matlab里离散信号如何连续化

第一章 离散随机信号 11 引言 12 离散时间随机信号的时域（统计）表示 121 离散时间随机过程的概率分布 122 离散时间随机过程的数字特征 123 离散时间平稳过程相关序列与协方差序列的性质 124 平稳序列的时间平均与遍历性 13 离散时间随机信号的z域及频域（统计）表示 131 γxx(m)与φxx(m)的Z变换及其收敛域 132 平稳序列的谱分析 133 功率谱密度 134 谱密度的物理意义 14 线性系统对随机信号的响应 141 线性时不变系统对随机输入的响应 142 系统输入、输出的互相关函数与互谱密度 第二章 维纳（Wiener）滤波 21 引言 22 维纳滤波器的时域解 23 维纳滤波器的z域解 231 非因果维纳滤波器 232 因果维纳滤波器 24 维纳预测器 241 预测的可能性 242 预测器计算公式 243 N步纯预测器 244 一步线性预测的时域计算公式 第三章 卡尔曼（Kalman）滤波 31 引言 32 卡尔曼波滤器的信号模型——离散状态方程与量测方程 33 卡尔曼滤波的算法 34 卡尔曼滤波与维纳滤波的关系 第四章 自适应滤波 41 引言 42 自适应滤波器的基本概念 43 LMS自适应滤波器 431 最陡下降法原理 432 LMS算法的收敛性质 44 LMS格型自适应滤波器 45 RLS自适应滤波器 46 自适应滤波的应用 461 自适应噪声抵消器 462 自适应噪声抵消器作为陷波器的例子 463 天线阵列自适应旁瓣相消 464 自适应仿模(AdaptiveModeling)系统 465 自适应逆滤波(逆仿模)系统 466 参考输入是延时k步的原始输入的自适应抵消器 第五章 功率谱估计 51 引言 52 经典谱估计方法 521 相关图法 522 周期图法 53 谱估计的参数化模型方法 54 自回归（AR）模型方法 541 AR模型的YuleWalker方法 542 AR谱估计与线性预测谱估计等效 543 最大熵谱估计及其与AR谱估计的等效性 544 LevinsonDurbin递推算法 545 AR模型阶数选择原则 546 Burg递推算法 55 白噪声中正弦波频率的估计及谱估计的其它方法 551 最大似然法 552 Capon谱估计方法 553 特征分解频率估计 第六章 时频表示与时频分布 61 引言 62 几个基本概念 621 解析信号与基带信号 622 瞬时频率和群延迟 623 不确定性原理 63 短时傅里叶变换 631 连续短时傅里叶变换 632 短时傅里叶变换的基本性质 633 离散短时傅里叶变换 64 时频分布的基本理论 641 信号的双线性变换和局部相关函数 642 时频分布的基本特性要求 643 时频分布的二次叠加原理 65 模糊函数 66 Cohen类时频分布 661 定义 662 时频分布基本性质与核函数的关系 663 Cohen类的四种分布及其相互关系 67 WignerVille分布 671 数学性质 672 基于WignerVille分布的信号重构 68 时频分布的性能评价及相应改进 681 时频集聚性 682 交叉项分析 683 交叉项抑制 参考文献

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对速度信号进行傅里叶谱分析之后，其纵坐标对应的幅值的物理意义是频率。

傅里叶变换广泛应用于物理、电子、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域。

例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用法是将信号分解成频谱——显示与频率对应的振幅的大小。

扩展资料：

信号处理的基本内容包括变换、滤波、调制、解调、检测、频谱分析和估计。例如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等。滤波包括高通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。

频谱分析包括确定信号分析和随机信号分析。通常最常见的研究是随机信号分析，也称为统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计。

谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等。由于信号类型的复杂性，当被分析信号不能满足高斯分布和非最小相位条件时，就有了一种高阶谱分析方法。

高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯信息和非线性信息。自适应滤波和均衡也是应用研究的重要领域。自适应滤波包括水平LMS自适应滤波、格点自适应滤波、自适应抵消滤波和自适应均衡滤波。另外，还有阵列信号处理等。

卡尔曼滤波器信号模型

x(k) = A x(k-1) + w(k)

y(k) = C x(k) + v(k)

下边的w和v就应该是上边这两个w和v了

E{ww'} = QN,这个是系统噪声协方差阵；

E{vv'} = RN,这个是观测噪声协方差阵；

E{wv'} = NN,这个看字面应该是系统噪声与观测噪声的互协方差阵；

这个值的话我当初是自己设的值，w和v的都是高斯噪声，则R和Q应该都是只

有对角线上有值的非奇异矩阵，我假设噪声为单位高斯白噪声，则R和Q都为

单位阵，阶数根据你的系统确定，而NN阵应该为0，因为一般都设两个噪声不相关

这只是我自己的一点见解，如有高人看到欢迎拍砖

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