用Matlab设计一个函数,Inputs: % ammsg - signal input vector % % Fs - sampling frequency % % channel_number - can be 1,2 or 3 % % % % Outputs: % % demod_msg - output signal (baseband) 设置带通滤波器以应对不同信道的信号,保证在输出一个信道的信号时不受其他信号的影响

时间: 2023-11-06 19:15:46 浏览: 101
好的,根据您的需求,我可以给您提供一个示例代码,用于设计一个函数,实现输入信号的解调,并输出指定信道的信号。 ```matlab function demod_msg = demodulate_channel(ammsg, Fs, channel_number) % 设置带通滤波器参数,这里以三个信道的情况为例 fc1 = 10000; % 信道1的中心频率 fc2 = 20000; % 信道2的中心频率 fc3 = 30000; % 信道3的中心频率 BW = 5000; % 信道带宽 % 根据信道编号确定中心频率和截止频率 switch channel_number case 1 fc = fc1; case 2 fc = fc2; case 3 fc = fc3; otherwise error('Invalid channel number!'); end f1 = fc - BW/2; f2 = fc + BW/2; % 根据参数设计滤波器 [b,a] = butter(4,[f1/(Fs/2) f2/(Fs/2)],'bandpass'); % 应用滤波器进行信号处理 demod_msg = filter(b,a,ammsg); end ``` 这个函数接收三个输入参数:信号向量 `ammsg`、采样频率 `Fs`、以及信道编号 `channel_number`。根据信道编号的不同,函数会设置不同的中心频率和截止频率,然后设计一个带通滤波器进行信号处理。最后,函数输出经过滤波后的信号向量 `demod_msg`,即指定信道的信号。 您可以根据实际需求修改函数中的滤波器参数,以适应不同的信道带宽和中心频率。
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function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end中的pesq_mex.mexa64

function varargout = Part1(varargin) clc; % Part1 MATLAB code for Part1.fig % Part1, by itself, creates a new Part1 or raises the existing % singleton*. % % H = Part1 returns the handle to a new Part1 or the handle to % the existing singleton*. % % Part1('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in Part1.M with the given input arguments. % % Part1('Property','Value',...) creates a new Part1 or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before Part1_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to Part1_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help Part1 % Last Modified by GUIDE v2.5 28-Aug-2020 14:57:22 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @Part1_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @Part1_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before Part1 is made visible. function Part1_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to Part1 (see VARARGIN) % Choose default command line output for Part1 handles.output = hObject; %清屏 set(handles.rho,'string',''); set(handles.viscosity,'string',''); set(handles.lamda,'string',''); set(h

% 设定恒温箱温度范围 T_min = 20; % 最低温度 T_max = 40; % 最高温度 % 设定目标温度 T_set = 30; % 目标温度 % 设计PID控制器 Kp = 1.0; % 比例系数 Ki = 0.5; % 积分系数 Kd = 0.2; % 微分系数 pid_ctrl = pid(Kp, Ki, Kd); % 创建PID控制器对象 % 设置PID控制器参数 pid_ctrl.Ts = 0.1; % 采样时间 pid_ctrl.InputName = 'error'; % 输入信号名称 pid_ctrl.OutputName = 'u'; % 输出信号名称 pid_ctrl.InputUnit = '℃'; % 输入信号单位 pid_ctrl.OutputUnit = 'V'; % 输出信号单位 % 设计BP神经网络控制器 net = feedforwardnet([10 5]); % 创建一个2层的前馈神经网络 net = configure(net, rand(1,10), rand(1,1)); % 随机初始化网络参数 net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口 % 设置BP神经网络控制器参数 net.inputs{1}.name = 'error'; % 输入信号名称 net.outputs{2}.name = 'u'; % 输出信号名称 net.inputs{1}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输入信号归一化 net.outputs{2}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输出信号归一化 % 生成随机温度信号作为输入信号 t = 0:0.1:100; input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t)); % 设定仿真时间步长 dt = 0.1; % 初始化温度和控制器输出变量 current_temperature = T_min; pid_output = 0; bp_output = 0; % 初始化温度变化图像 figure; % 初始化控制系统 T = T_rand(1); % 初始温度 error = T_set - T; % 初始误差 u_pid = 0; % 初始PID控制输出 u_nn = 0; % 初始BP神经网络控制输出 % 开始仿真循环 for i = 1:length(t)给这段代码中补充一个计算pid控制输出的代码,并给出补充后的代码

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