设x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t) + sin(2*pi*f3*t)，当频率 f1 = 2HZ,f2 = 2.02HZ,f3 = 2.07HZ 时，采样时间长度t为多少能分辨这三个正选信号。

根据奈奎斯特采样定理，采样频率至少是信号最高频率的两倍才能准确还原原始信号。因此，我们需要先找到这三个正弦信号中的最高频率。在这个例子中，最高频率为2.07Hz。因此，我们需要采样频率至少为4.14Hz。为了分辨这三个信号，我们需要使它们的频率之间的距离大于等于采样频率的一半，即2.07-2=0.07Hz>=2.07/2.即采样频率至少为4.14Hz。因此，采样时间长度t应该为1/4.14=0.242秒或242毫秒。

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把这个信号x = 0.7*sin(2*pi*f1*t) + 1.0*sin(2*pi*f2*t + pi/3) + 0.5*sin(2*pi*f3*t + pi/4);和信号y=sin(t/2)组合并画出时频域波形图用matlab怎么实现具体代码

可以使用matlab中的fft2函数和mesh函数来实现时频域波形图的绘制。

具体代码如下：

% 定义参数
f1 = 10;
f2 = 20;
f3 = 30;
t = 0:0.01:10;

% 生成信号x
x = 0.7*sin(2*pi*f1*t) + 1.0*sin(2*pi*f2*t + pi/3) + 0.5*sin(2*pi*f3*t + pi/4);

% 生成信号y
y = sin(t/2);

% 计算x和y的短时傅里叶变换
nfft = 256;
window = hamming(nfft);
overlap = nfft/2;
[Sx, Fx, Tx] = spectrogram(x, window, overlap, nfft, 'yaxis');
[Sy, Fy, Ty] = spectrogram(y, window, overlap, nfft, 'yaxis');

% 绘制时频域波形图
figure;
subplot(2,1,1);
mesh(Tx,Fx,abs(Sx));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
zlabel('Amplitude');
title('Spectrogram of x');

subplot(2,1,2);
mesh(Ty,Fy,abs(Sy));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
zlabel('Amplitude');
title('Spectrogram of y');

运行代码，将会得到一张时频域波形图，其中上半部分为信号x的时频域波形图，下半部分为信号y的时频域波形图。

用matlab绘制这个信号图像，并给出他的代码x = 0.7*sin(2*pi*f1*t) + 1.0*sin(2*pi*f2*t + pi/3) + 0.5*sin(2*pi*f3*t + pi/4);

以下是用MATLAB绘制信号图像的代码：

% 定义参数
f1 = 1; % 频率1
f2 = 2; % 频率2
f3 = 3; % 频率3
t = linspace(0, 2*pi, 1000); % 时间向量

% 生成信号
x = 0.7*sin(2*pi*f1*t) + 1.0*sin(2*pi*f2*t + pi/3) + 0.5*sin(2*pi*f3*t + pi/4);

% 绘制信号图像
plot(t, x);
grid on;
xlabel('时间');
ylabel('信号幅度');
title('信号图像');

运行上述代码，即可得到信号图像。