x1=ones(1,3); %ones(1,5)表示创建一个大小为1x5的数组,即1行5列的行向量其中每个元素都是1。 x2=[2 2 2]; x=conv(x1,x2); n1=-1:1; n2=0:2; n=(n1(1)+n2(1)): (n1(1)+n2(1)+length(n1)+length(n2)-2); stem(n1,x1,'filled') title('x1(n)') xlabel('n') pause stem(n2,x2,'filled') title('x2(n)') xlabel('n') pause stem(n,x,'filled') title('x(n)=x1(n)*x2(n)') xlabel('n')

时间: 2023-10-28 09:04:32 浏览: 37
这段代码的作用是将两个向量进行卷积操作,并将结果以离散图形式显示出来。具体解释如下: 1. 第一行代码 `x1=ones(1,3)` 创建了一个大小为 1x3 的行向量,其中每个元素都是 1。 2. 第二行代码 `x2=[2 2 2]` 创建了一个大小为 1x3 的行向量,其中每个元素都是 2。 3. 第三行代码 `x=conv(x1,x2)` 对 x1 和 x2 进行卷积操作,将结果存储在 x 中。 4. 第四行代码 `n1=-1:1` 创建了一个值域为 [-1,1] 的行向量 n1。 5. 第五行代码 `n2=0:2` 创建了一个值域为 [0,2] 的行向量 n2。 6. 第六行代码 `n=(n1(1)+n2(1)):(n1(1)+n2(1)+length(n1)+length(n2)-2)` 创建了一个行向量 n,用于存储卷积结果的取样点。 7. 第七行代码 `stem(n1,x1,'filled')` 绘制了以 n1 为横坐标,x1 为纵坐标的离散图。 8. 第八行代码 `title('x1(n)')` 给离散图添加了标题 'x1(n)'。 9. 第九行代码 `xlabel('n')` 给离散图添加了横坐标标签 'n'。 10. 第十行代码 `pause` 暂停程序的执行,等待用户按下任意键后继续执行。 11. 第十一行代码 `stem(n2,x2,'filled')` 绘制了以 n2 为横坐标,x2 为纵坐标的离散图。 12. 第十二行代码 `title('x2(n)')` 给离散图添加了标题 'x2(n)'。 13. 第十三行代码 `xlabel('n')` 给离散图添加了横坐标标签 'n'。 14. 第十四行代码 `pause` 暂停程序的执行,等待用户按下任意键后继续执行。 15. 第十五行代码 `stem(n,x,'filled')` 绘制了以 n 为横坐标,x 为纵坐标的离散图。 16. 第十六行代码 `title('x(n)=x1(n)*x2(n)')` 给离散图添加了标题 'x(n)=x1(n)*x2(n)'。 17. 第十七行代码 `xlabel('n')` 给离散图添加了横坐标标签 'n'。 这段代码的主要目的是演示如何使用 MATLAB 进行向量卷积操作,并以离散图的形式展示卷积结果。

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import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import leastsq X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] for i in X2: if X2.index(i)>2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] for i in X3: if X3.index(i)>2927: x3.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] for i in X4: if X4.index(i)>2927: x4.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] for i in X5: if X5.index(i)>2927: x5.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] for i in X6: if X6.index(i)>2927: x6.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] for i in X7: if X7.index(i)>2927: x7.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(1,)) mylist1=df.values.tolist() room=[] for i in mylist1: room.append(i[0]) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) mylist1=df.values.tolist() tomp=[] for i in mylist1: tomp.append(i[0]) Y=[] for i in range(1,185): room_tomp=zip(room,tomp) ls=[] for k,v in room_tomp: if k<=92: ls.append(v) for w in range(32): Y.append(ls[w])#通过循环y对应列表共有2944个数据 q=X1[:2922] w=X2[:2922] e=X3[:2922] r=X4[:2922] t=X5[:2922] p=X6[:2922] u=X7[:2922] x=np.column_stack((q,w,e,r,t,p,u)).T y=np.array(Y[:2922]).T # 定义待拟合的函数 def func(params, x, y): a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, b = paramsreturn a1 * x[:,0] + a2 * x[:,1] + a3 * x[:,2] + a4 * x[:,3] + a5 * x[:,4] + a6 * x[:,5] + a7 * x[:,6] + b - y # 求解参数 params0 = np.ones(8) # 初始参数 params, flag = leastsq(func, params0, args=(x, y)) # 求解参数 # 输出结果 print(f"a1: {params[0]}, a2: {params[1]}, a3: {params[2]}, a4: {params[3]}, a5: {params[4]}, a6: {params[5]}, a7: {params[6]}, b: {params[7]}")修改这个代码要求其可以准确的求出参数

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