symbols = sltest.testsequence.findSymbol(blockPath,Name,Value)参数详解

时间: 2024-03-09 21:47:46 浏览: 23
这是一个 MATLAB 的函数示例,用于在测试序列中查找具有指定名称和值的符号。该函数返回包含指定名称和值的第一个符号的 TestSequenceSymbol 对象。如果未找到匹配的符号,则返回空数组。下面是该函数的参数详解: - blockPath:必需,字符串类型,指定符号所在的模块路径。例如,'Model/Subsystem/Block'。 - Name:必需,字符串类型,指定要匹配的符号名称。 - Value:必需,符号值的数据类型,指定要匹配的符号值。可以是数字、字符串或 MATLAB 变量。 下面是一个使用该函数的示例代码: ``` % 创建一个测试序列对象 ts = sltest.testsequence.create('MyTestSequence'); % 添加一个符号 symbol1 = ts.createSymbol('MySymbol1'); symbol1.setValue(42); % 添加一个子系统 subsystem = ts.addSubsystem('MySubsystem'); % 在子系统中添加一个符号 symbol2 = subsystem.createSymbol('MySymbol2'); symbol2.setValue('Hello World'); % 在测试序列中查找符号 symbols = ts.findSymbol('MySubsystem/MySymbol2', 'Value', 'Hello World'); % 显示查找结果 if isempty(symbols) disp('未找到匹配的符号'); else disp('找到匹配的符号:'); disp(symbols); end ```

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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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