matlab实现循环谱

matlab实现循环谱算法，可对具有循环平稳特点的数据进行筛选分析。

clear
clc
% bark1=[1111-1-1111-11-111111-1-1111-11-111111-1-1111-11-11-1111-11-11-1111-11-11];
bark1=[-11-11-1-11-11-11-11-11-11-1-11-11-11-1-11-1-11-1-11-11-11-11-11-11-11-11-1111-11-111111-1-1111-11-111111-1-1111-11-111111-1-1111-11-11-1111-11-11-1111-11-11];
bark=[bark1 bark1 bark1];
% barklen=length（bark）

fs=1;%采样频率
Ts=1/fs;
fb=1/8;
Tb=1/fb;
% N=13*fs/fb;
N=10240;
for t=1:N
x（t）=bark（ceil（t/Tb））;
end

% for t=1:20
%     k=（t-1）*8+1;
%     if x（k）==1
%        x（k）=-1; 
%    else
%        x（k）=1;
%    end
% end
% for t=21:50
%     k=（t-1）*8+1;
%     if x（k）==1
%        x（k）=-1;
%        x（k+1）=-1;
%    else
%        x（k）=1;
%        x（k+1）=1;
%    end
% end
% for t=51:120
%     k=（t-1）*8+1;
%     if x（k）==1
%        x（k）=-1;
%        x（k+1）=-1;
%    else
%        x（k）=1;
%        x（k+1）=1;
%    end
% end
%     
snr=10;
noise=randn（1N）;
AN=sqrt（std（noise）^2*10^（snr/10））;
x=AN*x+noise;
save phase x;
% [ba] = butter（50.65）;
% x=filter（bax）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%求循环谱%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
alpha_len=（-0.5:1/N:0.5-1/N）;
M=N/16;
X=fft（x）;
Y=X;
% figure（5）;
% plot（abs（X））;
X=fftshift（X）;
figure（4）;
plot（abs（X））;

for alpha=1:N/2-M/2+1
    for f1=1:N/2-M/2+2-alpha
        if f1==1
            tmp（alphaf1）=X（[f1+N/2+alpha-1-M/2:f1+N/2+alpha-2+M/2]）*（X（[f1+N/2-alpha+1-M/2:f1+N/2-alpha+M/2]））‘;
        else tmp（alphaf1）=tmp（alphaf1-1）-X（f1+N/2+alpha-2-M/2）*conj（X（f1+N/2-alpha-M/2））+X（f1+N/2+alpha-2+M/2）*conj（X（f1+N/2-alpha+M/2））;
        end;
    end;
end;%tmp为alpha>0f>0的四分之一平面
% for alpha=1:N/2-M/2+1
%     for f1=1:N/2-M/2+2-alpha
%         if f1==1
%             tmp（alphaf1）=X（[f1+N/2+alpha-1-M/2:f1+N/2+alpha-2+M/2]）*（X（[f1+N/2-alpha+1-M/2:f1+N/2-alpha+M/2]））‘;
%         else tmp（alphaf1）=tmp（alphaf1-1）-X（f1+N/2+alpha-2-M/2）*conj（X（f1+N/2-alpha-M/2））+X（f1+N/2+alpha-2+M/2）*conj（X（f1+N/2-alpha+M/2））;
%         end;
%     end;
% end;%tmp为alpha>0f>0的四分之一平面

S=[tmp（[1:N/2-M/2+1][N/2-M/2+1:-1:2]）/M tmp/M];% f轴扩充
S=[S（[N/2-M/2+1:-1:2]:）;S]; %alpha轴扩充
S1=zeros（NN）;
S1（[M/2:N-M/2][M/2:N-M/2]）=S;
X1=S1（:N/2+1）;
X2=S1（N/2+1:）;
S1=abs（S1）;

f_axe=[-0.5:1/N:0.5-1/N]*2*pi;
alpha_axe=（-0.5:1/N:0.5-1/N）*2;
figure（1）;
% mesh（f_axealpha_axeS1）;
contour（f_axealpha_axeS1）;
xlabel（‘f‘）ylabel（‘alpha‘）;
figure（2）
plot（alpha_axeabs（X1））;
xlabel（‘alpha‘）
figure（3）
plot（f_axeabs（X2））;
xlabel（‘f‘）

[tempJ]=max（abs（X1））;
X1（J）=0;
[tempI]=max（abs（X1））;
xxx=（N/2-I）*2/N
% J
% xxx=（J-I）*1/J

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2337  2011-12-14 11:22  基于matlab实现的循环谱估计算法，可以对具有循环平稳特点的信号进行参数估计，如直扩信号和周期调制信号\cyclic2.asv

     文件       2745  2011-12-13 16:31  基于matlab实现的循环谱估计算法，可以对具有循环平稳特点的信号进行参数估计，如直扩信号和周期调制信号\cyclic2.m

     文件       8062  2011-12-12 20:46  基于matlab实现的循环谱估计算法，可以对具有循环平稳特点的信号进行参数估计，如直扩信号和周期调制信号\phase.mat

     目录          0  2012-06-19 19:27  基于matlab实现的循环谱估计算法，可以对具有循环平稳特点的信号进行参数估计，如直扩信号和周期调制信号

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