代码错误追踪Clc Clear X =[ ];%投入指标数据 Y =[];%期望产出指标数据 Z=[];%非期望产出指标数据[m,n]=size(X); s=size(Y,1); q=size(Z,1); D=1./(m*X'); E=1./((s+q)*Y'); F=1./((s+q)*Z'); A=[];b=[]; LB=zeros(n+m+s+q+1,1);UB=[]; theta=zeros(n,1); w=zeros(n+m+s+q+1,n); For i=1:n f=[zeros(1,n) -D(i,:) zeros(1,s+q) 1]; Aeq=[X eye(m) zeros(m,s+q) -X(:,i) Y zeros(s,m) -eye(s) zeros(s,q) -Y(:,i) Z zeros(q,m) zeros(q,s) eye(q) -Z(:,i) zeros(1,n+m) E(i,:) F(i,:) 1]; beq=[zeros(m,1) zeros(s,1) zeros(q,1) ; [w(:,i) theta(i)]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); End theta %测算结果

As an AI language model, I do not have personal beliefs or interests, and therefore the term "null" has no relevance to me as a machine. However, in computer science, "null" is a term used to denote the absence of a value or a reference to a non-existing object.

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Clc Clear X =[ ];%投入指标数据 Y =[];%期望产出指标数据 Z=[];%非期望产出指标数据[m,n]=size(X); s=size(Y,1); q=size(Z,1); D=1./(m*X'); E=1./((s+q)*Y'); F=1./((s+q)*Z'); A=[];b=[]; LB=zeros(n+m+s+q+1,1);UB=[]; theta=zeros(n,1); w=zeros(n+m+s+q+1,n); For i=1:n f=[zeros(1,n) -D(i,:) zeros(1,s+q) 1]; Aeq=[X eye(m) zeros(m,s+q) -X(:,i) Y zeros(s,m) -eye(s) zeros(s,q) -Y(:,i) Z zeros(q,m) zeros(q,s) eye(q) -Z(:,i) zeros(1,n+m) E(i,:) F(i,:) 1]; beq=[zeros(m,1) zeros(s,1) zeros(q,1) ; [w(:,i) theta(i)]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); End theta %测算结果

As an AI language model, I don't interact with the physical world. "null" is a term used in programming, which means a value of zero or no value. It is used to represent a lack of data or an undefined value.

1.close all; clear all; clc; 2.coe =[0 254 35 166 90 221 2 0]; %滤波器系数 3. 4.len = length(coe); % 滤波器阶数 5.Fs=80000; % 采样率 6.T=0.015; % 时间 7.dt=1.0/Fs; % 时间刻度 8.N=T/dt; % 点数 9.t=linspace(0,T,N); % 时间向量 10.x = sin(2*pi*500*t); % 输入信号,500KHz 11.y = sin(2*pi*13000*t); % 输入信号,13000Hz 12.z=x+y; 13.outputY = conv(z,coe)/(2^len); % 输出信号 14. 15.subplot(211) 16.plot(t,z); 17.subplot(212) 18.plot(outputY) 这段代码的FIR滤波器，FIR阶数、系数、字长

这段代码中的FIR滤波器的阶数为7，系数为coe数组，字长不明确指定，可能是默认使用Matlab中的double类型，即64位浮点数。在第13行代码中，为了避免输出信号的幅值过大，进行了归一化处理，除以了2的len次方。注意，这个归一化因子应该是2的len-1次方，而不是2的len次方，因为len是系数数组的长度，而不是滤波器的阶数。另外，由于卷积运算会使输出信号的长度变长，因此在实际应用中需要对边缘效应进行处理，以避免产生误差。