figure, index=[1,I:-1:2];%为什么通道的对应顺序是这样的？ for k=1:I%产生I路信号 %频域去噪 mf=fft(mhat(k,:)); thrd_mf=max(abs(mf))/2;%阈值设置 mf(abs(mf)<thrd_mf)=0; mhat(k,:)=ifft(mf);%还原时域信号 subplot(4,2,k);plot(t,I*real(mhat(index(k),:)),'.-', t,m(k,:),'ro-');legend('接收解调信号','原始发射信号');% pause()%虚部是cos end

这段代码中的通道对应顺序是 [1, I, -1, -(I-1), ..., -I+1]。这是因为在频域去噪时，信号的频域表示是对称的，即 $M_f(k)=M_f^*(-k)$，其中 $M_f(k)$ 是信号在频域中的表示，$M_f^*(-k)$ 是其共轭复数。因此，频域去噪时需要同时处理正频率和负频率，而且它们的处理方式是相同的，因此可以通过以下方式对信号进行处理：首先对正频率进行处理，然后将负频率的处理结果按照相反的顺序排列，即可得到最终的处理结果。

相关问题

分析以下这个代码clear all clc close all; data=load('PDWdata.txt');%序号、频率、脉冲宽度、TOA、PA %% t=data(:,4); t=sort(t); N=length(t); K=15000; taumin=0; taumax=1800; b=(taumax-taumin)/K; D=zeros(1,K); for i=1:K tauk(i)=(i-1/2)*(taumax-taumin)/K+taumin; end n=2; while n<=N m=n-1; while m>=1 tau=t(n)-t(m); if (tau>taumin)&&(tau<=taumax) for k=1:K if (tau>(tauk(k)-b/2))&&(tau<=(tauk(k)+b/2)) D(k)=D(k)+exp(2*pi*t(n)*1i/tau); end end elseif tau>taumax break else ; end m=m-1; end n=n+1; end D=abs(D); plot(tauk,D); [dd,index]=sort(D,'descend'); PRI=tauk(index(1:3));%确定前5个为有效的PRI值 PRI=round(PRI)%取整 %% F1=[]; F2=[]; F3=[]; n=2; while n<=N m=n-1; while m>=1 tau=t(n)-t(m); if tau==PRI(1) F1=[F1;[data(m,2) t(m)];[data(n,2) t(n)]]; end if tau==PRI(2) F2=[F2;[data(m,2) t(m)];[data(n,2) t(n)]]; end if tau==PRI(3) F3=[F3;[data(m,2) t(m)];[data(n,2) t(n)]]; end m=m-1; end n=n+1; end F1=unique(F1,'row','stable'); F2=unique(F2,'row','stable'); F3=unique(F3,'row','stable'); %% 雷达频率分布 F1(F1==0)=[]; F2(F2==0)=[]; F3(F3==0)=[]; figure; plot(F1(:,2),F1(:,1),'*'); figure; plot(F2(:,2),F2(:,1),'*'); figure; plot(F3(:,2),F3(:,1),'*');

这段代码主要是对雷达数据进行处理和分析，包括以下几个步骤：

1. 加载数据：通过load函数将PDWdata.txt文件中的数据读入到data矩阵中。

2. 排序时间戳：将data矩阵中的时间戳按照从小到大的顺序排序，存储到t向量中。

3. 初始化延迟时间tau和D矩阵：通过设定最小延迟时间taumin、最大延迟时间taumax和划分数目K，计算出每个划分区间的中心tau_k，存储到tauk向量中。初始化一个K行1列的零矩阵D，用于存储每个tau_k对应的D值。

4. 计算D值：遍历时间戳t向量中的每个时间戳t(n)，在之前的时间戳t(m)中查找是否存在与t(n)的时间差在taumin和taumax之间的时间戳t(m)。如果存在，则根据tau_k所在的区间范围，计算并累加对应的D值。

5. 绘制D值图像：将D向量中的每个元素取绝对值，然后绘制成以tau_k为横坐标、D值为纵坐标的图像。

6. 确定有效的PRI值：根据D值的大小，确定前3个D值对应的tau_k值作为有效的PRI值。

7. 查找频率：遍历时间戳t向量中的每个时间戳t(n)，在之前的时间戳t(m)中查找是否存在与t(n)的时间差等于有效的PRI值的时间戳t(m)，如果存在，则将对应的频率和时间存储到F1、F2或F3矩阵中。

8. 绘制频率分布图像：将F1、F2和F3矩阵中的频率和时间数据分别绘制成散点图，用于分析雷达频率的分布情况。

需要注意的是，这段代码中的变量名和注释可能不够规范和清晰，可能会影响代码的可读性和可维护性。在实际开发中，应该尽可能使用规范的变量名和注释，提高代码的可读性和可维护性。

# 划分区间 bins = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts = counts.reindex(hist.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts.index.astype(str) fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('准确数据-本年小于前一年归母倍数') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() # 划分区间 bins1 = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins1, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts1 = hist1.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts1 = counts1.reindex(hist.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels1 = counts1.index.astype(str) fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('准确数据-本年小于前一年归母倍数') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 把这2个柱形图做成1个对比柱形图

可以使用 Matplotlib 中的 subplots() 方法创建一个含有两个子图的 Figure 对象，然后在每个子图上分别绘制对应的柱形图，最后使用 tight_layout() 方法调整子图的位置和间距。

以下是可能的代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 划分区间
bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 1220]

# 获取数据
data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数']
data2 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big['本年比上一年归母倍数']

# 统计每个柱子的数据
hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True)
hist2, edges2 = pd.cut(data2, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True)
counts1 = hist1.value_counts()
counts2 = hist2.value_counts()

# 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签
labels = counts1.index.astype(str)

# 创建 Figure 对象和两个子图对象
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(18, 6))

# 在第一个子图上绘制柱形图
ax1.bar(labels, counts1)
for i, v in enumerate(counts1.values):
    ax1.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom')
ax1.set_title('准确数据-本年小于前一年归母倍数（证券）')
ax1.set_xlabel('Range')
ax1.set_ylabel('Count')

# 在第二个子图上绘制柱形图
ax2.bar(labels, counts2)
for i, v in enumerate(counts2.values):
    ax2.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom')
ax2.set_title('准确数据-本年小于前一年归母倍数（财务）')
ax2.set_xlabel('Range')
ax2.set_ylabel('Count')

# 调整子图的位置和间距
fig.tight_layout()

# 显示图表
plt.show()

该代码将会生成一个包含两个子图的对比柱形图，其中左侧子图表示证券数据，右侧子图表示财务数据，它们均基于相同的标签和区间划分。每个子图的 x 轴表示数据范围，y 轴表示相应区间内数据出现的次数，每个柱子的高度表示该区间内的数据数量。同时，在每个柱子上方标注了对应的数据数量。