如果y[n]=x[n]+0.5x[n-2000],你用matlab的filter函数处理y[n],使得使用filter函数后得到x

时间: 2024-01-29 16:03:41 浏览: 52
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基于MATLAB的Filter使用,matlab中filter用法,matlab

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首先，可以将 y[n] 中的 x[n] 和 x[n-2000] 提取出来，得到： y[n] - 0.5x[n-2000] = x[n] 然后，使用 MATLAB 的 filter 函数进行滤波，得到 x[n]： b = [1, -0.5]; a = [1, 0]; x = filter(b, a, y); 其中，b 和 a 分别为滤波器的分子和分母系数，这里是根据 y[n] - 0.5x[n-2000] = x[n] 推导得到的。最后得到的 x 数组即为滤波后的信号。
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Filterfunction (filterfunc(x, y, xerr, yerr, scale, count))：该函数过滤具有很大方差的测量值。-matlab开发

此函数过滤具有很大差异的测量值。 如果您需要将有缺陷的测量值扔掉，它对 labjornals 很有用：D。

用MATLAB实现以下代码 已知离散时间系统差分方程为y(n)-0.5y(n-1)+0.6y(n-2)=x(n)+0.5x(n-1),0≤n≤20. 使用filter函数求解该系统的单位脉冲响应（输入为δ（n））并绘图

在MATLAB中，你可以使用filter函数来求解给定的离散时间线性移不变系统（LTI）的单位脉冲响应（也称为系统函数）。首先，你需要将差分方程转换成传递函数的形式，然后利用filter函数及其内置的系统函数来计算。 ...

matlab产生[y]n=0.5x[n]+x[n-1]+2x[n-2]的回声信号，用filter函数

y = 0.5*x_echo + x_echo([1:end-1 1]) + 2*x_echo([1:end-2 1 2]); % 设计滤波器 b = [1, 0, 0]; a = [1, -1, -2]; % 消除回声 y_deechoed = filter(b, a, y); % 播放信号 sound(y_deechoed, 44100); 在这...

已知某系统的差分方程为y(n) +0.5y(n-1)-0.2y(n-2)-0.1y(n-3)=x(n)-0.3x(n-1),若x(n) = 0.5^n，l利用matlab求输出y(n)

可以使用MATLAB中的filter函数来求解该系统的输出y(n)。具体步骤如下： 1. 定义差分方程的系数向量a和b： a = [1, 0.5, -0.2, -0.1]; b = [1, -0.3]; 2. 定义输入信号x(n)： n = 0:99; x = 0.5 .^ n; 3. 使用...

matlab产生信号为[y]n=0.5x[n]+x[n-1]+2x[n-2回声信号和消除

产生含有回声的信号可以使用以下代码： matlab % 生成信号 n = 0:99; x = sin(2*pi*10*n/100);...最后，我们使用 filter 函数对含有回声的信号 y 进行滤波，并且使用延迟 delay 将滤波结果截取到正确的长度。

matlab产生[y]n=0.5x[n]+x[n-1]+2x[n-2]的回声信号与回声消除

产生含有回声的信号可以使用以下代码： matlab ...最后，我们使用 filter 函数对含有回声的信号 y 进行滤波，并且使用延迟 delay 将滤波结果截取到正确的长度。最后，我们播放消除回声后的信号。

一段音频中的信号y是一个7000*1的数组，表示以下信号：y=x[n]+ax[n-N]，其中N=1000，a=0.5， x[n]表示原语音信号，y [n ]表示原信号与回声的叠加。 （1） 语音录制频率为 8192Hz，使用 plot 画出y的时域波形，注意时间的标注； （2） 使用 filter 函数实现回声消除，使用 plot 画出消除回声后的信号波形并使用 sound 听该语音信号；

（1）首先，我们需要生成原始语音信号x[n]，这里我们可以使用MATLAB自带的speech函数来生成一段语音信号。然后根据公式计算出y[n]，并使用plot函数画出时域波形，代码如下： matlab % 生成原始语音信号 [x,...

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5. 计算系统输出信号 y，通过将输入信号 x 和噪声信号 e 传递到系统中，并使用 MATLAB 的滤波函数，例如 filter。 6. 绘制输入信号、输出信号和误差信号的时域波形和频谱分析图，以便对系统进行评估和调整。 下面...

8.5 用离散系统时域分析的经典方法（求解差分方程的方法）求题8.4（2） y(n)+1/2y(n-1)=x(n)+2x(n-1),x(n)=2cos(nΠ/3)u(n) 所示离散系统的解析解，并与MATLAB的仿真结果进行比较，验证结果是否相同。

题8.4（2）表达式为y(n) 1/2y(n-1)=x(n) 2x(n-1)，其中x(n)=2cos(nΠ/3)u(n)。 我们可以使用离散系统时域分析的经典方法来求解差分方程。 将差分方程转化为Z变换形式，首先进行移项，得到： 2y(n) - y(n-1) = 4x(n...

分析以下matlab代码并写上注释，FIR: wp=0.5*pi;%边界频率 ws=0.6*pi; wdelta=ws-wp;%过渡带宽 N=ceil(8*pi/wdelta); Nw=N; wc=(wp+ws)/2; n=0:N-1; alpha=(N-1)/2; m=n-alpha+eps; hd=sin(wc*m)./(pi*m); win=hamming(Nw); h=hd.*win'; b=h; figure(1) [H,f]=freqz(b,1,512,50); subplot(2,1,1),plot(f,20*log10(abs(H))) xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅/dB');grid on; subplot(2,1,2),plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))); xlabel('频率/Hz');ylabel('相位/o');grid on; f1=8;f2=21; N=100; n=0:N-1;dt=0.02; t=n*dt; x=sin(2*pi*f1*t)+0.5*cos(2*pi*f2*t); y=filter(b,1,x); figure(2) subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号') subplot(2,1,2),plot(t,y) hold on;plot([1 1]*(N-1)/2*dt,ylim,'r') xlabel('时间/s'),title('输出信号');

y=filter(b,1,x); % 绘制输入信号和输出信号 figure(2) subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号') % 绘制输入信号 subplot(2,1,2),plot(t,y) % 绘制输出信号 hold on; plot([1 1]*(N-1)/2*dt,ylim,'r') % 绘制...

请帮我更改一下代码让图片显示与原图片大小一致，function Exponential_high_filter_Callback(hObject, eventdata, handles)%指数高通滤波 % hObject handle to Exponential_high_filter (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axis off; %%关闭坐标轴显示 global im; %%声明全局变量 global str; im = imread(str); Image=imnoise(im,'gaussian'); FImage=fftshift(fft2(double(Image))); [N,M]=size(FImage); g=zeros(N,M); r1=floor(M/2); r2=floor(N/2); d0=[20 50]; %截断频率 为 D0=50 n=2; for i=1:2 for x=1:M for y=1:N d=sqrt((x-r1)^2+(y-r2)^2); h=exp(-0.5*(d0(i)/d)^n); g(y,x)=h*FImage(y,x); end end g=ifftshift(g); g=real(ifft2(g)); end axes(handles.axes2); imshow(uint8(g));

在imshow函数中添加参数"InitialMagnification", "fit"，即可让图片显示与原图片大小一致。更改后的代码如下： function Exponential_high_filter_Callback(hObject, eventdata, handles) %指数高通滤波 % hObject ...

分析以下matlab代码并写上注释IIR: wp=0.5;ws=0.6;Rp=3;Rs=40; dt=0.02; Nn=128; [N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs); [b,a]=butter(N,Wn,'low'); figure(1) [H,f]=freqz(b,a,Nn,1/dt); subplot(2,1,1),plot(f,20*log(abs(H))) xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅/dB'); grid on; subplot(2,1,2),plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))) xlabel('频率/Hz'); ylabel('相位/o'); grid on; figure(2) f1=8;f2=21; N=100; n=0:N-1; t=n*dt; x=sin(2*pi*f1*t)+0.5*cos(2*pi*f2*t); subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号') y=filter(b,a,x); subplot(2,1,2),plot(t,y),title('输出信号') xlabel('时间/s')

% IIR数字滤波器设计与信号处理 % 设计IIR数字滤波器 wp=0.5; % 通带截止频率 ...y=filter(b,a,x); % 对输入信号进行滤波 subplot(2,1,2),plot(t,y),title('输出信号') % 绘制输出信号 xlabel('时间/s')

的向量 y 表示以下信号： y n x n x n N [ ] [ ] [ ]     ，其中 N 1000，  0.5， xn[ ] 表示原语音信号， y n[ ] 表示原信号与回声的叠加。 （1） 语音录制频率为 8192Hz，使用 plot 画出 y 的时域波形，注意时间的标注； （2） 使用 filter 函数实现回声消除，使用 plot 画出消除回声后的信号波形并使用 sound 听 该语音信号；

接下来，我们使用 filter 函数实现回声消除： matlab % 估计回声传输函数 h = [zeros(N, 1); alpha; zeros(length(xn)-N-1, 1)]; % 假设回声传输函数为一个延迟器 H = fft(h); % 使用 Wiener 滤波器进行去...

function cc=mfcc(x) %%-------准备工作------------- %归一化mel滤波器组系数(24个窗) bank=melbankm2(24,256,8000,0,0.5,'m'); bank=full(bank); bank=bank/max(bank(:)); %DCT系数，12(欲求的mfcc个数)×24 for k=1:12 n=0:23; dctcoef(k,:)=cos(pi*k*(2*n+1)/(2*24)); end %归一化的倒谱提升窗口 w=1+6*sin(pi*[1:12]./12); w=w/max(w); %--------提取特征------------- %预加重滤波器 xx=double(x); xx=filter([1 -0.9375],1,xx); %语音信号分帧 xx=enframe(x,256,80); %计算每帧的MFCC参数 for i=1:size(xx,1) y=xx(i,:); s=y'.*hamming(256); t=abs(fft(s)); t=t.^2; c1=log(bank*t(1:129)); c1=dctcoef*c1; c2=c1.*w'; m(i,:)=c2'; end %差分系数 dtm=zeros(size(m)); for i=3:size(m,1)-2 dtm(i,:)=-2*m(i-2,:)-m(i-1,:)+m(i+1,:)+2*m(i+2,:); end dtm=dtm/3; %合并成帧数×24的特征向量矩阵 cc=[m dtm]; cc=cc(3:size(m,1)-2,:);

4. 预加重滤波器：使用filter函数对输入的语音信号进行预加重滤波。 5. 语音信号分帧：使用enframe函数将语音信号分帧，每帧大小为256，帧移为80。 6. 计算每帧的MFCC参数：对每帧进行以下计算： - 使用hamming...

对% 读取音频文件[x, Fs] = audioread('music.wav');% 设置回音参数echo_delay = 0.5; % 回音延迟时间（秒）echo_gain = 0.5; % 回音增益% 生成回音信号echo = zeros(size(x));echo(round(echo_delay*Fs)+1:end,:) = x(1:end-round(echo_delay*Fs),:);echo = echo*echo_gain;% 叠加回音y = x + echo;% 绘制波形图t = (0:length(x)-1)/Fs;subplot(2,1,1)plot(t, x)title('原始音频波形')xlabel('时间（秒）')ylabel('幅度')subplot(2,1,2)plot(t, y)title('叠加回音后的音频波形')xlabel('时间（秒）')ylabel('幅度')采用逆系统消除法消除噪声

在MATLAB中，可以使用deconv函数实现逆系统消除法。具体实现步骤如下： 1. 估计回音信号的反向滤波器。可以采用自适应滤波算法，例如LMS算法，得到反向滤波器的系数。 2. 将反向滤波器应用于叠加回音后的信号，...

MATLAB如何解方程组，使x，y既满足f = @(z, t) -0.55 / (4 * pi) * z.^2 + 8.8 * z - t;r=8.8-0.55/(2*pi)*solutions x=r.*cos(z) y=r.*sin(z)

1. 对于差分方程部分，你已经给出了具体的差分方程形式 y(n)-0.5y(n-1)-0.45y(n-2) = 0.55x(n) +0.5x(n-1) - x(n- 2)，以及输入信号 x(n)=0.7^n u(n)。这个方程组可以视为连续时间系统的离散化版本，通常用于...

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