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。

平方律检波器 matlab

平方律检波器是一种常用于调制解调中的信号处理技术，可以实现信号的包络检测。在MATLAB中，可以通过以下代码实现平方律检波器：

% 假设原始信号为x，采样率为fs
x_squared = x.^2; % 平方
[b,a] = butter(10, 2*fc/fs); % 设计低通滤波器
y = filter(b,a,x_squared); % 滤波
envelope = sqrt(y); % 开方得到包络

其中，fc为低通滤波器的截止频率，可以根据需要进行调整。