幅度衰减曲线matlab
时间: 2023-12-02 11:42:08 浏览: 45
根据提供的引用内容,可以看出这是在Matlab中绘制幅度衰减曲线的代码。下面是一个简单的幅度衰减曲线的Matlab代码示例:
```matlab
% 生成信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f = 5; % 信号频率
x = cos(2*pi*f*t); % 信号
% 添加噪声
y = x + 0.5*randn(size(t));
% 计算幅度衰减曲线
N = length(y); % 信号长度
m = abs(fft(y)); % 傅里叶变换
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率向量
% 绘制幅度衰减曲线
subplot(3,1,1),plot(f(1:N/2)/1000,m(1:N/2)); % 输出滤波前的频谱
title('幅度衰减曲线');
xlabel('频率 (kHz)');
ylabel('幅度');
```
上述代码中,首先生成了一个频率为5Hz的信号,并添加了高斯噪声。然后计算了信号的傅里叶变换,得到了幅度衰减曲线。最后使用subplot函数将幅度衰减曲线绘制在Matlab图形界面的第一行。
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```matlab
% 指定滤波器的截止频率和阶数
fc = 100; % 截止频率
n = 4; % 阶数
% 计算滤波器的系数
[b, a] = butter(n, 2*fc/fs);
% 绘制滤波器的幅频特性曲线
[H, f] = freqz(b, a, 1024, fs);
plot(f, 20*log10(abs(H))); % 幅度用dB表示
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('幅度响应(dB)');
title(sprintf('Butterworth低通滤波器(fc=%dHz, n=%d)', fc, n));
```
其中,`butter`函数用于计算Butterworth滤波器的系数,`freqz`函数用于计算滤波器的频率响应,`plot`函数用于绘制幅频特性曲线。在绘制曲线时,我们通常会使用dB来表示幅度响应,因为这样可以更直观地显示滤波器的衰减特性。
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```matlab
% 定义常数A和B
A = 1;
B = 0.5;
% 定义自变量x的范围
x = 0:0.1:10;
% 计算指数衰减函数值
y = A * exp(-B * x);
% 绘制指数衰减函数曲线
plot(x, y);
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Exponential Decay Function');
```
这段代码会生成一个指数衰减函数的曲线图,其中A和B的值可以根据你的需求进行调整。