用matlab写一段代码,将函数sig1 = exp(-zeta0*2*pi*f0*(t/fs)) .* sin(2*pi*f0*sqrt(1-zeta0^2)*(t/fs))变成3个信号分别输出,要求各个信号之间时延为1,3个信号的周期都为3,最后将3个信号叠加在一起后,在同一个图形窗口输出。

时间: 2023-07-24 07:29:40 浏览: 147
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使用matlab实现函数信号产生

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好的,我可以帮你写这段代码。以下是代码实现: ```matlab % 初始化参数 zeta0 = 0.2; f0 = 10; fs = 1000; t = 0:1/fs:2; % 计算三个信号 sig1 = exp(-zeta0*2*pi*f0*(t/fs)) .* sin(2*pi*f0*sqrt(1-zeta0^2)*(t/fs)); sig2 = [zeros(1,fs*1), sig1(1:end-fs*1)]; sig3 = [zeros(1,fs*2), sig1(1:end-fs*2)]; % 叠加三个信号并输出 sig_sum = sig1 + sig2 + sig3; t_sum = 0:1/fs:length(sig_sum)/fs-1/fs; % 绘制图形 figure; subplot(4,1,1); plot(t,sig1); title('Signal 1'); subplot(4,1,2); plot(t,sig2); title('Signal 2'); subplot(4,1,3); plot(t,sig3); title('Signal 3'); subplot(4,1,4); plot(t_sum,sig_sum); title('Signal Sum'); ``` 代码首先定义了所需的参数:阻尼系数 `zeta0`、基频 `f0`、采样率 `fs`、时间向量 `t`。然后,根据给定的函数式计算了 `sig1` 信号,并通过时间向量的平移得到了 `sig2` 和 `sig3` 信号。最后,将三个信号叠加在一起,使用 `subplot` 绘制在同一张图中。 需要注意的是,输出的三个信号之间的时延可以通过修改 `sig2` 和 `sig3` 信号的移位量实现,而周期为 3 可以通过修改 `t` 向量的终止时间实现。此外,为了保证三个信号叠加后能够完整显示,叠加后的时间向量 `t_sum` 的长度需要重新计算。
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将这个代码修改为自适应序列采样的插值方法:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if __name__ == '__main__': snum = 12 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量:snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -4 xe = 4 x1 = np.linspace(xs, xe, snum) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

显示代码中y_rec的函数表达式:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if name == 'main': snum =4 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量:snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -14 xe = 14 #x1 = np.linspace(xs, xe,snum) x1 = np.array([9, 9.1, 13 ]) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) # 输出均方根误差值 print("均方根误差为:", rmse) plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

clear %清除内存 load('1797 b007_0.mat') %根据实际需要更改地址、路径 sig=X118_DE_time(1:12000); fs=12000; N=12000; Ts=1/fs; sig=sig(1:N);%设置取样频率fs,取样数N t=0:Ts:(N-1)*Ts;%时间轴 t sig=(sig-mean(sig))/std(sig,1);%对 sig 进行归一化 subplot(211);plot(t,sig);%绘制 sig 波形 xlabel('时间 t/s'); ylabel('振动加速度/V'); nfft=fs/2; % 16384 S=pspectrum(sig,nfft);%对 sig 做功率谱 subplot(212); plot((0:nfft/2 -1)/nfft*fs,S(1:nfft/2));% 绘制功率谱 xlabel('频率 f/Hz'); ylabel('功率谱 P/W') [c,l]=wavedec(sig,3,'db2');%利用 db2 对 sig 进行 3 级小波分解 c3=wrcoef ('a',c ,l,'db2',3); d3=wrcoef('d',c,l,'db2',3); d2 =wrcoef ('d',c,l,'db2',2); d1 =wrcoef('d',c,l,'db2',1);%重构第 1-3 层细节 d1~d3 和第 3 层概貌 c3 figure; subplot(414); plot(t,c3); ylabel('c3');%绘制 c3 subplot(413); plot(t,d3); ylabel('d3');%绘制 d3 subplot(412); plot(t,d2); ylabel('d2');%绘制 d2 subplot(411); plot(t,d1); ylabel('d1');%绘制 d1 y=hilbert(d1); %对 d1 进行 Hilbert 变换,得y ydata=abs(y); %ydata=|y| ydata=ydata-mean(ydata);%对 ydata 去均值(目的是去除幅度较大的直流分量) P=pspectrum(ydata,nfft);%ydata 的功率谱为 P figure; plot((0:nfft/2-1)/nfft*fs,P(1:nfft/2)); xlabel('频率 f/Hz');%绘出 d1 的 Hilbert 包络谱 P=P(1:nfft/2); [M,f1]=max(P); f1=f1*fs/nfft-1 %故障频率 f1为包络谱中幅度最大处的频率 将代码由利用db2进行3级小波分解改为利用db10进行5级小波分解

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