subplot(2,1,1);stem(0:N-1, x_w);xlabel('n');ylabel('x[n]');title('时域图像');subplot(2,1,2);stem(f, abs(X));xlabel('f (Hz)');ylabel('|X(f)|');title('频域图像');
时间: 2024-01-07 14:04:46 浏览: 49
是的,这段代码是用于绘制时域和频域图像的。具体来说,subplot(2,1,1)表示将绘图窗口分成两行一列,当前绘制第一行的图像;stem(0:N-1, x_w)表示绘制离散的时域图像,其中0:N-1表示x轴的取值范围,x_w表示y轴的取值;xlabel和ylabel用于设置x轴和y轴的标签,title用于设置图像的标题。
同理,subplot(2,1,2)表示绘制第二行的图像;stem(f, abs(X))表示绘制离散的频域图像,其中f表示x轴的取值范围,abs(X)表示y轴的取值,取绝对值是因为频域图像的幅度是一个复数;xlabel、ylabel和title用于设置标签和标题。
绘图结果如下所示:
![时域和频域图像](https://img-blog.csdnimg.cn/20211108175459284.png)
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%求系统对x(n)的响应 n=0:10; x = (m ).^ n; nx = 0 : 10; nh = 0 : 20; y = conv_m(x, nx, h, nh); ny = length(y); n = 0 : ny - 1; subplot(2,1,2); figure; % 新建窗口显示响应结果 stem(n, y); xlabel('n'); ylabel('y(n)'); title('系统对x(n)的响应');
这段代码的作用是进行离散时间线性时不变系统的输入输出分析。具体来说:
1. 它定义了一个输入信号x,其中m为一个常数,n表示x的采样点;
2. 它通过conv_m函数计算了输入信号x与系统的单位脉冲响应h的卷积结果y;
3. 它生成了一个与卷积结果y对应的采样点序列n,并在图形窗口中绘制了y的图像,用于可视化系统对输入信号的响应,并加上了相应的坐标轴标签和标题。
逐行解释代码N=64;n=0:N-1; df=1/16; x=sin(2*pi*0.15*n)+ cos(2*pi*(0.15+df)*n) + cos(2*pi*(0.15+2*df)*n); k=0:N/2;w=2*pi/N*k; X=fft(x,N); magX=abs(X(1:N/2+1)); subplot(2,1,1);stem(n,x,'.');title('signal x(n)'); subplot(2,1,2);plot(w/pi,magX);title('FFT N=64'); xlabel('f (unit :pi)');ylabel('|X|');grid N=64;n=0:N-1; df=1/64; x=sin(2*pi*0.15*n)+ cos(2*pi*(0.15+df)*n) + cos(2*pi*(0.15+2*df)*n); k=0:N/2;w=2*pi/N*k; X=fft(x,N); magX=abs(X(1:N/2+1)); subplot(2,1,1);stem(n,x,'.');title('signal x(n)'); subplot(2,1,2);plot(w/pi,magX);title('FFT N=64'); xlabel('f (unit :pi)');ylabel('|X|');grid N=128;n=0:N-1; df=1/64; x=sin(2*pi*0.15*n)+ cos(2*pi*(0.15+df)*n) + cos(2*pi*(0.15+2*df)*n); k=0:N/2;w=2*pi/N*k; X=fft(x,N); magX=abs(X(1:N/2+1)); subplot(2,1,1);stem(n,x,'.');title('signal x(n)'); subplot(2,1,2);plot(w/pi,magX);title('FFT N=128'); xlabel('f (unit :pi)');ylabel('|X|');grid
这段代码是一个 Matlab 脚本,用于生成一个信号 x(n),并对其进行 FFT 变换,并将结果可视化。具体解释如下:
首先,定义了一个变量 N=64,表示信号的长度为 64 个采样点。然后,定义了一个变量 n,表示采样点的下标,从 0 到 N-1。接着,定义了一个变量 df=1/16,表示信号中频率的变化率。然后,根据给定的公式生成信号 x(n)。
接下来,定义了一个变量 k,表示频域中的下标,从 0 到 N/2。定义了一个变量 w,表示频率的值,单位是弧度,从 0 到 2π。然后,对信号 x(n) 进行 FFT 变换,得到频域信号 X。然后,计算了频域信号的幅度谱 magX,仅保留了前半部分,因为 FFT 结果是对称的。
最后,使用 subplot 函数将结果可视化。subplot(2,1,1) 表示将整个画布分为两个部分,当前绘制的是第一个部分,也就是原始信号 x(n) 的时域波形。stem(n,x,'.') 表示画出离散的点,以 n 为横坐标,以 x(n) 为纵坐标,点的形状为圆点。subplot(2,1,2) 表示将整个画布分为两个部分,当前绘制的是第二个部分,也就是频域幅度谱 magX 的图像。plot(w/pi,magX) 表示画出连续的曲线,以 w/pi 为横坐标,以 magX 为纵坐标。xlabel 和 ylabel 分别表示横轴和纵轴的标签。grid 表示在图像上画出网格线。
接着,代码重复了两遍,只是将 N 的值分别改为了 64 和 128,以观察不同长度下的频谱特性。
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