.1 2.1 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 5.1 5.2 6.1 7.1 7.2 7.3 8.1 9.1
Product Description Generation of random sequences: While deterministic signals such as square pulses, sinc waveforms, sinuses and cosines are used in specific applications, almost all other real-life signals from econometric series to radar returns, from genetic codes to multimedia signals in consumer electronics are information-bearing random signals. - Time sequences: Generate a sequence of 1000 equally spaced samples of a Gauss-Markov process using the recursive relation: . Here assume that , and is a sequence of independent identically distributed Gaussian random variables. You can use the randn function in MATLAB to generate zero-mean, unit-variance random variables. Below is given a low-pass filter (a>0) excited by a white noise sequence, and the filter has a real pole at z= a. Plot the output waveform for the following values of a: a= 0.5, a = 0.95, a = 0.995. Comment on the effect of the selection of a on the resulting time sequence. - Autocorrelation function: In order to estimate the autocorrelation function of this discrete process, one can apply the formula: . However, since we have a finite number of samples an approximation would be . Notice we shorten the data and consider only the overlapping samples in the window starting at n=1 and the window starting at n=m+1. The theoretical autocorrelation for such a signal model is also known as: , where is the input process variance. Plot the autocorrelation sequence in three separate graphs for the values of a= 0.5, a = 0.95, a = 0.995, but superpose in each graph the analytical and estimated and correlation functions. - Power Spectrum: Using the Wiener-Khinchine theorem, we can find the power spectrum in two different ways. Then do the following: - Estimate , where , for a=0.95 and N=512 - Estimate again as above, but this time averaging ten estimates, each obtained from a different time sequence. In other words, you must use the recursion , ten times, and average the results, i.e., . The estimates are noisy and random, and to improve and smooth the estimates, we must calculate the quantities several times (let us say 10 times) and average them. - We also know the analytical value of , where is the power spectral density of the input white noise, hence, , and Plot the power spectra in these three cases and comment on each of them.
1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1
Ürün Açıklaması Rasgele sekansların üretilmesi: Kare darbeler, sinc dalga şekilleri, sinüsler ve kosinüsler gibi belirli sinyaller belirli uygulamalarda kullanılırken, ekonometrik serilerden tüketici elektroniklerindeki genetik kodlardan multimedya sinyallerine radar geri dönüşlerine kadar hemen hemen tüm gerçek hayat sinyalleri Rasgele sinyaller verme. Zaman dizileri: Özyinelemeli ilişkiyi kullanarak 1000 eşit aralıklı bir Gauss-Markov işlem örnekleri dizisi oluşturun:. Burada varsayılmaktadır ve bağımsız olarak aynı şekilde dağıtılan Gauss rastgele değişkenlerin bir sırasıdır. Sıfır-orta, birim-varyans rasgele değişkenler üretmek için MATLAB’taki randn işlevini kullanabilirsiniz. Aşağıda bir beyaz gürültü dizisi tarafından uyarılan bir alçak geçiren filtre (a> 0) verilir ve filtrenin z = a’da gerçek bir kutup vardır. Aşağıdaki a değerlerine ait çıktı dalga formunu çizin: a = 0.5, a = 0.95, a = 0.995. Elde edilen zaman dizisi üzerinde a’nın seçilmesinin etkisi üzerine yorum yapın. Otokorelasyon fonksiyonu: Bu bağımsız sürecin otokorelasyon fonksiyonunu tahmin etmek için aşağıdaki formülü uygulayabilirsiniz:. Bununla birlikte, sonlu sayıda numuneye sahip olduğumuzdan, bir yaklaşım olacaktır. Veriyi kısalttığımızı ve sadece pencerede n = 1 ve pencere n = m + 1’den başlayarak örtüşen örnekleri göz önünde bulundurduğumuza dikkat edin. Böyle bir sinyal modelinin teorik otokorelasyonu da şu şekilde bilinir:, burada girdi süreci varyansıdır. Otokorelasyon dizisini a = 0.5, a = 0.95, a = 0.995 değerleri için üç ayrı grafiğe çizin; ancak her grafikte analitik ve tahmini ve korelasyon işlevlerini üst üste yerleştirin Güç Spektrumu: Wiener-Khinchine teoremi kullanılarak, güç spektrumunu iki farklı şekilde bulabiliriz. Sonra aşağıdakileri yapın: Tahmin, burada, a = 0.95 ve N = 512 için Tekrar yukarıdaki gibi tahmin edin, ancak bu sefer her biri farklı bir zaman diziliminden elde edilen on tahmini çıkın. Diğer bir deyişle, özyinelemeyi on kez kullanmanız ve sonuçların ortalaması alınmalıdır, örn. Tahminler gürültülü ve rastgele ve tahminleri iyileştirmek ve düzleştirmek için, miktarları birkaç kez hesaplamalı (ortalama 10 kez diyelim) ve ortalamaları hesaplamalıyız. Ayrıca, girdi beyaz gürültünün güç spektrum yoğunluğunun nerede olduğu ve bunun analitik değerini de biliyoruz ve ve Bu üç davada güç spektrumlarını çizin ve her biri üzerine yorum yapın