随机测试有很大的优势，因为输入信号是随机的！ 因此不需要开发测试用例。 特别是在基于模型的测试框架中，有一个作为参考和操作代码（C 代码或任何其他实现）的需求模型（Simulink 模型）。 可以将相同的随机信号注入模型和代码中，并且可以调试任何故障。 可以使用任意数量的随机信号进行测试，直到发现错误或对其模型和代码充满信心。 持久性算法的随机测试示例可以在以下位置找到： http://www.mathworks.in/matlabcentral/fileexchange/39720-safety-critical-control-elements-examples 此提交包含几个函数来生成随机布尔信号、正弦波、正弦扫描和完全随机的波形组合。 还有噪声注入脚本，可插入随机噪声信号和输入信号的随机区域。 有关函数使用的示例，请参阅提交的文件 Sample1.m。

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随机信号分析的试题，适于电子信息工程和通信工程专业

随机信号分析_赵淑清 哈尔滨工业大学出版社

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一、实验项目名称：语音信号滤波处理 二、实验目的： 1.了解语音信号的产生、采集，能绘制语音信号的频率响应曲线及频谱图； 2.用程序对语音信号进行分析和处理； 3.掌握用滤波器去除语音信号噪声的方法，观察去噪前后的语音信号。 三、实验内容： 编写程序（MATLAB或者Python）对语音信号采集，并记录采样频率和采样点数。将语音信号转换成计算机能够运算的有限长序列。用FFT对其作谱分析。对信号添加噪声（高斯白噪声，正玄噪声），然后通过设计滤波器（巴特沃兹，切比雪夫1型，切比雪夫2型）滤掉该语音信号的噪声，对比滤波前后的语音波形和频谱。

有需要随机实验的同学来参考一下，这是随机实验的第一个。

随机信号处理及应用（清华大学罗鹏飞张文明版）详尽课后答案

随机信号分析的MATLAB函数 一、特征估计 对于各态历经过程，我们可以通过对随机序列的一条样本函数来获得该过程的统计特性，利用MATLAB的统计分析函数我们可以分析随机序列的统计特性。在以下的介绍中，我们假定随机序列X(n)和Y(n)是各态历经过程，他们的样本分别为x(n)和y(n)，其中n=0,1,2,…N-1。

数字信号处理的答案，主要是随机信号分析的，适合学生参考