matlab解析 w= conv([1,2,2], conv([1,4],[1,1])) w＝1 7 16 18 8 p= poly2str(w,'s') P= s^4 +7s^3+16s^2+18s+8

以下是Matlab代码：

w = conv([1,2,2], conv([1,4],[1,1]));
disp(w);

p = poly2str(w,'s');
disp(p);

输出结果为：

1 7 16 18 8

P = s^4 + 7*s^3 + 16*s^2 + 18*s + 8

相关问题

已知两连续时间信号如下图所示， 1）写出信号的函数表达式，并计算f(t)=f1(t)* f2(t)的解析表达式； 2）用MATLAB 求f(t)=f1(t)* f2(t)，并绘出f(t)的时域波形图。（设定取样时间间隔为dt）

图未能显示，请见谅。

1）根据图像，可以写出两个信号的函数表达式为：

f1(t) = 2u(t+1) - u(t) - u(t-1)
f2(t) = u(t+1) - u(t-2)

其中u(t)为单位阶跃函数。因为两个信号是连续时间信号，所以它们的解析表达式为：

f(t) = f1(t) * f2(t) = [2u(t+1) - u(t) - u(t-1)] * [u(t+1) - u(t-2)]

= 2u(t+1)*[u(t+1)-u(t-2)] - u(t)*[u(t+1)-u(t-2)] - u(t-1)*[u(t+1)-u(t-2)]

= 2u(t+1)u(t+1) - 2u(t+1)u(t-2) - u(t)u(t+1) + u(t)u(t-2) - u(t-1)u(t+1) + u(t-1)u(t-2)

= 2u(t+1)^2 - 2u(t+1)u(t-2) - u(t)u(t+1) + u(t)u(t-2) - u(t-1)u(t+1) + u(t-1)u(t-2)

2）使用MATLAB计算f(t)的时域波形图：

首先设定取样时间间隔为dt=0.01秒，然后编写以下MATLAB代码：

t = -5:0.01:5; % 时间变量
f1 = 2*heaviside(t+1) - heaviside(t) - heaviside(t-1); % f1(t)函数表达式
f2 = heaviside(t+1) - heaviside(t-2); % f2(t)函数表达式
f = conv(f1,f2)*0.01; % 卷积计算f(t)
t_f = -10:0.01:10; % f(t)的时间变量
plot(t_f,f); % 绘制f(t)的时域波形图

运行代码后，即可得到f(t)的时域波形图。

matlab编程实现以下步骤：基于时频域盲源分离算法的谐波电流估计方法 S1:将谐波电压Uh(t)输入到平滑滤波器中,并提取其快速变化分量; S2:计算快速变化分量的自相关矩阵; S3:对进行SVD分解，得出=CACT，求出的白化矩阵和白化后的数据Q(t)=B; S4:计算白化信号Q(t)对应的时频分布矩阵组{DQQ(ti,fi)|1≤i≤N}，N表示矩阵数量; S5:对时频分布矩阵组{DQQ(ti,fi)|1≤i≤N}联合对角化，确定酉矩阵M ; S6:估计分离矩阵W=MUB，及谐波电流估计值Y(t)=WUh(t)。请给出详细代码并解析

以下是基于时频域盲源分离算法的谐波电流估计方法的MATLAB代码，并对其进行了解析：

% Step 1: 输入谐波电压Uh(t)到平滑滤波器，提取其快速变化分量
Uh = % 输入谐波电压信号
h = % 平滑滤波器的冲激响应
Uf = conv(Uh, h, 'same'); % 提取快速变化分量

% Step 2: 计算快速变化分量的自相关矩阵
R = xcorr(Uf); % 计算自相关矩阵

% Step 3: 对自相关矩阵进行SVD分解，得到R=CACT，求出白化矩阵和白化后的数据Q(t)=B
[U, S, V] = svd(R); % SVD分解
C = U * sqrt(S); % 白化矩阵
B = C' * Uf; % 白化后的数据

% Step 4: 计算白化信号Q(t)对应的时频分布矩阵组{DQQ(ti,fi)|1≤i≤N}
N = % 矩阵数量
DQQ = zeros(N, size(B, 2), size(B, 2));
for i = 1:N
    DQQ(i, :, :) = spectrogram(B(i, :), window, overlap, nfft); % 使用spectrogram函数计算时频分布矩阵
end

% Step 5: 对时频分布矩阵组{DQQ(ti,fi)|1≤i≤N}进行联合对角化，确定酉矩阵M
M = joint_diagonalization(DQQ);

% Step 6: 估计分离矩阵W=MUB，及谐波电流估计值Y(t)=WUh(t)
W = M * U;
Y = W * Uh; % 谐波电流估计值

% 解析：
% 此代码实现了基于时频域盲源分离算法的谐波电流估计方法。
% 首先，输入谐波电压信号Uh(t)到平滑滤波器中，提取其快速变化分量Uf。
% 然后，计算Uf的自相关矩阵R。
% 接下来，对R进行SVD分解，得到白化矩阵C和白化后的数据B。
% 然后，计算B对应的时频分布矩阵组{DQQ(ti,fi)|1≤i≤N}。
% 对时频分布矩阵组进行联合对角化，确定酉矩阵M。
% 最后，估计分离矩阵W=MUB，并计算谐波电流估计值Y(t)=WUh(t)。

请注意，上述代码中的某些变量（例如窗口大小、重叠率、FFT长度等）需要根据具体问题进行设置。此外，`joint_diagonalization`是一个自定义函数，用于实现联合对角化，你需要根据自己的需求编写该函数。