f0=50; T=1/f0; T10=10*T; N=length(fdatacur); n=0:N-1; fs=N/T10; t=0:1/fs:(N-1)*(1/fs); plot(t,fdatacur); subplot(2,1,1); plot(t,fdatacur); xlabel(‘时间/ s’); title(‘时域波形’); f=n*fs/N; y=abs(fft(fdatacur)); subplot(2,1,2); y1=y(1:800); [A,I]=sort(y1,'descend'); m=0:799; fn=(m/800).*fs; C={0,0,0,0,0,0}; for i=2:7 C{i-1}=A(i)/A(1)*100; if C{i-1}>0.05*100 disp(‘否’) else disp(‘是’) end end stem(fn,y1,'linewidth',1); axis([0 3000 0 6000]); xlabel(‘频率/Hz’); title(‘信号谐波频域分析’);

这是一段 MATLAB 的代码，用于对给定信号进行时域波形分析和频域分析，判断信号的谐波是否超标。下面是代码的解释：

1) f0=50; T=1/f0; T10=10*T; N=length(fdatacur); n=0:N-1; fs=N/T10; t=0:1/fs:(N-1)*(1/fs); plot(t,fdatacur);

这段代码定义了信号的基本参数，包括信号的基频 f0，信号的周期 T，采样时间 T10，采样点数 N，采样点数序列 n，采样率 fs 和时间轴 t。然后使用 plot 函数绘制信号的时域波形。

2) subplot(2,1,1); plot(t,fdatacur); xlabel(‘时间/ s’); title(‘时域波形’);

这段代码使用 subplot 函数将图像分成两个子图，然后在第一个子图中绘制信号的时域波形，并添加 x 轴标签和标题。

3) f=n*fs/N; y=abs(fft(fdatacur)); subplot(2,1,2); y1=y(1:800); [A,I]=sort(y1,'descend'); m=0:799; fn=(m/800).*fs;

这段代码使用 fft 函数对信号进行频谱分析，得到信号的频谱。然后使用 subplot 函数在第二个子图中绘制信号的频谱图，并计算信号的谐波分量。其中，f 是频率序列，y 是频谱序列，y1 是前 800 个频谱分量的幅度，A 是幅度排序后的结果，I 是幅度排序后的下标，m 是谐波分量的下标序列，fn 是谐波分量的频率序列。

4) C={0,0,0,0,0,0}; for i=2:7 C{i-1}=A(i)/A(1)*100; if C{i-1}>0.05*100 disp(‘否’) else disp(‘是’) end end

这段代码计算信号的谐波幅度，并判断谐波是否超标。其中，C 是一个数组，用于存储信号的谐波幅度。然后使用 for 循环计算信号的前 6 个谐波分量的幅度，并将结果存储在 C 中。如果某个谐波分量的幅度超过了国家标准，则输出“否”，否则输出“是”。

5) stem(fn,y1,'linewidth',1); axis([0 3000 0 6000]); xlabel(‘频率/Hz’); title(‘信号谐波频域分析’);

这段代码使用 stem 函数绘制信号的频谱图，并添加 x 轴标签和标题。然后使用 axis 函数设置坐标轴的范围。