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标题: 求问怎么把最左边那个数据去掉然后做瑞利分布拟合？ [打印本页]

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作者: PEELAY    时间: 2020-7-1 16:00
标题: 求问怎么把最左边那个数据去掉然后做瑞利分布拟合？
一个matlab拟合工具箱的问题请教大神。
程序如下：
; I: Z2 c9 C; P) ~4 Fclear
1 A9 ~4 H* a4 \" ^close all
+ Y. |. M; T3 ^% 仿真一个LFM脉冲，并做距离处理
4 Q) X7 R7 g& I. L  }& YC = 3e8;
) P5 m6 e4 u8 |9 x+ m3 ~0 GTp = 0.32;     %脉宽
Tpp = 0.5;    %脉冲重复周期
fsx = 6000;      %采样率
5 ]# ?* J& s2 Q1 jBw = 2000;      %带宽
) l. m7 r$ E& w& _' @. |; N8 \: Q5 w
Np = Tp * fsx;     %脉冲内点数1920
Npp = Tpp * fsx;   %脉冲重复周期内点数3000
K = Bw / Tp;      %调频斜率
tp = (-Np/2:Np/2-1)' / fsx;   %零中频
tpp = (0:Npp-1)' / fsx;  
6 [) b# @  M+ M) |5 H2 j2 qrng_fs = C/2/fsx;

5 x/ m# L0 ~) }. g- @, y4 h%% 噪声和信号幅度计算
SNR = -10;           %信噪比
9 e, V2 H( Z( AJNR = 10;            %干噪比
8 F! l4 B' h) R' ~- Y% H1 P* TA_noise = 1/sqrt(2);         %噪声信号幅度
A_tar  = 10^(SNR/20);      %目标信号幅度
3 [1 `/ Y6 y  r6 }- Q* k3 X0 dA_jam = 10^(JNR/20);       %干扰信号幅度
9 ^# W* ^$ G4 Y& e%% 本振
sigLFM = exp(1i*pi*K*tp.^2);  %LMF信号
) P4 h9 E, w6 B* t! k& z# m$ Dsig_LOS = [sigLFM ; zeros(Npp-Np, 1)];
figure
plot(real(sig_LOS))
axis([0 2000 -1 1])
title('LFM脉冲实部')
% i8 f9 R+ M9 T- {4 w, C3 k
0 B& |  B: r4 X  R% figure
% plot(db(fftshift(fft(sig_LOS))))
% figure
5 O4 L, g$ R# B! g9 i% ~% plot(abs(sig_LOS))
% title('LFM脉冲幅度')

%% 目标回波
t_delay = 0.08;    %目标回波时延
6 _6 O% r2 j% R+ bt_rng = t_delay*C/2;     %目标位置1.2e7
Nshift = round(t_delay * fsx);    %计算时延对应的点数
sig_tar = circshift(sig_LOS, Nshift);   %用循环右移实现目标时延
sig_tar_noise = A_tar*sig_tar + A_noise*(randn(Npp, 1) + 1i*randn(Npp, 1));

figure
plot(real(sig_tar))
- `$ w8 q8 l  ~+ s+ D8 o5 `- X, stitle('目标回波实部')
1 @- r- [$ z7 h! h& Q
% figure
3 T) C* Q$ R$ d9 m% plot(abs(sig_tar))
% title('目标回波幅度')

%% 距离处理
data_rng = range_process_mf(sig_LOS, sig_tar_noise, 3000);
0 r3 k$ G2 N; C( B. baxes_rng = rng_fs*(1:3000);
3 F% a) K) j( Jfigure
6 a/ L/ S3 ^& s& ]# mplot(axes_rng, db(data_rng))
1 d4 L8 j$ j, Q7 f2 `; b# dxlabel('距离/m')
ylabel('幅度/dB')
( v6 j' x" U7 k' l5 P1 v( htitle('信号距离压缩结果')
  t6 ]' ~5 {9 t' x%% 箔条
nChaff = 2000;  %箔条个数
0 v- n* J  n+ D: G  |8 B, Q% Vf0 = 45e9;  %载频
fdrchaff = 50;  %箔条云整体Doppler频率
5 E4 |; _2 f' f9 }0 t& Y8 w7 Afschaff = 6000; %采样率
2 u9 v$ y: P; `  A8 ~Tchaff = 0.5; %脉宽
Nchaff = fschaff*Tchaff;
7 @, f% W/ K- t; lvar = 1.4;  %方差
) M: y  o# A9 _3 E9 [c=3e8;
. D7 j- l: S' f' {% d9 ]. e" Flambda = c/f0;  %波长
; W7 I0 d7 C2 y! J  @: Lstchaff = zeros(1,Nchaff);st00 = zeros(1,Nchaff);
4 R; N* G+ I. B1 lst1chaff = [];
- @1 ^/ u3 z1 G6 C% svc = 0+sqrt(var)*randn(1,nChaff);  %随机的速度
5 E8 H. V7 q1 d' Y0 J$ K$ ~! zt = 0:1/fschaff:Tchaff-(1/fschaff); %时间轴
t = t+1;
3 q8 V$ U0 K+ K# Gfor i=1:nChaff
4 e7 r+ q1 z# t: L" C- m    vci=vc(i);
    fdchaff=2*vci/lambda;
* h3 _" x% t/ {( Q1 y    fdi=fdchaff+fdrchaff;
    st0=cos(2*pi*(f0+fdi)*t);
" f# L4 U; V/ m! u% O- s    st00=st0+st00;
* i( E6 U( m! `9 d. k0 c# k! i    st1chaff=exp(1j*2*pi*(f0+fdi)*t)*exp(1j*randn());
    stchaff=stchaff+st1chaff.*sig_LOS.';
end
spchaff=fftshift(fft(stchaff));
9 l- ]7 [3 K/ ~) b1 I" vfigure
9 s8 q( s3 V" y5 m6 b2 nplot(abs(stchaff))
& i8 T  |! A6 ^, g# j4 ftitle('箔条时域波形')
axis([0 2000 0 140])
xlabel('时间/s')
ylabel('幅度')
% Y4 |4 ?8 Z8 }+ W& U, ?figure
plot(db(spchaff))
1 K  W) O! C  g) H- a9 X5 }title('箔条频谱')
. z3 Y9 T$ G- e% S! kxlabel('频率/Hz')
) |, A$ F! T- Q2 w) B6 E8 {3 gylabel('功率谱密度')
amp_coef = 0.05;
stchaff = amp_coef*stchaff;
0 h- N1 K) o, x: c5 W$ ddata_st = range_process_mf(sig_LOS, stchaff, 3000);
/ X! I( Y0 E/ I/ z  U- ~* hfigure
plot(axes_rng, db(data_st))
xlabel('距离/m')
: G! f  D7 ]1 ^5 P) |" l2 kylabel('幅度/dB')
) Z" z0 L" j. g: E- _2 C9 g0 _title('箔条距离压缩结果')
6 y9 D2 b6 o8 }. m! B" j! [( Q
dfittool(abs(stchaff))  %幅度拟合
, U: L3 L- B; @( G; Y, q3 E; i) V: o
幅度拟合的结果如图
; X0 z! A/ a( @* ?0 ^求问怎么把最左边那个数据去掉然后做瑞利分布拟合？
请教大神，非常感谢！
$ v9 O4 p  u/ S" c  ?& X  }

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作者: Taio    时间: 2020-7-1 16:24
先确定用来绘图的两个向量draw_x,draw_y然后把它们对应横轴最左侧的元素删掉。

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作者: Taio    时间: 2020-7-1 16:24
然后用raylfit函数或者fitdist函数拟合。

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