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利用周期图法对序列的功率谱进行估计。数据窗采用汉明窗。假设在白噪声中分辨这三个不同频率的正弦信号,其相位是均匀分布在2PI的独立随机变量,而 是一个单位白噪声.生成50个长度为N=512的 的样本序列

clear;
%假设在白噪声中分辨这三个不同频率的正弦信号,其相位是均匀分布在2PI的独立随机变量,而 是一个单位白噪声.生成50个长度为N=512的 的样本序列集合。

%利用周期图法对序列的功率谱进行估计。数据窗采用汉明窗。
c1=unifrnd(-pi,pi,1,50);
c2=unifrnd(-pi,pi,1,50);
c3=unifrnd(-pi,pi,1,50);
n=1:512;
h=hamming(512);
xp=zeros(513,1);
for i=1:50;
    x=cos(0.35*pi*n+c1(i))+cos(0.4*pi*n+c2(i))+0.25*cos(0.8*pi*n+c3(i))+randn(size(n));
    [x,f]=periodogram(x,h,1024,1);
    subplot(2,1,1)
    plot(f,10*log(abs(x)));
    hold on;
    xp=xp+x;
end
 subplot(2,1,1)

title('重叠的功率谱图(周期图法)')
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(Db)');
axis([0 0.5 -60 60]);
subplot(2,1,2)
plot(f,10*log(abs(xp/50)));%50个样本平均后的功率谱图
title('集合平均的功率谱图(周期图法)')
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(Db)');
axis([0 0.5 -60 60]);