N = 2000; %采样点数
Fs = 2000; %采样频率
t = 0:1 / Fs:1 - 1 / Fs; %时间序列
Signal1= sin(2*pi*20* t) + sin(2*pi*40* t) + sin(2*pi*60* t);
Signal2=[2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),2*ones(1,50),zeros(1,50),-1*ones(1,100),zeros(1,50),-2*ones(1,50),zeros(1,50),1*ones(1,100),zeros(1,50),];
NoiseGauss= [randn(1,2000)]; %高斯分部白噪声
NoiseWhite= [rand(1,2000)]; %均匀分布白噪声
NoiseSignal1= Signal1+NoiseGauss; %设计混合信号1
NoiseSignal2= Signal1+NoiseWhite; %设计混合信号2
NSignal1= Signal2+NoiseGauss; %设计混合信号3
NSignal2= Signal2+NoiseWhite; %设计混合信号4
%混合信号1维纳滤波
Rxx=xcorr(NoiseSignal1,NoiseSignal1);%混合信号的自相关函数
M=50;%维纳滤波器阶数
for i=1:M %得到混合信号的自相关矩阵
for j=1:M
rxx(i,j)=Rxx(abs(j-i)+N);
end
end
Rxy=xcorr(NoiseSignal1,Signal1); %混合信号和原信号的互相关函数
for i=1:M%得到混合信号和原信号的互相关向量
rxy(i)=Rxy(i+N-1);
end
h = inv(rxx)*rxy'; %得到所要涉及的维纳滤波器系数
Signal_Filter1=filter(h,1,NoiseSignal1); %输入信号通过维纳滤波器
%混合信号2维纳滤波
Rxx=xcorr(NoiseSignal2,NoiseSignal2); %混合信号的自相关函数
M=50;
for i=1:M %得到混合信号的自相关矩阵
for j=1:M
rxx(i,j)=Rxx(abs(j-i)+N);
end
end
Rxy=xcorr(NoiseSignal2,Signal1); %混合信号和原信号的互相关函数
for i=1:M
rxy(i)=Rxy(i+N-1);
end %混合信号和原信号的互相关向量
h=inv(rxx)*rxy'; %得到所要涉及的维纳滤波器系数
Signal_Filter2=filter(h,1,NoiseSignal2);%将输入信号通过维纳滤波器
figure(1);
subplot(3,2,1);
plot(Signal1);%原始信号
title('原始信号1');
subplot(3,2,3);
plot(NoiseSignal1);%信号1
title('信号1');
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter1);%维纳滤波后的信号
title('维纳滤波后高斯的信号');
subplot(3,2,2);
plot(Signal1);%原始信号
title('原始信号1');
subplot(3,2,4);
plot(NoiseSignal2);%信号1
title('信号1');
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter2);%维纳滤波后的信号
title('维纳滤波后白的信号');
视图效果
2、信号3和信号4的维纳滤波
实现代码
Matlab复制代码
%混合信号3维纳滤波
Rxx=xcorr(NSignal1,NSignal1);%混合信号的自相关函数
M=400;%维纳滤波器阶数
for i=1:M %得到混合信号的自相关矩阵
for j=1:M
rxx(i,j)=Rxx(abs(j-i)+N);
end
end
Rxy=xcorr(NSignal1,Signal2); %混合信号和原信号的互相关函数
for i=1:M%得到混合信号和原信号的互相关向量
rxy(i)=Rxy(i+N-1);
end
h = inv(rxx)*rxy'; %得到所要涉及的维纳滤波器系数
Signal_Filter1=filter(h,1,NSignal1); %输入信号通过维纳滤波器
%混合信号2维纳滤波
Rxx=xcorr(NSignal2,NSignal2); %混合信号的自相关函数
M=400;
for i=1:M %得到混合信号的自相关矩阵
for j=1:M
rxx(i,j)=Rxx(abs(j-i)+N);
end
end
Rxy=xcorr(NSignal2,Signal2); %混合信号和原信号的互相关函数
for i=1:M
rxy(i)=Rxy(i+N-1);
end %混合信号和原信号的互相关向量
h=inv(rxx)*rxy'; %得到所要涉及的维纳滤波器系数
Signal_Filter2=filter(h,1,NSignal2);%将输入信号通过维纳滤波器
figure(2);
subplot(3,2,1);
plot(Signal2);%原始信号
title('原始信号2');
subplot(3,2,3);
plot(NSignal1);%信号3
title('信号3');
subplot(3,2,5);
plot(Signal_Filter1);%维纳滤波后的信号
title('维纳滤波后高斯的信号');
subplot(3,2,2);
plot(Signal2);%原始信号
title('原始信号2');
subplot(3,2,4);
plot(NSignal2);%信号4
title('信号4');
subplot(3,2,6);
plot(Signal_Filter2);%维纳滤波后的信号
title('维纳滤波后白的信号');