The objective of this section is to

The objective of this section is to show how two signals that “look” similar can be
distinguished by computing their average over a large interval. This type of technique is
used in signal demodulators to distinguish between the digits “1” and “0”.
Generate two discrete-time signals called sig1 and sig2 of length 1, 000. The samples
of sig1 should be independent, Gaussian random variables with mean 0 and variance 1.
The samples of sig2 should be independent, Gaussian random variables with mean 0.2 and
variance 1. Use the Matlab command random or randn to generate these signals, and then
plot them on a single figure using the subplot command. (Recall that an alternative name
for a Gaussian random variable is a normal random variable.)
Next form a new signal “ave1(n)” of length 1, 000 such that “ave1(n)” is the average
of the vector “sig1(1:n)” (the expression sig1(1:n) returns a vector containing the first n
elements of “sig1”). Similarly, compute “ave2(n)” as the average of “sig2(1:n)”. Plot the
signals “ave1(n)” and “ave2(n)” versus n on a single plot. Refer to help on the Matlab plot
command for information on plotting multiple signals.

Kết quả (Việt) 1:

The mục tiêu của phần này là để hiển thị như thế nào hai tín hiệu "xem xét" tương tự có thểphân biệt bởi máy tính của họ trung bình trong một khoảng thời gian lớn. Loại kỹ thuật nàysử dụng tín hiệu demodulators để phân biệt giữa các chữ số "1" và "0".Tạo ra hai tín hiệu thời gian rời rạc được gọi là sig1 và sig2 chiều dài 1, 000. Các mẫucủa sig1 nên là độc lập, Gaussian biến ngẫu nhiên với trung bình 0 và phương sai 1.Mẫu sig2 nên được độc lập, Gaussian biến ngẫu nhiên với có nghĩa là 0,2 vàphương sai 1. Sử dụng Matlab lệnh ngẫu nhiên hoặc randn để tạo ra các tín hiệu này, và sau đólô chúng vào một con số duy nhất bằng cách sử dụng lệnh subplot. (Nhớ lại rằng một tên khácĐối với một biến ngẫu nhiên Gaussian là một biến ngẫu nhiên bình thường.)Bên cạnh tạo thành một tín hiệu mới "ave1(n)" của chiều dài 1, 000 như vậy mà "ave1(n)" là trung bìnhcủa vectơ "sig1(1:n)" (biểu hiện sig1(1:n) trả lại một véc tơ có chứa n đầu tiênCác thành phần của "sig1"). Tương tự như vậy, tính toán "ave2(n)" như là "sig2(1:n)". Nội cáctín hiệu "ave1(n)" và "ave2(n)" so với n trên một lô duy nhất. Hãy tham khảo trợ giúp về âm mưu Matlabbộ chỉ huy để thông tin về âm mưu nhiều tín hiệu.

Kết quả (Việt) 2:

Mục tiêu của phần này là để hiển thị như thế nào hai tín hiệu rằng "nhìn" tương tự có thể được
phân biệt bằng cách tính trung bình của họ trong một khoảng thời gian lớn. Đây là loại kỹ thuật được
sử dụng trong Bộ Điều tín hiệu để phân biệt giữa các chữ số "1" và "0".
Tạo ra hai tín hiệu rời rạc thời gian gọi là sig1 và sig2 chiều dài 1, 000. Các mẫu
của sig1 cần được độc lập, các biến ngẫu nhiên Gaussian với nghĩa là 0 và phương sai 1.
các mẫu sig2 cần được độc lập, các biến ngẫu nhiên Gaussian với trung bình 0.2 và
sai 1. sử dụng Matlab lệnh ngẫu nhiên hoặc randn để tạo ra các tín hiệu này, và sau đó
âm mưu chúng trên một con số duy nhất bằng cách sử dụng lệnh âm mưu phụ. (Nhớ lại rằng một tên thay thế
cho một biến ngẫu nhiên Gauss là một biến ngẫu nhiên bình thường.)
Biểu mẫu tiếp theo một tín hiệu mới "ave1 (n)" chiều dài 1, 000 mà "ave1 (n)" là mức trung bình
của các vector "sig1 (1: n) "(các sig1 biểu thức (1: n) trả về một vector chứa n đầu tiên
yếu tố của" sig1 "). Tương tự như vậy, tính "ave2 (n)" như là trung bình của "sig2 (1: n)". Biểu diễn các
tín hiệu "ave1 (n)" và "ave2 (n)" so với n trên một cốt truyện duy nhất. Tham khảo để giúp đỡ về âm mưu Matlab
lệnh cho thông tin về âm mưu nhiều tín hiệu.