clear,close,clc, Fs = 8000; fc = 400; n = 30; % b = ones(1,n-1); b=[1 zeros(1,n-1) -1]; qb=b/max(abs(b)) qb=round(qb*(2^12-1)) f1 = 800; f2 = 1600; f3 = 200; n=0:255; x=zeros(1,length(n)); x = sin(2*pi*f1*n/Fs) + sin(2*pi*f2*n/Fs) + sin(2*pi*f3*n/Fs); y = filter(qb, 1, x); figure(1); subplot(2,1,1); %plot(t, x); plot(n, x); title('输入波形'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅值'); subplot(2,1,2); % plot(t, y); plot(n, y); title('输出波形'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅值'); figure(2); freqz(qb, 1); xk=fft(x); m=linspace(0,Fs,length(x)); figure(3) subplot(211) plot(m,abs(xk)) yn=conv(x,b); yk=fft(yn,length(x)); subplot(212) plot(m,abs(yk)) x=floor(x*8191) fid = fopen('C:\ti\myprojects\2020101097_2\work3.da t','w'); fprintf(fid,'1651 2 0x8000 0 256\n'); fprintf(fid,'%d\n',x(1:256)); fclose(fid);的基本原理

这段代码实现了一个数字滤波器的设计和实现，其中包括了以下基本原理：

1. 梳状滤波器的设计：在代码中，使用了一个差分器的结构设计了一个梳状滤波器，其中b=[1 zeros(1,n-1) -1]表示滤波器的系数，通过对系数进行归一化和量化处理，得到了qb系数。

2. 输入信号的产生：代码中使用了三个正弦波信号产生了一个复合信号，其中f1、f2、f3为正弦波的频率，Fs为采样率，n为采样点数，通过对三个正弦波信号进行加和得到了复合信号x。

3. 滤波器的应用：代码中使用了MATLAB中的filter函数，将梳状滤波器的系数qb和输入信号x作为参数传入函数中，得到了滤波后的输出信号y。

4. 输出信号的保存：代码中通过使用MATLAB中的文件操作函数，将滤波后的输出信号进行量化处理后保存到一个二进制数据文件中。

5. 输出结果的可视化：代码中使用MATLAB中的plot函数和freqz函数，对输入信号、输出信号和滤波器频率响应进行了可视化显示。

综上所述，这段代码实现了一个数字滤波器的设计、输入信号的产生、滤波器的应用、输出信号的保存和输出结果的可视化等基本原理。

相关问题

clear,close,clc, Fs = 8000; fc = 400; n = 30; % b = ones(1,n-1); b=[1 zeros(1,n-1) -1]; qb=b/max(abs(b)) qb=round(qb*(2^12-1)) f1 = 800; f2 = 1600; f3 = 200; n=0:255; x=zeros(1,length(n)); x = sin(2pif1n/Fs) + sin(2pif2n/Fs) + sin(2pif3n/Fs); y = filter(qb, 1, x); figure(1); subplot(2,1,1); %plot(t, x); plot(n, x); title('输入波形'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅值'); subplot(2,1,2); % plot(t, y); plot(n, y); title('输出波形'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅值'); figure(2); freqz(qb, 1); xk=fft(x); m=linspace(0,Fs,length(x)); figure(3) subplot(211) plot(m,abs(xk)) yn=conv(x,b); yk=fft(yn,length(x)); subplot(212) plot(m,abs(yk)) x=floor(x8191) fid = fopen('C:\ti\myprojects\2020101097_2\work3.da t','w'); fprintf(fid,'1651 2 0x8000 0 256\n'); fprintf(fid,'%d\n',x(1:256)); fclose(fid);的基本概念

这段代码是一个数字信号处理的例子，通过滤波器处理输入波形x得到输出波形y，其中滤波器的系数为qb，使用了filter函数进行滤波操作。代码中还包括对输入和输出波形的可视化展示，以及频谱分析等操作。最后将处理后的信号写入到文件中。其中，Fs表示采样率，fc表示截止频率，n表示滤波器的长度，x表示输入的信号，y表示输出的信号。此外，还有一些基本的MATLAB语句，如clear、close、clc等用于清空变量和命令窗口。

clear all; close all; clc; M=10; L=100; Ts=1; Rb=1/Ts; dt=Ts/L; fs=1/dt; TotalT=M*Ts; t=0:dt:TotalT-dt; wave=randint(1,M); fz=ones(1,L); x1=wave(fz,:); dnrz=reshape(x1,1,L*M); fc=2*Rb; kf=0.3; sfm=modulate(dnrz,fc,fs,'fm',kf); subplot(121); plot(t,dnrz); axis([0 TotalT -0.1 1.1]); subplot(122); plot(t,sfm);

这段代码实现了一个随机数据生成的FM数字调制信号，并绘制了时域波形。其中，代码的基本思路是：首先生成随机数据，然后将数据转换为数字调制信号。具体实现包括以下几个步骤：

1. 清空工作区、关闭所有图形窗口以及清空命令窗口，以避免变量或者图形的干扰。

2. 设置调制方式参数：M 表示数据比特数，L 表示每个比特的采样数，Ts 表示每个比特的持续时间，Rb 表示比特率，dt 表示采样时间间隔，fs 表示采样率，TotalT 表示信号持续时间，t 表示时间序列。

3. 生成随机数据。这里使用 `randint` 函数生成 M 个随机比特数据。

4. 将比特数据转换为数字调制信号。这里使用 `modulate` 函数实现数字调制，其中参数包括比特数据、载波频率、采样率、调制方式以及调制指数等。

5. 绘制数字调制信号时域波形。这里使用 `subplot` 函数将图像分成两个部分，分别绘制随机数据和FM数字调制信号的时域波形。

需要注意的是，这段代码中使用的是频率调制（FM）数字调制方式，与之前提到的幅度调制（AM）和相位调制（PM）不同。对于不同的数字调制方式，需要针对性地选择合适的调制算法和参数。