6028

Кореляційний аналіз сигналів

Лабораторная работа

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Кореляційний аналіз сигналів Метароботи: набути навичок кореляційного аналізу сигналів у середовищі MatLAB. Порядокроботи 1. Сформувати вектор відліків часу тривалістю 1 с для частоти дискретизації 256 Гц. Сформувати сигнал випадкового б...

Украинкский

2012-12-27

289 KB

17 чел.

Кореляційний аналіз сигналів

Мета роботи: набути навичок кореляційного аналізу сигналів у середовищі MatLAB.

Короткі теоретичні відомості

Див.: стор. 281 – 347,     Айфичер, Э. Цифровая обработка сигналов. Практический подход /

Э. Айфичер, Б. Джервис. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2008. – 992 с. – ISBN 978-5-8459-

0710-3.

Порядок роботи

1. Сформувати вектор відліків часу тривалістю 1 с для частоти дискретизації 256 Гц.

Сформувати сигнал випадкового білого гаусівського шуму  (функція randn). Розрахувати та

побудувати графік автокореляційної функції за формулою (5.1).

2. Сформувати вектор відліків часу тривалістю 1 с для частоти дискретизації 256 Гц. Сформувати дискретний аналог сигналу X(t)=5cos(2pi50t)+2cos(2pi100t). Побудувати графік автокореляційної функції.

3. Сформувати вектор відліків часу тривалістю 1 с для частоти дискретизації 256 Гц. Сформувати послідовність прямокутних імпульсів частотою 10 Гц. Побудувати графік автокореляційної функції.

4. Розрахувати та побудувати графік коефіцієнту взаємної кореляції (формула 5.8) сигналів

п. 2 та 3.

5. Розрахувати та побудувати графіки взаємнокореляційних функцій для пар сигналів: ЕКГ

та плетизмограма, ЕКГ з різних каналів.  

6. Розрахувати та побудувати графіки автокореляційних функцій для оцифрованих сигналів

електрокардіограми, електроенцефалограми, прочитаної з файлу, а також ЕЕГ здорової та хворої людини, сигналів артеріального та внутрішньочерепного тиску та плетизмограми.

7*. Побудувати функцію, яка за допомогою кореляційного аналізу знаходить час затримки

відносно початку координат появи в шумовому сигналі зашумленного прямокутного імпульса з відомою шириною.


1.

x1=0:1/256:1;

x2=randn(1,257);

x3=zeros(1,10);

x2=[x2, x3];

k=10;

for n=1:k

summa=0;

for i=1:257

  summa=summa+x1(i)*x2(i+n-1);

end

r12(n)=summa/257;

end

r12

plot(r12)

grid;

title('З сигналом випадкового білого гаусівського шуму');

xlabel('j+1');

ylabel('r12');

2.

x1=0:1/256:1;

t=0:1/256:1;

for i=1:257

X(i)=5*cos(2*pi*50*t(i))+2*cos(2*pi*100*t(i));

end

x2=X;

x3=zeros(1,10);

x2=[x2, x3];

k=10;

n=0;

while (n<k)

summa=0;

for i=1:257

  summa=summa+x1(i)*x2(i+n);

end

n=n+1;

r12(n)=summa/257;

end

r12

plot(r12)

grid;

title('З сигналом X(t)=5cos(2pi50t)+2cos(2pi100t)');

xlabel('j+1');

ylabel('r12');

3.

x1=0:1/256:1;

t = 0:.004:1;

x2= SQUARE(2*pi*10*t);

x3=zeros(1,20);

x2=[x2, x3];

k=10;

n=0;

while (n<k)

summa=0;

for i=1:257

  summa=summa+x1(i)*x2(i+n);

end

n=n+1;

r12(n)=summa/257;

end

r12

plot(r12)

grid;

title('З послідовністю прямокутних імпульсів частотою 10 Гц ');

xlabel('j+1');

ylabel('r12');

4.

t1=0:1/256:1;

for i=1:257

X(i)=5*cos(2*pi*50*t1(i))+2*cos(2*pi*100*t1(i));

end

x1=X;

t2 = 0:.004:1;

x2= SQUARE(2*pi*10*t2);

x3=zeros(1,20);

x2=[x2, x3];

k=10;

m=0;

while (m<k)

summa=0;

for l=1:257

  summa=summa+x1(l)*x2(l+m);

end

m=m+1;

r12(m)=summa/257;

end

r12;

summa1=0;

summa2=0;

for n=1:257

 summa1=summa1+x1(n)*x1(n);

 summa2=summa2+x2(n)*x2(n);

end

znam=(1/257)*sqrt(summa1*summa2);

for j=1:10

ro12(j)=r12(j)/znam;

end

ro12

plot(ro12)

grid;

title(' графік коефіцієнту взаємної кореляції (формула 5.8) сигналів п. 2 та 3');

xlabel('j+1');

ylabel('ro12');

5.

load ('D:\flash 11-11-2009\ECG_rec\ecg_2.mat');

x1=d;

clear d;

load ('D:\flash 11-11-2009\ECG_rec\ecg_16.mat');

x2=d;

clear d;

x3=zeros(1,10);

x2=[x2, x3];

k=10;

m=0;

while (m<k)

summa=0;

for l=1:4096

  summa=summa+x1(l)*x2(l+m);

end

m=m+1;

r12(m)=summa/4096;

end

r12;

summa1=0;

summa2=0;

for n=1:4096

 summa1=summa1+x1(n)*x1(n);

 summa2=summa2+x2(n)*x2(n);

end

znam=(1/4096)*sqrt(summa1*summa2);

for j=1:10

ro12(j)=r12(j)/znam;

end

ro12

plot(ro12)

grid;

title('Графік взаємнокореляційної функції для пари сигналів ЕКГ з різних каналів');

xlabel('j+1');

ylabel('ro12');

6.

а)

x1=0:1/256:1;

load ('D:\flash 11-11-2009\ECG_rec\ecg_2.mat');

x2=d;

clear d;

k=10;

n=0;

while (n<k)

summa=0;

for i=1:257

  summa=summa+x1(i)*x2(i+n);

end

n=n+1;

r12(n)=summa/257;

end

r12;

plot(r12)

grid;

title('Графік автокореляційної функції для сигналу електрокардіограми ');

xlabel('j+1');

ylabel('r12');

б)

x1=0:1/256:1;

load ('D:\flash 11-11-2009\EEG_healthy\eeg_healthy_2.mat');

x2=sig;

clear sig;

k=10;

n=0;

while (n<k)

summa=0;

for i=1:257

  summa=summa+x1(i)*x2(i+n);

end

n=n+1;

r12(n)=summa/257;

end

r12

plot(r12)

grid;

title('Графік автокореляційної функції для ЕЕГ здорової людини ');

xlabel('j+1');

ylabel('r12');

в)

x1=0:1/256:1;

load ('D:\flash 11-11-2009\EEG_sick\eeg_sick_7.mat');

x2=sig;

clear sig;

k=10;

n=0;

while (n<k)

summa=0;

for i=1:257

  summa=summa+x1(i)*x2(i+n);

end

n=n+1;

r12(n)=summa/257;

end

r12

plot(r12)

grid;

title('Графік автокореляційної функції для ЕЕГ хворої людини ');

xlabel('j+1');

ylabel('r12');

г)

x1=0:1/256:1;

fid=fopen('D:\flash 11-11-2009\TBI_ICP.txt');

x2=fscanf(fid,'%f');

k=10;

n=0;

while (n<k)

summa=0;

for i=1:257

  summa=summa+x1(i)*x2(i+n);

end

n=n+1;

r12(n)=summa/257;

end

r12

plot(r12)

grid;

title('Графік автокореляційної функції для сигналу артеріального тиску');

xlabel('j+1');

ylabel('r12');

д)

x1=0:1/256:1;

x2 = textread('D:\flash 11-11-2009\TBI_ABP.txt');

k=10;

n=0;

while (n<k)

summa=0;

for i=1:257

  summa=summa+x1(i)*x2(i+n);

end

n=n+1;

r12(n)=summa/257;

end

r12

plot(r12)

grid;

title('Графік автокореляційної функції для сигналу внутрішньочерепного тиску');

xlabel('j+1');

ylabel('r12');


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

76417. Дифференциальные уравнения и передаточные функции 38.88 KB
  Введем понятие звена автоматической системы. При математическом описании системы удобно разбить систему на звенья и для каждого звена записать свое уравнение. Уравнение такого звена связывает две величины: x входная величина или воздействие и y выходная величина или реакция. Пусть момент времени t=0 выбран так что начальные условия на выходе звена являются нулевыми.
76418. Типовые сигналы 139.87 KB
  Дельтафункция является четной функцией между функцией Хэвисайда и Дирака существует связь выраженная соотношением: или На практике считается что на вход объекта подана функция функция если время действия прямоугольно го импульса намного меньше времени переходного процесса. Сдвинутые элементарные функции К этим функциям относятся функции Хевисайда и Дирака с запаздыванием т. и Рисунок 4 при этом Все...
76419. Типовые динамические звенья 34.53 KB
  Преобразуемая физическая величина поступающая на вход динамического звена называется входной х а преобразованная величина получаемая на выходе звена выходнойy. Статической характеристикой звена называется зависимость между его выходной и входной величинами в установившемся состоянии. Динамические свойства звена могут быть определены на основании дифференциального уравнения описывающего поведение звена в переходном режиме. Решение дифференциального уравнения дает возможность получить переходную или иначе временную характеристику...
76420. Минимально фазовые и не минимально фазовые звенья 21.74 KB
  Если в передаточной функции произвести замену то получаем называемое частотной характеристикой звена частотный коэффициент передачи звена. Общая фаза выходного сигнала звена будет складываться из частичных фаз определяемых каждым двучленом числителя и знаменателя. Если хотя бы один из корней звена расположен справа то такое звено не минимально фазовое звено.
76421. Интегрирующие и дифференцирующие динамические звенья и их характеристики 24.88 KB
  В этом случае для установившегося режима будет справедливым равенство откуда и произошло название этого типа звеньев. Такое звено является идеализацией реальных интегрирующих звеньев. Примерами идеальных интегрирующих звеньев могут служить операционный усилитель в режиме интегрирования гидравлический двигатель емкость и др. Дифференцирующие звенья В звеньях дифференцирующего типа линейной зависимостью связаны в установившемся режиме выходная величина и производная входной откуда и произошло название этого типа звеньев.
76422. Апериодическое звено 39.34 KB
  Временные характеристики Переходная функция: Весовая функция: Передаточная функция Передаточная функция апериодического звена 1го порядка получается путем применения к дифференциальному уравнению свойства дифференцирования оригинала преобразования Лапласа: . В целом считается что почти любой объект управления в первом приближении очень грубо можно описать апериодическим звеном 1го порядка.[1] Апериодическое звено второго порядка Уравнение апериодического звена 2го порядка имеет вид Передаточная функция апериодического звена 2го...
76423. Форсирующее звено первого порядка 30.34 KB
  Передаточную функцию форсирующего звена можно представить как сумму передаточных функций идеального дифференцирующего и пропорционального звена. Уравнение звена. ЛАЧХ и ЛФЧХ Асимптотическая ЛАЧХ форсирующего звена состоит из двух прямых. Пример ЛАЧХ и ЛФЧХ форсирующего звена для.
76424. Колебательное звено 120.05 KB
  Колебания будут затухать с течением времени т. В автоматических системах различают свободные и вынужденные колебания. Вынужденные колебания выходной величины звена возникают из-за колебаний воздействия например при синусоидальном воздействии. Колебания переходной функции колебательного звена – это свободные колебания: воздействие на звено не периодическое а колебания возникают из-за собственных колебательных свойств звена.
76425. Запаздывающее звено и его свойства 45.78 KB
  Переходную функцию звена получим решив уравнение. Переходная характеристика звена приведена на рисунке. – Переходная характеристика запаздывающего звена Импульсная переходная функция запаздывающего звена имеет вид: Импульсная переходная характеристика запаздывающего звена представлена...