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

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;%滤波器中心频率
Wp=[19 21]/(fs/2);%通带截止频率
Ws=[18 22]/(fs/2);%阻带截止频率
Rp=1;%通带最大衰减量，单位dB
Rs=30;%阻带最小衰减量，单位dB
[n,Ws]=cheb2ord(Wp,Ws,Rp,