平方包络谱matlab代码

根据提供的引用内容，没有直接与“平方包络谱”相关的代码。但是，可以根据提供的内容演示如何使用Matlab计算信号的包络谱。

以下是使用Matlab计算信号包络谱的示例代码：

% 生成信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
f1 = 50; % 信号频率
f2 = 200; % 调制频率
x = cos(2*pi*f1*t).*cos(2*pi*f2*t); % 信号

% 计算包络谱
y = hilbert(x); % Hilbert变换
env = abs(y); % 包络
env2 = env.^2; % 平方包络
N = length(env2); % 信号长度
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率向量
spectrum = abs(fft(env2))/N; % 包络谱

% 绘制包络谱
plot(f(1:N/2),spectrum(1:N/2)) % 只绘制正频率部分
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Magnitude')
title('Envelope Spectrum')

相关问题

举例归一化平方包络谱MATLAB代码

下面是一个使用归一化平方包络谱分析音频信号的 MATLAB 代码示例：

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('example.wav');

% 计算归一化平方包络谱
win_size = 0.02; % 20ms
hop_size = 0.01; % 10ms
[env_spectrum, freq_axis] = normalized_square_envelope_spectrum(x, fs, win_size, hop_size);

% 绘制归一化平方包络谱图像
imagesc(t, freq_axis, env_spectrum');
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Normalized Square Envelope Spectrum');

这个代码示例首先使用 `audioread()` 函数读取一个音频文件，然后使用上面提到的 `normalized_square_envelope_spectrum()` 函数计算其归一化平方包络谱。最后，它使用 `imagesc()` 函数绘制归一化平方包络谱的图像。

matlab绘制窄带随机信号的包络、包络平方和相位的一维概率密度函数。的全部matlab代码

在MATLAB中，绘制窄带随机信号的包络、包络平方和相位的一维概率密度函数通常需要一些统计分析和图形表示的步骤。这里是一个简单的例子，假设我们有一个已知的概率分布生成窄带随机信号：

% 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

% 创建窄带随机信号 (例如，正弦波加上高斯白噪声)
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
f_c = 10; % 中心频率
noise_power = 0.1; % 噪声功率
signal = sin(2*pi*f_c*t) + sqrt(noise_power)*randn(size(t)); % 高斯白噪声信号

% 计算包络
envelope = abs(signal);

% 包络平方
envelope_squared = envelope.^2;

% 相位 (假设信号是实数)
phase = unwrap(angle(signal));

% 绘制一维PDF
figure;
subplot(2, 1, 1);
histogram(envelope, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('包络值');
ylabel('PDF');
title('包络的PDF');

subplot(2, 1, 2);
histogram(envelope_squared, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('包络平方值');
ylabel('PDF');
title('包络平方的PDF');

figure;
histogram(phase, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('相位 (弧度)');
ylabel('PDF');
title('相位的PDF');

% 显示所有图
show();

% 提问部分