Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
ВИЗНАЧЕННЯ ХАРАКТЕРИСТИК ВИПАДКОВИХ СИГНАЛІВ
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Захист інформації
Інформація про роботу
Рік:
2012
Тип роботи:
Звіт до лабораторної роботи
Предмет:
Засоби прийому та обробки інформації в системах технічного захисту
Група:
ЗІ-32
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА»
Кафедра «Захист інформації»
ЗВІТ
до лабораторної роботи №3
з дисципліни:
«Засоби прийому та обробки інформації у системах технічного захисту»
На тему:
«ВИЗНАЧЕННЯ ХАРАКТЕРИСТИК ВИПАДКОВИХ СИГНАЛІВ»
Львів 2012
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. Отримати варіант роботи у викладача.
2. Загрузити систему МАТЛАБ в комп’ютер.
3. Створити скрипт-файл лабораторної роботи.
4. Побудувати графіки та перенести їх у звіт.
5. Оформити звіт.
Таблиця 1
Номер варіанту
Параметри сигналу
Вид розподілу
Математичне сподівання
Дисперсія
1
0.1
1.5
Рівномірний
Лістинг програми:
Програма 1
t = 0:0.001:0.512; %час
x1 =0.08+1.23*randn(size(t)); %сигнал 1
x2 =0.08+1.23*randn(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)
Результат виконання програми:
x1m = 0.1434
x2m = 0.0804
x1_disp = 1.3926
x2_disp = 1.5459
Графіки до програми:
Рис.1. Графік функції густини розподілу
Рис.2.Сигнали із заданими параметрами
Рис.3. Гістограма розподілу імовірності
Рис.4.Графіки функціональної характеристики сигналів
Висновок: На лабораторній роботі я визначав характеристики випадкових сигналів із відомими параметрами та отримав навики проведення аналізу з допомогою бібліотеки SP Toolboоks.
16.01.2013 12:01-
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора