MATLAB篇 時序資料模擬生成

2021-10-24 00:18:32 字數 2896 閱讀 5583

本文目的是介紹如何模擬實際資料中具有特徵的時間序列資料。基於本文提供的模擬資料方法為以後闡述不同時頻分析方法提供資料支撐。

均勻且正態分佈的白雜訊

可以通過函式rand(均勻分布)和randn(通常為gaussian分布)生成雜訊。這些函式的輸入指定所得矩陣的大小。

>> yu =

rand

(1000,1

);yn =

randn

(1000,1

);>>

subplot

(223),

hist

(yu,

200)

;title

('distribution of uniform noise');

xlabel

('amplitude bins');

ylabel

('counts');

>>

subplot

(224),

hist

(yn,

200)

;title

('distribution of random noise');

xlabel

('amplitude bins');

ylabel

('counts');

>>

subplot

(211),

plot

(yn)

,hold on,

plot

(yu,

'r')

;

其中,hist()函式中200表示間隔數(bins)數量。

subplot()函式:在matplotlib下,乙個figure物件可以包含多個子圖(axes),可以使用subplot()快速繪製,其呼叫形式如下

subplot(numrows, numcols, plotnum)

圖表的整個繪圖區域被分成numrows行和numcols列,然後按照從左到右,從上到下的順序對每個子區域進行編號,左上的子區域的編號為1。

所以subplot(211)即表示2行1列,第1個子圖。

bins=200時:

bins=10時:

粉紅雜訊

對於紅雜訊(也稱為布朗雜訊)來說,頻率和功率的關係是:

p =k

/f2p=k/f^2

p=k/f2

這裡,k=e

kk=e^k

k=ek

,k

kk代表直線的截距。頻率平方的關係其實可以更一般化的表示為指數 β :

p =k

/fβp=k/f^β

p=k/fβ

當 β =0

β=0β=

0 的時候,所有頻率分量的功率都是乙個常數,也就是白雜訊。 當$ β=2 $的時候,是紅雜訊。當 β 在0~2以內的時候,叫做粉紅雜訊(pink noise)。粉紅雜訊即指頻率結構不均勻的雜訊,通常功率隨頻率增加而降低。有幾種計算粉紅雜訊的方法。一種是應用消失的頻率濾波器。

其中plot(linspace(-1,1,length(wnx))'.^2)繪圖如下:

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