clc;clear all;close all; fs = 500; % 采样频率 Ts = 1 / fs; % 采样间隔 N=400;%观测时长 由于滤波需要时间稳定,多空余一些点数 Nt = 2N; % 总时长 t = (0 : Nt-1) * Ts; w0 = 50; % 信号频率 xt =10sin(1 * pi * w0 * t)+0.3sin(2 * pi * w0 * t)+0.5sin(3 * pi * w0 * t)+0.2sin(4 * pi * w0 * t)+0.4sin(5 * pi * w0 * t)+ 0.1sin(6 * pi * w0 * t)+ 0.01randn(1, Nt); % 周期函数叠加噪声 figure(); plot(xt(end-N+1:end));title('原始信号');ylim([-10 10]); output=xt; 伪代码
时间: 2023-12-18 07:29:26 浏览: 153
这段代码的伪代码如下:
1. 设置采样频率和采样间隔
2. 设置观测时长和总时长
3. 定义信号频率和周期函数,包括6个正弦波和噪声
4. 绘制原始信号图像
5. 将输出信号先赋值为原始信号
6. 进入循环,循环1000次进行周期陷波处理
7. 定义周期陷波处理函数
8. 取后面N个点的信号
9. 计算自相关函数
10. 截取一半自相关函数,去掉R(0)
11. 将自相关函数的最低频率设为25Hz
12. 寻找除R(0)以外的最大值索引,作为周期
13. 如果周期小于等于2,则输出原始信号
14. 如果周期大于2,则计算截止频率和带宽,使用iirnotch滤波器进行陷波
15. 输出陷波后的信号
相关问题
% 基于自相关的周期性检测以及陷波 clc;clear all;close all; fs = 500; % 采样频率 Ts = 1 / fs; % 采样间隔 N=400;%观测时长 由于滤波需要时间稳定,多空余一些点数 Nt = 2*N; % 总时长 t = (0 : Nt-1) * Ts; w0 = 50; % 信号频率 xt =10*sin(1 * pi * w0 * t)+0.3*sin(2 * pi * w0 * t)+0.5*sin(3 * pi * w0 * t)+0.2*sin(4 * pi * w0 * t)+0.4*sin(5 * pi * w0 * t)+ 0.1*sin(6 * pi * w0 * t)+ 0.01*randn(1, Nt); % 周期函数叠加噪声 figure(); plot(xt(end-N+1:end));title('原始信号');ylim([-10 10]); output=xt; for i=1:1000 output=trap_period(output,fs,N); end figure(); plot(output(end-N+1:end));title('陷波后信号');ylim([-10 10]); function output=trap_period(xt,fs,N) % 取后面N个点的信号(滤波造成不稳定) xtmp=xt(end-N+1:end); R = xcorr(xtmp,'unbiased'); % 计算自相关函数 % 截取一半 half=(length(R)+1)/2; R=R(half+1:end);% 取一半,把R(0)也去掉了 R=R(1:round(fs/25));% 最低频率为25Hz % 寻找除R(0)以外的最大值索引,作为周期 [~,M]=max(R);% M为信号的周期 f0=fs/M; if M<=2 output=xt; else wo = 2/M; bw = wo/50; [b,a] = iirnotch(wo,bw,30); output=filter(b,a,xt); end end 这个程序的伪代码怎么写
这个程序的伪代码如下:
1. 设置采样频率和采样间隔
2. 设置观测时长和总时长
3. 定义信号频率和周期函数
4. 绘制原始信号图像
5. 循环进行周期陷波处理
6. 定义周期陷波处理函数
7. 取后面N个点的信号
8. 计算自相关函数
9. 截取一半自相关函数,去掉R(0)
10. 将自相关函数的最低频率设为25Hz
11. 寻找除R(0)以外的最大值索引,作为周期
12. 如果周期小于等于2,则输出原始信号
13. 如果周期大于2,则计算截止频率和带宽,使用iirnotch滤波器进行陷波
14. 输出陷波后的信号
分析如下代码;clear;clc; fs = 1000; % 采样率 wp = [60 240]/(fs/2); % 通带截止频率 ws = [100 200]/(fs/2); % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 %采用椭圆滤波器 % 计算滤波器阶数和截止频率 [n, Wp] = ellipord(wp, ws, Rp, Rs); % 设计带阻滤波器 [b, a] = ellip(n, Rp, Rs, Wp, 'stop'); % 绘制幅频响应 freqz(b, a, [], fs); fvtool(b, a); clear;clc; % 设计参数 wp1 = 260pi; % 通带截止频率 wp2 = 2240pi; % 通带截止频率 ws1 = 2100pi; % 阻带起始频率 ws2 = 2200pi; % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 % 频率归一化 wp1n = wp1/(2pi); wp2n = wp2/(2pi); ws1n = ws1/(2pi); ws2n = ws2/(2pi); % 计算通带和阻带边缘的模拟滤波器参数 wp = [wp1n,wp2n]; ws = [ws1n,ws2n]; [n,wn] = buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); [b,a] = butter(n,wn,'stop','s'); % 双线性变换 fs = 1000; % 采样频率 [bz,az] = bilinear(b,a,fs); % 绘制幅频响应曲线 w = 0:0.1:fs/2; freqz(bz,az,w,fs);
这段代码实现了两个带阻滤波器的设计和绘制。
第一个带阻滤波器是采用椭圆滤波器进行设计,通过指定通带截止频率、阻带截止频率、通带最大衰减和阻带最小衰减等参数,计算出滤波器的阶数和截止频率,进而设计出带阻滤波器。最后通过绘制幅频响应和 fvtool 函数显示滤波器的特性。
第二个带阻滤波器是采用双线性变换将模拟滤波器转化为数字滤波器进行设计,同样通过指定通带截止频率、阻带截止频率、通带最大衰减和阻带最小衰减等参数,计算出模拟滤波器的参数,然后通过双线性变换将模拟滤波器转化为数字滤波器,最后绘制数字滤波器的幅频响应曲线。
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