figure(2) for i=1:size(icasig1,1) subplot(size(icasig1,1),1,i),plot(icasig1(i,:)) end for j=1:7 fit =corr(icasig1(j,:)',x1'); Xp=max(max(icasig1(j,:)), -min(icasig1(j,:))); Xr=(sum(sqrt(abs(icasig1(j,:))))/2000).^2; ki=Xp/Xr; kci(j)=ki* fit; end

这段代码中，首先使用了一个for循环，循环次数为icasig1的行数。在循环中，使用subplot函数将画布分成了size(icasig1,1)行1列，每个子图上绘制了icasig1中第i行的数据。

接着，又使用了一个for循环，循环次数为7。在循环中，首先使用了corr函数计算了icasig1的第j行数据与x1的相关系数。

然后，通过一些计算，得到了ki和kci(j)的值。其中，Xp为icasig1第j行中的最大值与最小值的较大值；Xr为icasig1第j行中每个数的绝对值开方后求和，再除以2000的平方；ki为Xp/Xr；kci(j)为ki与icasig1第j行数据与x1的相关系数的乘积。

总的来说，这段代码的作用是绘制icasig1中每一行数据的子图，并计算每行数据与x1的相关系数及一些相关系数的加权值。

相关问题

rejectICA=5; % reconstruct the signal A2=A; icasig2=icasig1; A2(:,rejectICA)=[]; icasig2(rejectICA,:)=[]; % newX=(A*icasig1); newX=(A2*icasig2); figure, for i=1:size(newX,1) subplot(size(newX,1),1,i) plot(t,newX(i,:)),xlim([t(1) t(end)]) end x4=newX+mean(u,2)*ones(1,n); x5=sum(x4);

这段代码的作用是对经过独立成分分析后得到的数据进行一些处理，包括去除某个独立成分、重构信号、绘制图像等。

首先，定义了一个名为rejectICA的变量，表示需要去除的独立成分的下标。接着，分别对A和icasig进行了一些处理，去除了第rejectICA列的数据，并更新了A2和icasig2的值。

然后，根据更新后的A2和icasig2，重新计算了重构信号newX，分别绘制了每个重构信号的图像。最后，将所有重构信号相加，并加上原始数据的均值，得到了x4和x5的值。

总的来说，这段代码的作用是对独立成分分析后的数据进行处理，并可视化重构后的信号。

figure(2) for i=1:size(icasig1,1) subplot(size(icasig1,1),1,i),plot(icasig1(i,:)) end怎么求出来的每一个图的频谱图

要求出每一个图的频谱图，可以使用MATLAB中的fft函数。具体操作如下：

1. 首先需要对每一个信号进行FFT变换，得到其频谱：

Fs = 1000; % 采样率
L = length(icasig1(1,:)); % 信号长度
NFFT = 2^nextpow2(L); % FFT长度
f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); % 频率向量
for i = 1:size(icasig1,1)
    Y = fft(icasig1(i,:),NFFT)/L;
    P = 2*abs(Y(1:NFFT/2+1));
    subplot(size(icasig1,1),1,i), plot(f,P)
end

2. 上述代码中，首先计算了采样率Fs、信号长度L、FFT长度NFFT和频率向量f。然后循环对每一个信号进行FFT变换，计算出其频谱P，并用subplot函数在不同的子图中绘制出来。

3. 注意，绘制出来的频谱图是双边谱，因此需要取前一半的频率向量和振幅谱进行绘制，即P(1:NFFT/2+1)。另外，由于FFT变换后的振幅谱是对称的，因此需要将其乘以2，除去直流分量。

以上就是求出每一个图的频谱图的方法。