% Romain Monchaux - 22/11/2016
% M2 DFE - Techniques Expérimentales Avancées
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% Partie 1: Moyenne, écart-type et densité de probabilité d'un bruit blanc gaussien
%
% chargement du signal
clear all
clc
close all
% chargement du signal
clear all
clc
close all
temp2=load('..\signaux\sig2.mat');
temp3=load('..\signaux\sig3.mat');
temp4=load('..\signaux\sig4.mat');
%
%% Tracé des signaux bruts:
%% Signal 2:
t2=temp2.t;
Sig2=temp2.Sig2;
Fs2=temp2.Fs;
%
figure(201)
hold on
box on
set(gca,'FontSize',18)
plot(t2,Sig2)
xlabel('temps (s)')
ylabel('Signal')
title('Sig2')
%
% zoomons sur différentes parties du signal:
xmin=0;
xmax=?;
xlim([xmin xmax/100])
% Statistiques:
moyenne=mean(Sig2)
ecarttype=std(Sig2)
%
%% Signal 3:
t3=temp3.t;
Sig3=temp3.Sig3;
Fs3=temp3.Fs;
%
figure(301)
hold on
box on
set(gca,'FontSize',18)
plot(t3,Sig3)
xlabel('temps (s)')
ylabel('Signal')
title('Sig3')
%
% zoomons sur différentes parties du signal:
xmin=0;
xmax=?;
xlim([xmin xmax/100])
% Statistiques:
moyenne=mean(Sig3)
ecarttype=std(Sig3)
%
%% Signal 4:
t4=temp4.t;
Sig4=temp4.Sig4;
Fs4=temp4.Fs;
figure(401)
hold on
box on
set(gca,'FontSize',18)
plot(t4,Sig4)
xlabel('temps (s)')
ylabel('Signal')
title('Sig4')
%
% zoomons sur différentes parties du signal:
xmin=0;
xmax=?;
xlim([xmin xmax/100])%
% Statistiques:
moyenne=mean(Sig4)
ecarttype=std(Sig4)
%
%% Tracé des spectres:
Sig=Sig4;% choix du signal
Fs=Fs4; % fréquence d'échantillonage
NbPoint=2^?; % nombre de points considérés dans le signal
Nfft=2^?; % nombre de points utilisés pour le calcul de la transformée de Fourier
%
Noverlap=?;
Nwindow=Nfft;
%
[Pxx,F] = pwelch(Sig(1:NbPoint),Nwindow,Noverlap,Nfft,'psd',Fs);
figure;
hold on
box on
set(gca,'FontSize',18)
plot(F,Pxx)
xlabel('Fréquence (Hz)')
ylabel('Densité spectrale de puissance')
title(['Sig3 - Nfft=2^{',num2str(log(Nfft)/log(2)),'}'])
F(2)
% set(gca,'Yscale','log')
% set(gca,'Xscale','log')
%
%% Tracé des densités de probabilité:
% choix du signal
Sig=Sig2;
NbPt=2^?;
NbBin=?;
%
figure(1002)
hold on
box on
set(gca,'FontSize',18)
xlabel('Signal Values')
ylabel('PDF')
title('')
BG=linspace(-5,5,2^20);
Gauss=1/(sqrt(2*pi))*exp(-(BG.^2)/2);
[Bin,PDF]=Calc_PDF(Sig(1:NbPt),NbBin);
plot(BG,Gauss,'-.k')
plot(Bin,PDF,'LineWidth',1.5)
% set(gca,'Yscale','lin')
set(gca,'Yscale','log')
xlim([-5 5])
ylim(10.^-[5 0])
title(['Sig2 - NbPt=2^{',num2str(log(NbPt)/log(2)),'} - NbBin=',num2str(NbBin)])
%
%% Tracé des autocorrélations:
Sig=Sig4;
%
[Cy,Lags] = xcorr(Sig,'coeff');
figure
hold on
box on
set(gca,'FontSize',18)
xlabel('\Delta t')
ylabel('Autocorrélation normalisée')
plot(Lags/Fs,Cy,'-o')
plot(Lags/Fs,zeros(size(Lags)),'-.k')
% xlim([-0.00001 .01])