МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА"
Звіт до лабораторної роботи № 3 з курсу: "Засоби прийому та обробки інформації в системах захисту " Варіант №12 Львів – 2010р. Мета роботи – вивчити засоби МАТЛАБ для визначення характеристик випадкових сигналів із відомими параметрами та отримати навики проведення аналізу з допомогою бібліотеки SP Toolboоks. Повний текст завдання: 1. Визначити інтервал часу, період квантування сигналу та згенерувати два сигнали із заданими параметрами варіанту, побудувати графіки сигналів, використовуючи команду plot. 2. Побудувати гістограму розподілу імовірності (функцію густини імовірності) з допомогою команди hist. 3. Оцінити числові характеристики сигналів: математичне сподівання, дисперсію, среднє квадратичне відхилення, коефіцієнт взаємної кореляції двох сигналів. 4.Визначити функціональні характеристики сигналів: нормовану автокореляційну функцію та нормовану взаємно кореляційну функцію. 5. Визначити вид функції густини розподілу залежно від числових параметрів розподілу (математичне сподівання та дисперсія) з допомогою функції disttool. Номер варіанту Параметри сигналу Вид розподілу   Математичне сподівання Дисперсія   12 1.5 0.1 Рівномірний   Лістинг програми: disttool t = 0:0.001:0.512; %час x1 =0.955 + 1.115 * rand(size(t)); %сигнал 1 x2 =0.955 + 1.115*rand(size(t)); %сигнал 2 n=512; figure(1) plot(t(1:n),x1(1:n),t(1:n),x2(1:n));grid; %графіки сигналів title('Signal Corrupted'); xlabel('time (milliseconds)'); figure(2) subplot(1,1,1) hist(x1,20);hist(x2,20) % функції густини за даними сигналів x1m=mean(x1) x2m=mean(x2) % математичне сподівання (1-й момент) x1_std=std(x1) x2_std=std(x2) % CKВ x1_disp=x1_std^2 x2_disp=x2_std^2 % дисперсія x1_cov=cov(x1);x2_cov=cov(x2); %коваріація (2-й момент) R = corrcoef(x1,x2); %коефіцієнт корреляції figure(3) subplot(2,1,1) X_corr=xcov(x1); % кореляційна функція plot(X_corr/n/x1_disp); subplot(2,1,2) X1X2_cor=xcov(x1,x2)/(x1_std*x2_std)/n; %взаємна кореляційна plot(X1X2_cor) %функція Сигнали
Сигнал функції густини за даними сигналів
Графік кореляційної функції
Графік густини сигналу
Висновок: На цій лабораторній роботі ми вивчили засоби МАТЛАБ для визначення характеристик випадкових сигналів із відомими параметрами та отримати навики проведення аналізу з допомогою бібліотеки SP Toolboоks.