Определение параметров сигнала

Исходный сигнал:
y = N*log(N+1)/(N^2-1)*sin((2*pi*100/N)*t+N/10)+(N+3)*log(N/3)/(N^2-1)*sin((2*pi*157/N)*t+N/3)+(N+4)*log(N/4)/(N^2-1)*cos((2*pi*257/(N-1))*t+N/4)
В соответствие с заданием на лабораторную работу написать программу для системы MatLab, выполняющую указанную последовательность действий. Номер варианта – 10.
б) Определить следующие параметры указанного сигнала:
1) спектр,
2) корреляционная функция,
3) средняя мощность,
4) закон распределения,
5) математическое ожидание сигнала,
6) дисперсия и среднеквадратическое отклонение сигнала.
Для определения закона распределения необходимо построить гистограмму и сделать вывод о схожести этой гистограммы с функцией плотности вероятности одного из известных теоретических законов распределения случайных величин.
в) В исходный сигнал (до дискретизации) внести шумовую составляющую с программируемым соотношением сигнал/шум. Для четных вариантов шумовая составляющая должна иметь нормальное (гауссово) распределение, для нечетных вариантов – равномерное распределение. Таким образом, сигнал будет описываться следующим образом: где z(t) – новый зашумленный сигнал, y(t) – исходный незашумленный сигнал из предыдущей лабораторной работы, (t) – нормальная или равномерная шумовая составляющая. Для генерации гауссова (белого) шума можно использовать одну из следующих функций MatLab: randn, normrnd(0, 1), random('norm', 0, 1). Для генерации случайных величин с равномерным распределением подойдут такие функции MatLab, как: rand, unifrnd(0, 1), random('unif', 0, 1).
г) Определить параметры зашумленного сигнала, указанные в пункте б).
д) Сравнить характеристики исходного и зашумленного сигнала.