用MATLAB 在同一个图形窗口分别画抽样信号Sa(t)=sin(t)/t,和他的尺度变换信号Sa(2t)，要求横坐标范围为-10到10，纵坐标范围为-0.5到1.2，并添加分别图例“原信号”和“尺度变换后的信号”。

在MATLAB中，你可以使用`plot`函数绘制这两个信号并设置合适的坐标范围。首先，创建一个时间变量`t`从-10到10，然后计算信号Sa(t)和其尺度变换Sa(2t)。下面是一个简单的步骤：

% 设置绘图范围
t = linspace(-10, 10, 400); % 创建等间距的样本点

% 定义原始信号 Sa(t)
Sa_t = sin(t)./t;

% 计算尺度变换后的信号 Sa(2t)
Sa_2t = sin(2*t)./2*t;

% 使用plot函数绘制两条线
figure; % 打开一个新的图形窗口
hold on; % 保持当前图形，以便在同一窗口内叠加曲线

% 绘制原信号，设置图例
plot(t, Sa_t, 'r', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', '原信号');
title('抽样信号及尺度变换');

% 绘制尺度变换后的信号
plot(t, Sa_2t, 'b', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', '尺度变换后的信号');

% 设置坐标轴范围
xlim([-10, 10]);
ylim([-0.5, 1.2]);

% 显示图例
legend位置;'Best'; % 或者更具体的legend位置，如'NorthWest'

% 关闭hold状态
hold off;

在这个例子中，红色线代表原始信号`Sa(t)`，蓝色线代表尺度变换后的信号`Sa(2t)`。运行此脚本后，你应该能看到所需的图形。

相关问题

matlab在同一个图形窗口画抽样信号Sa(t)-sin(t)/t，和他的尺度变换信号Sa(20)，要求横坐标范围为-10到10，纵坐标范围为-0.5到1.2，

在MATLAB中，你可以使用`plot`函数来在同一图形窗口中绘制抽样信号Sa(t) - sin(t)/t 和它的尺度变换信号Sa(20)。以下是创建这种图的基本步骤：

1. 首先，你需要计算抽样信号Sa(t)和尺度变换后的信号Sa(20)。假设Sa(t)是一个已知的函数，例如Sa(t) = rectpulse(t, 1) (矩形脉冲函数)。

% 定义时间向量
t = linspace(-10, 10, 400); % 创建从-10到10，步长合适的均匀时间点

% 抽样信号 Sa(t)
Sa_t = rectpulse(t, 1) - sin(t)./t;

% 得到尺度变换后的信号 Sa(20)
Sa_20 = Sa_t(20*t); % 使用20倍的时间尺度

2. 接着，使用`hold on`命令保持当前绘图状态，以便在同一窗口添加另一条曲线：

figure; % 打开新的图形窗口
hold on; % 保持当前图像显示

% 绘制原始信号
plot(t, Sa_t, 'b', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Sa(t)');

% 绘制尺度变换后的信号
plot(t, Sa_20, 'r', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Sa(20)');

3. 调整轴范围：

xlim([-10, 10]); % 设置x轴范围
ylim([-0.5, 1.2]); % 设置y轴范围
xlabel('t'); % 指定x轴标签
ylabel('Amplitude'); % 指定y轴标签
title('Signal and Scaled Signal Comparison'); % 添加标题

% 显示图例
legend; % 或者 legend('show') 如果在上述已经设置了'DisplayName'

现在你已经有了一个在同一窗口内展示抽样信号Sa(t)和其尺度变换Sa(20)的图形，并按照指定的坐标范围进行了调整。如果需要进一步的帮助，可以提供Sa(t)的具体函数表达式。如果你对如何生成这个函数有疑问，可以告诉我。

编写matlab代码 将原始信号分别修改为抽样函数 Sa(t)、正弦信号 sin(20*pi*t)+cos(40*pi*t)、 指数信号 e-2tu(t)时，在不同采样频率的条件下，观察对应采样信号的时域和 频域特性，以及重构信号与误差信号的变化。

好的，下面是一个简单的 Matlab 代码，可以生成并观察这三种信号在不同采样频率下的时域和频域特性，以及重构信号和误差信号的变化。请在 Matlab 中新建一个 .m 文件，将以下代码复制粘贴进去，保存后直接运行即可。

clear all;
close all;
clc;

% 生成原始信号
t = linspace(0, 1, 1000);
Sa_t = square(2*pi*10*t); % 抽样函数 Sa(t)
sin_t = sin(20*pi*t) + cos(40*pi*t); % 正弦信号 sin(20*pi*t)+cos(40*pi*t)
exp_t = exp(-2*t).*heaviside(t); % 指数信号 e-2tu(t)

% 画出原始信号的时域和频域图像
figure(1);
subplot(3,2,1);
plot(t, Sa_t);
title('Original Signal: Sa(t)');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,2);
plot(abs(fft(Sa_t)));
title('Frequency Spectrum: Sa(t)');
xlabel('Frequency');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,3);
plot(t, sin_t);
title('Original Signal: sin(20\pit)+cos(40\pit)');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,4);
plot(abs(fft(sin_t)));
title('Frequency Spectrum: sin(20\pit)+cos(40\pit)');
xlabel('Frequency');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,5);
plot(t, exp_t);
title('Original Signal: e^{-2t}u(t)');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
subplot(3,2,6);
plot(abs(fft(exp_t)));
title('Frequency Spectrum: e^{-2t}u(t)');
xlabel('Frequency');
ylabel('Amplitude');

% 对原始信号进行采样和重构，观察误差信号
Fs = [20, 50, 100, 200, 500]; % 不同采样频率
for i=1:length(Fs)
    % 采样
    Ts = 1/Fs(i);
    n = 0:Ts:1;
    Sa_n = square(2*pi*10*n); % 抽样函数 Sa(t)
    sin_n = sin(20*pi*n) + cos(40*pi*n); % 正弦信号 sin(20*pi*t)+cos(40*pi*t)
    exp_n = exp(-2*n).*heaviside(n); % 指数信号 e-2tu(t)
    
    % 重构
    Sa_r = interp1(n, Sa_n, t, 'spline');
    sin_r = interp1(n, sin_n, t, 'spline');
    exp_r = interp1(n, exp_n, t, 'spline');
    
    % 画出采样信号、重构信号和误差信号的时域和频域图像
    figure(2);
    subplot(length(Fs), 3, i*3-2);
    stem(n, Sa_n);
    title(['Sampled Signal: Sa(t), Fs = ', num2str(Fs(i)), 'Hz']);
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3-1);
    plot(t, Sa_r);
    title('Reconstructed Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3);
    plot(t, Sa_t-Sa_r);
    title('Error Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    
    figure(3);
    subplot(length(Fs), 3, i*3-2);
    stem(n, sin_n);
    title(['Sampled Signal: sin(20\pit)+cos(40\pit), Fs = ', num2str(Fs(i)), 'Hz']);
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3-1);
    plot(t, sin_r);
    title('Reconstructed Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3);
    plot(t, sin_t-sin_r);
    title('Error Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    
    figure(4);
    subplot(length(Fs), 3, i*3-2);
    stem(n, exp_n);
    title(['Sampled Signal: e^{-2t}u(t), Fs = ', num2str(Fs(i)), 'Hz']);
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3-1);
    plot(t, exp_r);
    title('Reconstructed Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
    subplot(length(Fs), 3, i*3);
    plot(t, exp_t-exp_r);
    title('Error Signal');
    xlabel('Time');
    ylabel('Amplitude');
end

这个代码将生成多个图像窗口，包括原始信号的时域和频域图像，以及不同采样频率下的采样信号、重构信号和误差信号的时域图像。您可以根据需要对代码进行修改和扩展。