1.为何不是冲激信号？

2.1基本调用格式

u = idinput(N,type,band,levels) 
[u,freqs] = idinput(N,’sine’,band,levels,sinedata) 

2.2参数说明

N：产生的序列的长度，如果N=[N nu]，则nu为输入的通道数，如果N=[P nu M]，则nu指定通道数，P为周期，M*P为信号长度。默认情况下，nu=1，M=1，即一个通道，一个周期。 
Type：指定产生信号的类型，可选类型如下 ：'rgs'高斯随机信号；'rbs'（默认）二值随机信号 ；'prbs'二值伪随机信号（M序列） 'sine'正弦信号和 。
Band ：指定信号的频率成分。对于'rgs'、'rbs'、'sine'，band = [wlow, whigh]指定通带的范围，如果是白噪声信号，则band=[0, 1]，这也是默认值。指定非默认值时，相当于有色噪声。 对于'prbs'，band=[0, B]，B表示信号在一个间隔1/B（时钟周期）内为恒值，默认为[0, 1]。 
Levels ：指定输入的水平。Levels=[minu, maxu]，在type='rbs'、'prbs'、'sine'时，表示信号u的值总是在minu和maxu之间。对于type='rgs'，minu指定信号的均值减标准差，maxu指定信号的均值加标准差，对于0均值、标准差为1的高斯白噪声信号，则levels=[-1, 1]，这也是默认值。 

3.MATLAB仿真与测试

3.1 生成高斯伪随机信号

clc clear all close all 
% 高斯随机信号 
u = idinput(1000, 'rgs'); 
subplot(1,3,1)
stairs(u) 
title('高斯随机信号') 
subplot(1,3,2)
hist(u, -4:4) 
title('高斯随机信号的分布') 
c = xcorr(u, coeff); % 自相关函数 
subplot(1,3,3)
plot(c) 
title('相关函数') 

3.2 生成正弦伪随机信号

clc ;clear all ;close all 
% 高斯随机信号 
u = idinput(100, 'sine'); 
subplot(1,3,1)
stairs(u) 
title('正弦随机信号') 
subplot(1,3,2)
hist(u, -4:4) 
title('正弦随机信号的分布') 
c = xcorr(u, 'coeff'); % 自相关函数 
subplot(1,3,3)
plot(c) 
title('相关函数') 

3.生成二值伪随机信号

clc ;clear all ;close all 
% 高斯随机信号 
u = idinput(200, 'rbs'); 
subplot(1,2,1)
stairs(u) 
title('二值随机信号') 
c = xcorr(u, 'coeff'); % 自相关函数 
subplot(1,2,2)
plot(c) 
title('相关函数') 

4.生成二值伪随机序列（M序列）

<span style="font-size:18px;"><span style="font-family:microsoft yahei;color:#555555;"><span style="line-height: 35px;">clc ;clear all ;close all 
n = 10; % 阶次 
p = 2^n -1; % 循环周期 
ms = idinput(p, 'prbs'); 
subplot(1,2,1)
stairs(ms) 
title('M序列') 
%ylim([-1.5 1.5]) 
c = xcorr(ms, 'coeff'); % 自相关函数
subplot(1,2,2)
plot(c)
title('相关函数') </span></span></span>% <wbr> <wbr> 自相关函数接近于δ函数<span style="font-size:18px;"></span></wbr></wbr>

进行谱密度深入分析：

谱分析表明，M序列含有直流成分，将造成对辨识系统的“净扰动”，这通常不是所希望的。而逆M序列将克服这一缺点，是一种比M序列更为理想的伪随机码序列。

5.生成逆M序列伪信号

最后

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