clc clear close all %% 求距离 distance = zeros(1333,13); for k = 1 : 13 load(['line_noise',num2str(k),'.mat']); reference = RFline_noise(3136:3336,1); for t = 1 : 1333 NCC = zeros(5800,1); for i = 3000 : 3200 window = RFline_noise(i:i+200,t); NCC(i) = corr(reference,window); end distance(t,k) = (3136 - find(NCC == max(NCC))) * 0.0077; end end %% 滤波 fc = 300; fs = 50000; [b,a] = butter(1,fc/(fs/2)); dis = zeros(1333,13); for i = 1 : 13 dis(:,i) = filter(b,a,distance(:,i)); end %% max_time = zeros(13,1); t = 0:1/1333:0.9993; a = zeros(1333,13); for i = 1:13 a(1,i) = dis(1,i); for j = 2 : 1333 a(j,i) = (dis(j,i) - dis(j-1,i)) /1333; end max_time(i) = find(a(:,i) == max(a(:,i))); end plot(max_time); title('max_time'); %% [X,Y] = meshgrid(1:1:1333,1:1:13); figure;plot3(X',3*Y',distance,'k'); grid on; figure;plot3(X',3*Y',dis,'k'); grid on; figure;plot3(X',3*Y',a,'k'); grid on; save distance;逐行解释该代码

这段代码主要是用于对一些数据进行处理和分析的。代码的解释如下：

第一部分：

clc clear close all %清除之前的变量和图像

distance = zeros(1333,13); %初始化一个1333行13列的全零矩阵

for k = 1 : 13 %循环13次，每次读取不同的数据

load(['line_noise',num2str(k),'.mat']); %读取名为line_noise1.mat、line_noise2.mat等等的数据文件，文件名中的数字由循环变量k决定

reference = RFline_noise(3136:3336,1); %将数据中的第3136到3336行的第一列作为参考信号

for t = 1 : 1333 %循环1333次，每次处理矩阵中的一列

NCC = zeros(5800,1); %初始化一个5800行1列的全零矩阵

for i = 3000 : 3200 %循环201次，每次处理201行数据

window = RFline_noise(i:i+200,t); %提取矩阵中第t列的第i到i+200行的数据作为窗口信号

NCC(i) = corr(reference,window); %计算参考信号和窗口信号之间的相关系数

end

distance(t,k) = (3136 - find(NCC == max(NCC))) * 0.0077; %找到相关系数最大的位置，计算距离并存储到distance矩阵中

end

end

第二部分：

fc = 300; %设置截止频率为300Hz
fs = 50000; %采样频率为50000Hz
[b,a] = butter(1,fc/(fs/2)); %设计一阶巴特沃斯滤波器的系数

dis = zeros(1333,13); %初始化一个1333行13列的全零矩阵

for i = 1 : 13 %循环13次，每次处理矩阵中的一列

dis(:,i) = filter(b,a,distance(:,i)); %对distance矩阵中的第i列进行滤波，将结果存储到dis矩阵中

end

第三部分：

max_time = zeros(13,1); %初始化一个13行1列的全零矩阵
t = 0:1/1333:0.9993; %生成一个长度为1334的时间向量，用于绘图

a = zeros(1333,13); %初始化一个1333行13列的全零矩阵

for i = 1:13 %循环13次，每次处理矩阵中的一列

a(1,i) = dis(1,i); %将dis矩阵中第i列的第一个元素赋值给a矩阵中第i列的第一个元素

for j = 2 : 1333 %循环1332次，每次处理矩阵中的一行

a(j,i) = (dis(j,i) - dis(j-1,i)) /1333; %计算dis矩阵中第i列第j行和第j-1行之间的差值，并除以时间间隔1333，将结果存储到a矩阵中

end

max_time(i) = find(a(:,i) == max(a(:,i))); %找到a矩阵中第i列的最大值所在的位置，并将该位置存储到max_time矩阵中

end

第四部分：

plot(max_time); %绘制max_time矩阵中的数据
title('max_time'); %设置图像标题

第五部分：

[X,Y] = meshgrid(1:1:1333,1:1:13); %生成一个网格矩阵，X轴为1到1333，Y轴为1到13
figure;plot3(X',3*Y',distance,'k'); %绘制三维图像，X轴为距离，Y轴为数据序号，Z轴为时间
grid on; %打开网格线
figure;plot3(X',3*Y',dis,'k'); %绘制三维图像，X轴为距离，Y轴为数据序号，Z轴为速度
grid on; %打开网格线
figure;plot3(X',3*Y',a,'k'); %绘制三维图像，X轴为距离，Y轴为数据序号，Z轴为加速度
grid on; %打开网格线

最后一部分：

save distance; %将distance矩阵保存到名为distance.mat的文件中。