叶变换。这是比较简单的一种估计方法，这种功率谱密度的估计方法称为周期图方法。如果直接利用数据样本做离散傅里叶变换，可得到X的离散值。由于这种方法可借助FFT算法实现，所以得到了广泛的应用。
四、实验过程和结果分析
①思路：利用实验四中的自相关函数与功率谱密度的关系产生或用matlab函数直接产生所需功率谱密度。②程序
N500x1ra
dom
ormal011NSx1absfftx12Nsubplot211plot10log10Sx1axis03004010xlabelfHz
13
fylabelSx1dBtitle均值为0，方差为1的高斯分布的功率谱密度x2ra
dom
ormal111NSx2periodogramx2subplot212plot10log10Sx2xlabelfHzylabelSx2dBtitle均值为1，方差为1的高斯分布的功率谱密度
③仿真图形
④分析：由波形知，两种方法均可产生功率谱密度。
14
f实验六
一、实验目的
随机信号经过线性系统前后信号仿真
系统仿真是信号仿真处理的一个重要部分，通过该实验要求学生掌握系统仿真的基本概念，并学会系统的仿真方法。X
cos2f1t13cos2f2t2N

二、实验内容
仿真信号和加性噪声经过各种系统前后的自相关函数和功率谱密度并图示。
三、实验原理
需要先仿真一个指定系统，再根据需要仿真输入的随机信号，然后使这个随机信号通过指定的系统。通过对实际系统建模计算机可以对很多系统进行仿真。在信号处理中，一般将线性系统分解为一个全通放大器（或衰减器）和一个特定频率响应的滤波器。由于全通放大器可以用一个常数代替，因此线性系统的仿真往往只需设计一个数字滤波器。滤波器设计可采用MATLAB提供的函数，也可利用相应的方法自行设计。MATLAB提供了多个设计滤波器的函数，可以很方便地设计低通、带通、高通、多带通、带阻滤波器。
四、实验过程和结果分析
①思路：实验产生的随机信号
15
f，其中1、2为02内均匀分布的随机变量，N
是数学期望为0、方差为1的高斯白噪声，通过各种系统得到所需仿真图形。②程序
1、X（
）信号的自相关函数及功率谱密度
N2000fs400N
ra
dom
ormal011Nt0N1fsfira
domu
if01122pix
cos2pi50tfi13cos2pi150tfi2N
Rxxcorrx
biasedmN1N1Sxabsfftx
2NfN2N21fsNsubplot211plotmRxxlabelmylabelRxmtitlex
的自相关函数subplot212plotffftshift10log10Sx1NxlabelfHzylabelSxdBtitlex
的功率谱密度
2、X（
）通过低通滤波器
N2000fs400N
ra
dom
ormal011Nt0N1fsfira
domu
if01122pix
cos2pir