function tstem(xn,yn) n=0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n');ylabel(yn); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]); A=[1,0.75,0.125]; B=[1,-1]; n=0:20; x1=[1 zeros(1,20)]; y1filter=filter(B,A,x1); stem(n,y1filter); title('y1filter'); xlabel('x'); ylabel('y');

时间: 2024-03-30 20:33:25 浏览: 68
这是一个MATLAB函数,用于绘制离散信号的时域波形图。输入参数xn是离散信号的值,yn是y轴的标签。函数中首先计算出离散信号的长度n,然后用stem函数绘制出时域波形图。xlabel和ylabel函数用于设置x轴和y轴的标签,axis函数用于设置坐标轴范围。 除此之外,代码的最后还包括了另一段MATLAB代码,其中用到了filter函数,用于对一个差分方程系统进行模拟。A和B是差分方程系统的系数,x1是一个输入信号,y1filter是系统对输入信号的响应。stem函数用于绘制离散信号的时域波形图。标题和坐标轴标签也都被设置好了。
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function tstem(xn,yn) %时域序列绘图函数 % xn:信号数据序列,yn:绘图信号的纵坐标名称(字符串) n=0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n');ylabel(yn); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]) end哪儿错了

在MATLAB中,函数文件的开头通常需要包含以下两行注释,用于说明函数的作用和输入输出参数: ```matlab function [outputArg1,outputArg2] = functionName(inputArg1,inputArg2) %FUNCTIONNAME 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 ``` 根据上面的格式,你的代码应该修改为: ```matlab function tstem(xn,yn) % 时域序列绘图函数 % xn: 信号数据序列,yn: 绘图信号的纵坐标名称(字符串) n = 0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n'); ylabel(yn); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]) end ``` 修改后,你可以使用该函数来绘制信号数据序列xn的时域图像,纵坐标为yn。注意,该函数的文件名应该与函数名相同。

解释代码%循环卷积 x1=[1 2 3 2]; x2=[2 1 2 1]; xn1=length(x1); xxn1=0:xn1-1; subplot(2,1,1); stem(xxn1,x1,'.','b'); title('序列x1'); axis([-1,4,0,4]);grid; xn2=length(x2); xxn2=0:xn2-1; subplot(2,1,2); stem(xxn2,x2,'.','b'); title('序列x2'); axis([-1,4,0,4]);grid; figure(2) N=4; x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))]; x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))]; m=0:N-1; x=zeros(N,N); for n=0:N-1 x(:,n+1)=x2(mod((n-m),N)+1); end; yn=x1*x; subplot(3,1,1); stem(m,yn,'b','.'); title('序列x1和序列x2的4点循环卷积结果'); axis([-1,4,0,15]);grid; N=7; x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))]; x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))]; m=0:N-1; x=zeros(N,N); for n=0:N-1 x(:,n+1)=x2(mod((n-m),N)+1); end; yn=x1*x; subplot(3,1,2); stem(m,yn,'b','.'); title('序列x1和序列x2的7点循环卷积结果'); axis([-1,7,0,15]);grid; N=8; x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))]; x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))]; m=0:N-1; x=zeros(N,N); for n=0:N-1 x(:,n+1)=x2(mod((n-m),N)+1); end; yn=x1*x; subplot(3,1,3); stem(m,yn,'b','.'); title('序列x1和序列x2的8点循环卷积结果'); axis([-1,8,0,15]);grid;

这段代码实现了两个序列x1和x2的循环卷积,并将结果绘制在三个子图中。首先,定义了两个序列x1和x2,然后计算它们的长度,并使用stem函数绘制它们的离散数据点。接下来,定义了一个长度为N的卷积长度,并使用零填充将x1和x2的长度扩展为N。然后,定义了一个长度为N的序列m,以及一个大小为N×N的矩阵x。在for循环中,使用循环矩阵将x2序列进行循环移位,并将移位后的序列赋值给矩阵x的第n+1列。最后,使用x1和x的矩阵乘法得到卷积结果yn,并使用stem函数将结果绘制成离散的数据点。在三个子图中分别展示了x1和x2的4点、7点和8点循环卷积结果,同时使用title函数给子图添加了标题,使用axis函数设置了坐标轴范围,使用grid函数添加了网格线。
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优化以下代码 close all; clear all; f1=40000;f2=10000;f3=20000; %信号频率 F0=1e6; %采样频率 T0=1/F0; %采样间隔 t=0:T0:10; %设置时间区间和步长 xa=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t); %原信号 %信号曲线图 figure; plot(t,xa); axis([0 0.0002 -3 3]) title('原信号'); Fs=1e5; % 抽样率大于最大频率二倍 T=1/Fs; %采样间隔 N=1000; %采样点个数 n=(0:(N-1))*T; tn=0:T:10; xn=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n)+sin(2*pi*f3*n); figure; subplot(211); stem(n,xn,'filled'); %抽样信号曲线图 axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); subplot(212); xn_f=fft(xn); %xn_f=fftshift(fft(xn)); %傅里叶变换 f_xn=(0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn,abs(xn_f)); title('取样信号频谱'); %内插恢复原信号 t1=0:1000-T; TN=ones(length(t1),1)*n-t1'*T*ones(1,length(n)); y=xn*sinc(2*pi*Fs*TN); figure; subplot(211); plot(t1,y); axis([0 20 -3 3]); subplot(212); y_f=fft(y); %傅里叶变换 f_y=(0:length(y_f)-1)*Fs/length(y_f); plot(f_y,abs(y_f)); low_filter=hanming_low; x2=filter(low_filter,y); figure; subplot(211); plot(x2); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x2_f=fft(x2); %傅里叶变换 f_x2=(0:length(x2_f)-1)*Fs/length(x2_f); plot(f_x2,abs(x2_f)); title('10KHz'); high_filter=hanming_high; x1=filter(high_filter,y); figure; subplot(211); plot(x1); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x1_f=fft(x1); %傅里叶变换 f_x1=(0:length(x1_f)-1)*Fs/length(x1_f); plot(f_x1,abs(x1_f)); title('40KHz'); band_filter=hanming_band; x3=filter(band_filter,y); figure; subplot(211); plot(x3); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x3_f=fft(x3); %傅里叶变换 f_x3=(0:length(x3_f)-1)*Fs/length(x3_f); plot(f_x3,abs(x3_f)); title('20KHz');

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