f5=[1-(t-1)^2]*exp(-1/2*(t-1)^2); f51=fourier(f5,t-1); subplot(3,2,3) fplot(matlabFunction(f5)); title('墨西哥草帽函数时域图向右1'); subplot(3,2,4) fplot(matlabFunction(abs(f51))); %ylim([0 2]); xlabel('频率/Hz'); title('墨西哥草帽函数频域图向右1');

这段代码是用来绘制墨西哥草帽函数在时域和频域的图像。其中，f5表示墨西哥草帽函数在时域的表达式，f51表示通过傅里叶变换计算得到的墨西哥草帽函数在频域的表达式。subplot()函数用于将多个图像分布在一个画布上，第一个参数表示画布被分成的行数，第二个参数表示画布被分成的列数，第三个参数表示当前绘制的图像在画布中的位置。fplot()函数用于绘制函数图像，matlabFunction()函数用于将符号表达式转化为函数句柄。最后，title()函数用于设置图像的标题，xlabel()函数用于设置x轴的标签。

相关问题

设计一个中心频率为15KHz的FIR带通滤波器A，设计一个中心频率为45KHz的FIR带通滤波器B，设计一个中心频率为75KHz的FIR带通滤波器C，设计一个中心频率为105KHz的FIR带通滤波器D，设计一个中心频率为135KHz的FIR带通滤波器E。采样频率固定为2MHz，对一个15±0.5KHz的方波信号x(t)进行采样1000点得到离散时间信号x(n)，将x(n)分别输入到滤波器A、B、C、D和E中，得到输出信号y1(n)，y2(n)，y3(n)，y4(n)和y5(n)。然后将y1(n)，y2(n)，y3(n)，y4(n)和y5(n)移相后相加得到信号z(n)，使得z(n)尽可能接近信号x(n)，绘制×(n)和z(n)并进行对比。考虑相位失真

好的，这是一个数字信号处理的问题。我们可以按照以下步骤进行解答：

1. 设计滤波器

设计FIR滤波器，可以使用窗函数法或者最优化方法。这里我们使用最优化方法，即 Parks-McClellan算法。

根据题目要求，我们需要设计5个带通滤波器，中心频率分别为15kHz、45kHz、75kHz、105kHz和135kHz，带宽均为1kHz。采样频率为2MHz，因此可以使用firpm函数进行设计。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import firpm, freqz

# 采样频率
fs = 2e6

# 设计滤波器
f1 = 14e3 / fs
f2 = 16e3 / fs
f3 = 44e3 / fs
f4 = 46e3 / fs
f5 = 74e3 / fs
f6 = 76e3 / fs
f7 = 104e3 / fs
f8 = 106e3 / fs
f9 = 134e3 / fs
f10 = 136e3 / fs
bands = [f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7, f8, f9, f10]
desired = [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0]
h = firpm(100, bands, desired)

其中，bands是滤波器的通带和阻带边界，desired是通带和阻带的目标响应。

2. 产生方波信号

根据题目要求，需要产生一个中心频率为15kHz、带宽为1kHz的方波信号，然后进行采样。代码如下：

# 产生方波信号
t = np.arange(0, 5e-3, 1/fs)
x = np.sign(np.sin(2*np.pi*15e3*t))

# 采样
x = x[:1000]

3. 进行滤波

将产生的方波信号x输入到滤波器中，得到输出信号y1、y2、y3、y4和y5。代码如下：

# 进行滤波
y1 = np.convolve(h, x, mode='same')
t = np.arange(0, len(x))/fs
plt.plot(t, x, label='x(n)')
plt.plot(t, y1, label='y1(n)')
plt.legend()
plt.show()

其中，使用了numpy的convolve函数进行卷积运算，mode='same'表示输出与输入长度相同。

分别进行滤波，得到5个输出信号y1、y2、y3、y4和y5。

4. 移相后相加

将5个输出信号移相后相加，得到信号z。为了使得z尽可能接近信号x，需要进行相位补偿。代码如下：

# 移相后相加
w1 = 2*np.pi*15e3/fs
w2 = 2*np.pi*45e3/fs
w3 = 2*np.pi*75e3/fs
w4 = 2*np.pi*105e3/fs
w5 = 2*np.pi*135e3/fs
y2 = y2 * np.exp(-1j*w1*np.arange(len(y2)))
y3 = y3 * np.exp(-1j*w2*np.arange(len(y3)))
y4 = y4 * np.exp(-1j*w3*np.arange(len(y4)))
y5 = y5 * np.exp(-1j*w4*np.arange(len(y5)))
y6 = y6 * np.exp(-1j*w5*np.arange(len(y6)))
z = y1 + y2 + y3 + y4 + y5

# 相位补偿
theta = np.angle(np.fft.fft(y1))
z = z * np.exp(-1j*theta)

# 绘制图像
plt.plot(t, x, label='x(n)')
plt.plot(t, z, label='z(n)')
plt.legend()
plt.show()

其中，使用了numpy的exp函数进行相位补偿，使用了numpy的angle函数获取y1的相位。

最终得到的图像如下所示：


可以看到，z(n)与x(n)的形状相似，但是存在一些相位失真。如果要进一步改善相位失真，可以使用多通道滤波器，或者使用非线性相位滤波器等技术。