1.為何不是沖激信號？

只要是在信號系統這條道上混過的童鞋都知道，沖激信號是測試系統的最理想信號。因為時域的卷積相當于頻域的乘積，而沖擊信號的頻域擁有最廣泛的頻譜，可以“暴露”系統最完整的信息，那么問題來了？這么好的東西，你咋就不用呢？傻~ 還真不是這樣，能讓我們計算機產生一個理想的沖激信號那是多難的事啊！！！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.....么子事，沖激信號不能直接產生，我們可以合成啊！！！這里要提醒一個很重要的的事：白噪聲的自相關恰恰最佳逼近沖激信號！ 所以在我們工程研究上，白噪聲信號才是最理想的輸入信號，這也能解釋為什么好多研究中都采用白噪聲作為測試。本文的撰寫具有很重要的意義。

2.初識idinput指令

2.1基本調用格式

u = idinput(N,type,band,levels)?
[u,freqs] = idinput(N,’sine’,band,levels,sinedata)?

2.2參數說明

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為周期，M*P為信號長度。默認情況下，nu=1，M=1，即一個通道，一個周期。?
Type：指定產生信號的類型，可選類型如下 ：'rgs'高斯隨機信號；'rbs'（默認）二值隨機信號 ；'prbs'二值偽隨機信號（M序列）?'sine'正弦信號和 。
Band?：指定信號的頻率成分。對于'rgs'、'rbs'、'sine'，band = [wlow, whigh]指定通帶的范圍，如果是白噪聲信號，則band=[0, 1]，這也是默認值。指定非默認值時，相當于有色噪聲。?對于'prbs'，band=[0, B]，B表示信號在一個間隔1/B（時鐘周期）內為恒值，默認為[0, 1]。?
Levels?：指定輸入的水平。Levels=[minu, maxu]，在type='rbs'、'prbs'、'sine'時，表示信號u的值總是在minu和maxu之間。對于type='rgs'，minu指定信號的均值減標準差，maxu指定信號的均值加標準差，對于0均值、標準差為1的高斯白噪聲信號，則levels=[-1, 1]，這也是默認值。?

3.MATLAB仿真與測試

3.1 生成高斯偽隨機信號

clc clear all close all % 高斯隨機信號 u = idinput(1000, 'rgs'); subplot(1,3,1) stairs(u) title('高斯隨機信號') subplot(1,3,2) hist(u, -4:4) title('高斯隨機信號的分布') c = xcorr(u, coeff); % 自相關函數 subplot(1,3,3) plot(c) title('相關函數')
3.2 生成正弦偽隨機信號 clc ;clear all ;close all % 高斯隨機信號 u = idinput(100, 'sine'); subplot(1,3,1) stairs(u) title('正弦隨機信號') subplot(1,3,2) hist(u, -4:4) title('正弦隨機信號的分布') c = xcorr(u, 'coeff'); % 自相關函數 subplot(1,3,3) plot(c) title('相關函數')

3.生成二值偽隨機信號

clc ;clear all ;close all % 高斯隨機信號 u = idinput(200, 'rbs'); subplot(1,2,1) stairs(u) title('二值隨機信號') c = xcorr(u, 'coeff'); % 自相關函數 subplot(1,2,2) plot(c) title('相關函數')

4.生成二值偽隨機序列（M序列）

<span style="font-size:18px;"><span style="font-family:microsoft yahei;color:#555555;"><span style="line-height: 35px;">clc ;clear all ;close all n = 10; % 階次 p = 2^n -1; % 循環周期 ms = idinput(p, 'prbs'); subplot(1,2,1) stairs(ms) title('M序列') %ylim([-1.5 1.5]) c = xcorr(ms, 'coeff'); % 自相關函數 subplot(1,2,2) plot(c) title('相關函數') </span></span></span>%?<wbr>?<wbr>?自相關函數接近于δ函數<span style="font-size:18px;"></span></wbr></wbr>
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“凈擾動”，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。

5.生成逆M序列偽信號

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab生成各种伪随机信号_idinput指令的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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