非相参积累.rar_相参噪声_相参积累MATLAB_非相参噪声_非相参积累

共2个文件

m：2个

版权申诉

5星 · 超过95%的资源 199 浏览量 2022-07-15 13:48:56 上传评论 6 收藏 1KB RAR 举报

在信号处理领域，相参和非相参积累是两种重要的技术，主要应用于改善信号的信噪比（SNR）。在给定的标题和描述中，我们聚焦于如何使用MATLAB来实现这一目标，特别是针对带有高斯白噪声的脉冲串。我们将详细探讨相参噪声、相参积累、非相参噪声以及非相参积累的概念，同时也会分析高斯脉冲串及其对信号的影响。相参噪声是指具有确定相位关系的噪声，通常在雷达、通信和遥感等领域中遇到。相参噪声可以利用相位信息来提高检测或测量的精度。相反，非相参噪声不包含相位信息，因此在处理时无法利用相位关系来提升信号质量。相参积累是一种处理方法，它利用信号的相位信息来提高信噪比。在给定的MATLAB程序中，可能会涉及到对脉冲串进行多次采样并根据相位进行加权平均，以增强信号强度，从而减少噪声的影响。相参积累尤其适用于接收端信号弱但相位信息可获取的情况。非相参积累，另一方面，是不考虑信号相位信息的积累过程。它简单地对信号进行累加，适用于信号相位不可知或者相位变化随机的情况。在描述中提到，通过编写程序进行非相参积累，可以看到不同的积累方式如何影响信噪比。高斯脉冲串是由一系列符合高斯分布的脉冲组成的序列，通常用于模拟真实世界中的信号，因为高斯噪声在许多物理过程中普遍存在。这种脉冲串可以具有特定的载频和宽度，这些参数会影响信号的传播特性和检测难度。在“nopluses1.m”和“nopulses.m”这两个MATLAB文件中，很可能是实现了不同积累策略的代码。通过运行这些脚本，我们可以观察到随着积累次数的增加，信号的信噪比如何变化，这有助于理解相参和非相参积累的实际效果。这个项目提供了一个学习和实践信号处理基本概念的机会，尤其是关于噪声抑制和信号增强的技术。通过MATLAB的模拟，我们可以直观地了解不同噪声类型和积累方法如何影响信号质量，并进一步优化信号处理算法。对于从事相关领域的专业人士来说，这样的练习是提升技能和理解理论的重要步骤。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

非相参积累.rar （2个子文件）

nopulses.m 843B

nopluses1.m 1KB

clear all clc close all %非相参积累 fs=10e6;%采样频率 f0=1e6;%载波频率 N=10;%脉冲个数 PRI=20e-6;%脉冲重复周期 % N_width=1e-6; A=1;%振幅 t_width=1e-6;%脉冲宽度 N_signal=t_width*fs;%脉宽内的采样点个数 t=1/fs:1/fs:t_width; pulse_train = []; for i=1:N A=unifrnd(0,pi); y=cos(2*pi*f0*t+A); tt = zeros(1,(PRI-t_width)*fs); y22=[y tt]; pulse_train=[pulse_train y22]; end figure(1); plot(pulse_train); title('叠加噪声前非相参脉冲串'); N_noise = floor(PRI*fs*N);%向下取整 y1=wgn(1,N_noise,0);%高斯白噪声0dBw y2=y1+pulse_train;%叠加噪声 figure(2) plot(y2); title('叠加噪声后非相参脉冲串'); %信号的积累 B=mat2cell(pulse_train,[1],(N_noise/N)*ones(1,N)); C=B{1}; for i=2:N C=(C+B{i}); end figure(3) plot(C); %噪声的积累 D=mat2cell(y1,[1],(N_noise/N)*ones(1,N));%将y1分为1*200，1*200等十个连接的矩阵 E=D{1}; for i=2:N E=(E+D{i}); end figure(4) plot(E+C); title('非相干积累后的单个脉冲'); %计算积累前信噪比 Psi=sum(y.^2)/N_signal;%积累前单个脉冲的功率 Pni= cov(y1) %积累前噪声的功率 snri = 10*log10(Psi/Pni)%积累前单个脉冲的信噪比 %计算积累后信噪比 Pso=sum(C.^2)/N_signal %非相干积累后信号功率 Pno=cov(E) %非相干积累后噪声功率 snro = 10*log10(Pso/Pno) %非相干积累后信噪比 SNR_improve = snro-snri %非相干积累后信噪比改善: