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 21:15:46 浏览: 92
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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% SolarCollector.m % ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- % % Simple first-order solar collector model (M-file called by TRNSYS type 155) % % Data passed from / to TRNSYS % ---------------------------- % % trnTime (1x1) : simulation time % trnInfo (15x1) : TRNSYS info array % trnInputs (nIx1) : TRNSYS inputs % trnStartTime (1x1) : TRNSYS Simulation Start time % trnStopTime (1x1) : TRNSYS Simulation Stop time % trnTimeStep (1x1) : TRNSYS Simulation time step % mFileErrorCode (1x1) : Error code for this m-file. It is set to 1 by TRNSYS and the m-file should set it to 0 at the % end to indicate that the call was successful. Any non-zero value will stop the simulation % trnOutputs (nOx1) : TRNSYS outputs % % % Notes: % ------ % % You can use the values of trnInfo(7), trnInfo(8) and trnInfo(13) to identify the call (e.g. first iteration, etc.) % Real-time controllers (callingMode = 10) will only be called once per time step with trnInfo(13) = 1 (after convergence) % % The number of inputs is given by trnInfo(3) % The number of expected outputs is given by trnInfo(6) % WARNING: if multiple units of Type 155 are used, the variables passed from/to TRNSYS will be sized according to % the maximum required by all units. You should cope with that by only using the part of the arrays that is % really used by the current m-File. Example: use "nI = trnInfo(3); myInputs = trnInputs(1:nI);" % rather than "MyInputs = trnInputs;" % Please also note that all m-files share the same workspace in Matlab (they are "scripts", not "functions") so % variables like trnInfo, trnTime, etc. will be overwritten at each call. % % ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- % This example implements a very simple solar collector model. The component is iterative (should be called at each % TRNSYS call) % % trnInputs % --------- % % trnInputs(1) : Ti, collector inlet temperature % trnInputs(2) : mdot, collector flowrate % trnInputs(3) : Tamb , ambient temperature % trnInputs(4) : Gt, solar radiation in the collector plane % % trnOutputs解释下这段代码

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

% 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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