matlab求正弦波均值并在图像上表示代码

以下是 MATLAB 代码示例，可以求出正弦波的均值并在图像上表示：

A = 1; % 振幅
w = 2*pi*50; % 角频率
phi = pi/4; % 初相位
Fs = 1000; % 采样频率
T = 1; % 采样时长

t = linspace(0, T, Fs*T);
y = A*sin(w*t + phi);
m = mean(y);

figure;
plot(t, y);
hold on;
plot([0 T], [m m], 'r--');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
legend('Signal', 'Mean');

该代码首先生成正弦波的时间轴向量 t 和对应的取值 y，然后求出正弦波的均值 m。接着，它使用 `figure` 命令创建一个新的图像窗口，使用 `plot` 命令画出正弦波的波形，并使用 `hold on` 命令保持当前图像不被清除。然后，它使用 `plot` 命令在图像上画出均值的水平线，并将其线型设置为红色虚线。最后，它使用 `xlabel` 和 `ylabel` 命令设置坐标轴标签，使用 `legend` 命令添加图例，分别表示正弦波和均值。

执行该代码后，将会在 MATLAB 中显示出一个带有正弦波波形和均值的图像。

相关问题

matlab正弦波方差并表示在图像上代码

可以使用MATLAB的`randn`函数生成一个均值为0，方差为1的高斯随机数序列，然后通过指定幅值和频率，将其转换为正弦波信号。最后，使用`plot`函数将正弦波信号绘制在图像上。代码如下：

% 生成高斯随机数序列
rng('default');
x = randn(1, 1000);

% 指定幅值和频率，将高斯随机数序列转换为正弦波信号
A = 1; % 幅值
f = 10; % 频率
t = 0:0.01:9.99; % 时间序列
y = A*sin(2*pi*f*t) + x;

% 计算方差
var_y = var(y);

% 绘制正弦波信号图像
plot(t, y);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title(['Sinusoidal Wave with Variance = ' num2str(var_y)]);

其中，`x`为高斯随机数序列，`A`为正弦波的幅值，`f`为正弦波的频率，`t`为时间序列，`y`为生成的正弦波信号，`var_y`为信号的方差。通过`plot`函数绘制正弦波信号，并在图像标题中显示方差的值。

基于MATLAB的正弦噪声代码实现

下面是基于MATLAB的正弦噪声代码实现：

% 设置参数
A = 1; % 正弦波振幅
f = 50; % 正弦波频率
fs = 1000; % 采样频率
T = 1; % 采样时间
snr = 10; % 信噪比

% 生成正弦波信号
t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间向量
x = A*sin(2*pi*f*t); % 正弦波信号

% 生成噪声信号
noise = randn(size(x)); % 生成均值为0，方差为1的高斯白噪声
noise = noise - mean(noise); % 去除噪声信号的直流分量
P_signal = sum(x.^2)/length(x); % 信号功率
P_noise = sum(noise.^2)/length(noise); % 噪声功率
scale_factor = sqrt(P_signal/(P_noise*10^(snr/10))); % 计算信噪比对应的比例因子
noise = noise*scale_factor; % 加入信噪比对应的噪声信号

% 生成正弦噪声信号
x_noisy = x + noise; % 加噪声

% 绘制信号图像
subplot(3,1,1);
plot(t,x);
title('正弦波信号');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');

% 绘制噪声图像
subplot(3,1,2);
plot(t,noise);
title('噪声信号');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');

% 绘制正弦噪声图像
subplot(3,1,3);
plot(t,x_noisy);
title('正弦噪声信号');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');

运行结果如下图所示：


可以看出，正弦噪声信号是由正弦波信号和高斯白噪声信号加权叠加而成的，其中信噪比的大小可以通过调整 `snr` 参数来控制。