1.7. Визуализация данных сигнала на экране пользователя

После этого программа визуализирует данные в 3-х окнах: в 1 окне показаны исходная последовательность, заменяемая и результирующая для исходного сигнала X(n); во 2 окне – гистограммы распределения отсчетов; в 3-ем окне – итоговый график последовательности Y(n) отдельным рисунком. В начале код получает размер экрана, чтобы затем правильно разместить окна. Из get(0, 'ScreenSize') извлекаются ширина и высота экрана. Далее задаются размеры для обычных окон 600x350 пикселей и одного большого окна 1150x300 пикселей, которое будет располагаться снизу. Также задаётся смещение вверх yOffset = 200, чтобы верхние окна были выше центра экрана. Окна на экране расположены определенным образом для удобства анализа без дополнительных перемещений.

Рисунок 7 – Код для визуализации данных

Рисунок 8 – Графики исходного, скорректированного сигнала и результата свёртки с фильтром

Рисунок 9 – Гистограммы исходного, скорректированного сигнала и результата свёртки с фильтром

Рисунок 10 – Результат свертки

Рисунок 11 – Визуализация окон на экране пользователя

Программа производит вывод статистики: печатаются характеристики до и после обработки в командное окно с точностью до 4 цифр после запятой, кроме среднего значения Y(n). Т.к. среднее периода косинусоиды равно нулю, то среднее результата свертки будет почти равным нулю, поэтому именно это значение будет в формате %.2G (1 цифра после запятой с экспоненциальной формой записи).

Рисунок 12 – Фрагмент кода и командное окно с отображением выходных данных

2. Итоговый график сигнала отдельным рисунком

Рисунок 13 – График свёртки скорректированного сигнала с фильтром полупериода косинусоиды

Заключение

В ходе выполнения работы была разработана программа, которая создаёт псевдослучайный дискретный сигнал, корректирует его разброс и производит свертку с полупериодом косинусоиды, а также выводит графики и гистограммы всех последовательностей. Были рассмотрены различные варианты реализации свертки и выбран лучший вариант по критерию удобства чтения кода и гибкости в использовании относительно других условий.

В процессе выполнения работы были изучены библиотеки MatLab были выбраны необходимые элементы для реализации программы.

На примере были рассчитаны основные статические характеристики, такие, как среднее значение, медиана, дисперсия, эксцесс.

Список использованных источников

1. Иванов М. Т., Сергиенко А. Б., Ушаков В.Н. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. Стандарт третьего поколения / Под ред. В. Н. Ушакова – СПб.: Питер, 2014. — 334 с.: ил. – (Серия «Учебник для вузов»). – ISBN 978-5-496-00503-6.

2. Широкополосные системы и кодовое разделение сигналов. Принципы и приложения : пер. с англ. / В. Ипатов. – М. : Техносфера, 2007. – 488 с. – (Мир связи). – ISBN 978-5-94836-128-4.

3. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1982. — 624 с. – УДК 621.37:621.391

4. Matlab. Справочные материалы [Электронный ресурс] // Exponenta.ru. – Режим доступа: https://docs.exponenta.ru/matlab/index.html (дата обращения: 22.03.2025).