基于随机共振法的低信噪比周期性信号滤波与提取MATLAB仿真

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本文介绍了使用MATLAB进行基于随机共振法的低信噪比周期性信号滤波与提取的仿真过程,包括信号载入、快速傅里叶变换、带通滤波器构造、加入随机激励、滤波处理和周期性信号提取等步骤,有效去除噪声,还原准确信号。

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基于随机共振法的低信噪比周期性信号滤波与提取MATLAB仿真

本文介绍一种基于随机共振法的低信噪比周期性信号滤波与提取的MATLAB仿真方法。该方法可以有效地去除周期性信号中的噪声和干扰,还原出准确的周期性信号。

  1. 方法原理
    随机共振法是一种信号处理方法,在频域上抑制噪声和干扰,实现信号滤波和提取的目的。其原理是在信号频率周围构造一个带通滤波器,再引入随机激励,使系统达到共振状态,抑制噪声和干扰。在该系统中,共振频率由随机激励和带通滤波器决定。

  2. MATLAB仿真流程

(1)载入信号数据

clc;clear;close all;
load(‘signal.mat’)%载入信号数据
fs=1000;%采样率
L=length(x);%信号长度
t=(0:L-1)/fs;%时间序列
figure
plot(t,x)
title(‘原始信号’)
xlabel(‘时间/s’);ylabel(‘幅值’)

(2)快速傅里叶变换

NFFT=2^nextpow2(L);%变换长度
X=fft(x,NFFT)/L;
f=fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);

(3)构造带通滤波器

fc=20;%滤波器中

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