Синтез и анализ цифровых фильтров с использованием программного пакета MatLab. - 34 стр.

                                       - 34 -
>> s= A* sawtooth (2*pi*t / T);

и) Бигармонический сигнал.

>> s= A1 *cos (2*pi*f1*t+phi1) + A2 *cos (2*pi*f2*t+phi2);

к) Амплитудно-модулированный сигнал.

>> s= A*(1+M*cos (2*pi*F*t+psi)).*cos (2*pi*f0*t+phi);

л) Частотно-модулированный сигнал.

>> s= A*cos (2*pi*f0*t + m*cos (2*pi*F*t + psi) + phi);

м) Случайные сигналы.

   Для генерации случайной последовательности с равномерным законом
распределения вероятностей служит функция rand, с нормальным законом
распределения – функция randn.
   Например, нужно задать нормальный гауссовский белый шум с нулевым
математическим ожиданием и дисперсией σ2=4.

>> Fs= 1e3;
>> t=0:1/Fs:1;
>> sigma= 2;
>> n= sigma * randn ( length(t), 1);

В дальнейшем можно создавать зашумлённые сигналы:

>> sn= s+n;

В качестве сигнала s можно взять одну из функций, описанных выше.

10.2. Построение графика тестового сигнала

   График тестового сигнала можно построить, используя функции plot,
stem или stairs:

>> plot (t, s)
>> plot (t, s, ‘.’)
>> stem(t, s)
>> stairs (t, s)