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matlab谱分析 时间序列 白噪声,时间序列分析白噪声检验spss

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将白色噪声添加到matlab中的信号 。如何用matlab求白噪声的自相关函数和功率谱密度？w)；Bnet3learn_params(bnet2)，从中得到系统的脉冲响应函数h(t)，然后与white噪声序列卷积 ， 得到已知时间序列y(t)功率谱的时间历程函数！s)；bnet2，CPD { W }表格_CPD(bnet2 。

1、MATLAB中我知道功率谱密度函数,我要怎么得到时域的样本【matlab谱分析 时间序列 白噪声,时间序列分析白噪声检验spss】设线性系统的输入为白色噪声，其功率谱为常数 。1.系统输出的功率谱是已知的功率谱:syy(w)；系统的频率响应函数| h (jw) | syy (w)可解为|H(jw)|√Syy(w) 。由此得到系统的脉冲响应函数h(t)，然后与white噪声-3/进行卷积，得到功率谱已知的功率谱的时间历程函数序列y(t)！顺着这个思路在MATlab中找到相应的算法，得到题目要求的结果 。

2、如何用MATLAB产生高斯白 噪声,并且画出图形一般加white 噪声只有randn 噪声生成的高斯white 噪声高斯分布加到原图像中，假设你原图像的数据存在于矩阵变量A中 ， 那么noiseA * randn(size(A))；其中A为噪声的方差值，A的值决定了噪声的幅度一般远小于镜像信号ba 噪声的幅度；就是加了噪声之后的图像 。

3、用MATLAB如何求均匀白 噪声 序列的自相关函数曲线和功率谱密度曲线摘要:在MATLAB中，对一组离散时间序列用傅里叶变换、自相关函数法、最大熵估计法进行处理，作出相应的谱图，并进行比较 。关键词:离散时间序列，MATLAB ， 傅立叶变换，自相关函数法，最大熵估计(MESE) 1 。概述:用傅里叶变换、自相关函数法、最大熵估计法谱分析对离散数据进行处理，寻找数据的相关特征，比较几种方法的特点 。

4、怎样用 matlab画出语音信号的时域波形和频谱图和画出加 噪声-3db的白噪...期望的函数有:wav read()；读取wav格式的语音信号fft()，用快速傅立叶变换plot()绘制二维图形randn()高斯白噪声例:xwavread()；%读取波形文件得到数据xx(1:1024)；%取前1024个点作为处理数据FX FFT(x)；图(1)；支线剧情(211)；情节(x)；支线剧情(212)剧情(ABS(FX))；snr.3x1x snr*randn(1 ， 

5、 matlab中给信号加入白 噪声,如何利用傅里叶变换去噪大致思路:设置过滤条件，过滤掉数组中符合条件的元素(可以过滤掉元素值或者元素对应的下标)，然后将元素值赋给另一个数组的元素引用代码:clccleallallcloseallxrandi(10，5)；%原始数据显示( x )；disp(x)；y11 *个一(1，长度(x))；%存储筛选的结果并将它们初始化为不可能的结果%筛选合格的元素下标并将相应的元素保存到y1 % IX find(x > 3)；%例如 ， 过滤掉原始数据中大于3的元素的下标if(isempty(IX))disp( x的元素都不满足要求)；elsey1(1:长度(IX))x(IX)；%保存y1中符合条件的元素(Find (Y11))将序列的自相关函数除以序列的所有值的平方和除以xcorr得到功率谱密度 。bnet2mk_bnet(dag ， node _ sizes)；seed0兰德(州，种子)；%随机初始化网络参数bnet2.cpd {c} tabular _ CPD (bnet2 ， c)；bnet2 。CPD { R }表格_CPD(bnet2 ， 
s)；bnet2 。CPD{W}tabular_CPD(bnet2，W)；bnet3learn_params(bnet2，样本)；CPT3cell(1，N)；fori1:Nsstruct(bnet3，CPD { I })；%violateobjectprivacy。

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