只要是在訊號系統這條道上混過的童鞋都知道，衝激訊號是測試系統的最理想訊號。因為時域的卷積相當於頻域的乘積，而衝擊訊號的頻域擁有最廣泛的頻譜，可以「暴露」系統最完整的資訊，那麼問題來了？這麼好的東西，你咋就不用呢？傻~還真不是這樣，能讓我們計算機產生乙個理想的衝激訊號那是多難的事啊！！！想象狄拉克，就被難為人了......那咱辦呢？這時候一大群數學家來了.....麼子事，衝激訊號不能直接產生，我們可以合成啊！！！這裡要提醒乙個很重要的的事：白雜訊的自相關恰恰最佳逼近衝激訊號！
所以在我們工程研究上，白雜訊訊號才是最理想的輸入訊號，這也能解釋為什麼好多研究中都採用白雜訊作為測試。本文的撰寫具有很重要的意義。
u = idinput(n,type,band,levels)[u,freqs] = idinput(n,』sine』,band,levels,sinedata)
n：產生的序列的長度，如果n=[n nu]，則nu為輸入的通道數，如果n=[p nu m]，則nu指定通道數，p為週期，m*p為訊號長度。預設情況下，nu=1，m=1，即乙個通道，乙個週期。
type
：指定產生訊號的型別，可選型別如下 ：
'rgs'高斯隨機訊號；'
rbs'（預設）二值隨機訊號 ；'
prbs'二值偽隨機訊號（m序列）
'sine'正弦訊號和 。
band
：指定訊號的頻率成分。對於'rgs'、'rbs'、'sine'，band = [wlow, whigh]指定通帶的範圍，如果是白雜訊訊號，則band=[0, 1]，這也是預設值。指定非預設值時，相當於有色雜訊。
對於'prbs'，band=[0, b]，b表示訊號在乙個間隔1/b（時鐘週期）內為恆值，預設為[0, 1]。
levels
：指定輸入的水平。levels=[minu, maxu]，在type='rbs'、'prbs'、'sine'時，表示訊號u的值總是在minu和maxu之間。對於type='rgs'，minu指定訊號的均值減標準差，maxu指定訊號的均值加標準差，對於0均值、標準差為1的高斯白雜訊訊號，則levels=[-1, 1]，這也是預設值。
clc clear all close all% 高斯隨機訊號
u = idinput(1000, 'rgs');
subplot(1,3,1)
stairs(u)
title('高斯隨機訊號')
subplot(1,3,2)
hist(u, -4:4)
title('高斯隨機訊號的分布')
c = xcorr(u, coeff); % 自相關函式
subplot(1,3,3)
plot(c)
title('相關函式')
3.2 生成正弦偽隨機訊號
clc ;clear all ;close all% 高斯隨機訊號
u = idinput(100, 'sine');
subplot(1,3,1)
stairs(u)
title('正弦隨機訊號')
subplot(1,3,2)
hist(u, -4:4)
title('正弦隨機訊號的分布')
c = xcorr(u, 'coeff'); % 自相關函式
subplot(1,3,3)
plot(c)
title('相關函式')
% 高斯隨機訊號
u = idinput(200, 'rbs');
subplot(1,2,1)
stairs(u)
title('二值隨機訊號')
c = xcorr(u, 'coeff'); % 自相關函式
subplot(1,2,2)
plot(c)
title('相關函式')
n = 10; % 階次
p = 2^n -1; % 迴圈週期
ms = idinput(p, 'prbs');
subplot(1,2,1)
stairs(ms)
title('m序列')
%ylim([-1.5 1.5])
c = xcorr(ms, 'coeff'); % 自相關函式
subplot(1,2,2)
plot(c)
title('相關函式')
% 自相關函式接近於δ函式
進行譜密度深入分析：
譜分析表明，m序列含有直流成分，將造成對辨識系統的「淨擾動」，這通常不是所希望的。而逆m序列將克服這一缺點，是一種比m序列更為理想的偽隨機碼序列。
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