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本次带给大家c++实现matlab函数中关于“信号操作”的相关函数，包括
awgn、normrnd、fft、sawtooth、sinc、signcdf、signpdf等matlab函数。
在你的项目中引用下载的matlab2c.h文件。
在你的cpp文件中声明需要调用的函数。
#include "Matlab2c.h" //添加文件引用 using namespace Matlab2c; //添加空间引用 //为信号添加高斯白噪声 信噪比单位为dB Matrix awgn(Matrix& sign,double SNR); //生成正太分布矩阵 Matrix normrnd(int rowsnum ,int columnsnum ,double aver ,double sigma); //复数序列fft 提示：实序列可以先转化为复数结构体再fft CMatrix fft(CMatrix& a); //产生锯齿波或者三角波，幅度为正负1 //a是行向量,产生周期为2pi，width为上升段比例 Matrix sawtooth(Matrix& a,double width); //生成sinc信号 输入：sinc信号时域取值点a 输出：sinc信号在取值点上的值 Matrix sinc(Matrix& a); //获取信号数据data在区间x点上的累计概率密度 Matrix signcdf(Matrix& data ,Matrix& x); //根据信号信息获取数据的概率密度函数 data 和x是向量 //提示：概率密度计算可能和公式计算不一样.这里为区间点上的积分值 Matrix signpdf(Matrix& data ,Matrix& x);
在你的cpp文件中编写矩阵生成函数的具体实现。
#include "Matlab2c.h" using namespace Matlab2c;
//为信号添加高斯白噪声
//输入：实信号，信噪比
// 输出：输出添加列信噪比的信号
// 提示：信噪比单位为dB
Matrix awgn(Matrix& sign,double SNR)
{
int i;
double sigPower=0;
double noisePower=0;
Matrix p(sign.row,sign.column);
Matrix noise;
srand((unsigned)time(NULL));
for (i=0;i//生成正太分布矩阵
Matrix normrnd(int row,int column,double aver ,double sigma)
{
double x,dScope,y,fengzhi;
int i,j;
Matrix p(row,column);
srand((unsigned)time(0));
for (i=0;i y);
p(i,j)=x;
}
}
return p;
}
//复数序列fft
//输入：复数序列a
// 输出：序列a的fft
// 提示：实序列可以先转化为复数结构体再fft
CMatrix fft(CMatrix& a)
{
int i,k;
CMatrix p;
int len =a.row*a.column;
double x1,y1;
p.row=a.row;
p.column=a.column;
p.data = new Complex[p.row*p.column];
for(k=0;k//产生锯齿波或者三角波，幅度为正负1
//输入：锯齿波信号时域取值点a，上升段比例width
// 输出：锯齿波信号在取值点上的值
// 提示：幅度为正负1，周期为2pi，width为上升段比例
Matrix sawtooth(Matrix& a,double width)//a是行向量,产生周期为2pi，width为上升段比例
{
int i,j;
Matrix p(a.row,a.column);
int n;
double data;
for (i=0;i0)
p(i,j) = 1.0/(PI*width)*data-1;
else if (data>(2*PI*width) && data<=(2*PI))
p(i,j) = -1.0/(PI*(1-width))*data+(1+width)/(1-width);
}
return p;
}
//生成sinc信号
//输入：sinc信号时域取值点a
// 输出：sinc信号在取值点上的值
Matrix sinc(Matrix& a)
{
int i,j;
Matrix p(a.row,a.column);
for (i=0;i//获取信号数据data在区间x点上的累计概率密度
//输入：信号数据，计算累计概率的区间点
// 输出：信号在区间点上的累计概率值
// 提示：调用较多内部自定义函数
Matrix signcdf(Matrix& data ,Matrix& x)
{
int i;
Matrix p,temp1,temp2;
temp1 = Matlab2c::x_vector(-INT_MAX,x); //添加一个负无穷大
temp2 = Matlab2c::histc(data,temp1);
temp2.row--; //去掉最后一个数据，因为最后一个一定为1
for (i=0;i//根据信号信息获取数据的概率密度函数
//输入：信号数据data 计算概率的区间点
// 输出：信号数据在区间点上的概率密度
// 提示：概率密度计算可能和公式计算不一样.这里为区间点上的积分值
Matrix signpdf(Matrix& data ,Matrix& x) // data 和x是向量
{
int i;
Matrix p;
p = Matlab2c::histc(data,x);
p.row--; //去掉最后一个数据，因为区间数比数据点数少一个
for (i=0;i
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