高斯噪声中正弦信号的分析与仿真.rar

高斯噪声中正弦信号的分析与仿真：考虑二元假设 H_0: z[k]=n[k] k=0,1,⋯,N-1 H_1: z[k]=A cos⁡〖(2πf_0 k+φ)+n[k]〗 噪声是服从n[k]~N(0,σ^2) 的 WGN，已知σ^2。 1、 若频率 f_0已知，幅度和相位 , A , φ未知（假定 A>0），若 σ^2 =1， f_0=0.1，N=20，虚警概率设定为 0.01，分析检测门限及检测概率并仿真； 2、 若频率 f_0及幅度相位 , φ,A 均未知（假定 0< 0 f 0），若 σ^2=1，N=20，虚警概率设定为 0.01，分析检测门限及检测概率并仿真

function [outputArg1] = detect2（inputArg1）
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%   此处显示详细说明


A1=inputArg1;
fai=pi/3;
var=1;
f0=0.1;       %正弦信号频率
N=20;        %观测数据长度
PF=0.01;      %虚警
M=1000;       %蒙特卡洛仿真次数
I=0;
sn=zeros（1N）;
randn（‘state‘0）;
for i=1:N
    sn（1i）=A1*cos（2*pi*f0*（i-1）+fai）;
end

for i=1:M

    wn=randn（1N）;      %产生均值为0，方差为1的噪声，长度为观测信号长度
    zn=sn+wn;           %产生观测
    Tz=abs（sum（（exp（-pi*f0*（0:（N-1））*2j）.*zn）‘））^2/N;   %周期图形式的统计量
    %sn_power=zn*zn‘;
    p=IQx22（PF）*var/2;     %判决门限
    Tz1=Tz-p;
    if Tz1>0
        I=I+1;
    end
end
PD1=I/M;
outputArg1 =PD1;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        700  2019-06-11 19:32  signal_detect\detect2.m

     文件        925  2019-06-11 19:05  signal_detect\detect3.m

     文件        656  2019-06-11 18:59  signal_detect\f_signal_detect2.m

     文件        156  2019-06-11 16:11  signal_detect\IQx22.m

     文件        663  2019-06-12 08:57  signal_detect\Qx22.m

     文件        639  2019-06-11 19:33  signal_detect\signal_detection2.m

     目录          0  2019-06-18 21:28  signal_detect

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