j=sqrt(-1); x=2;y=0.4; bluecircle=cos(-pi:pi/20:pi)+j*sin(-pi:pi/20:pi)+(j*y-x); blackcircle=cos(-pi:pi/20:pi)+j*sin(-pi:pi/20:pi)+(j*y); redcircle=cos(-pi:pi/20:pi)+j*sin(-pi:pi/20:pi)+(j*y+x); yellowcircle=cos(-pi:pi/20:pi)+j*sin(-pi:pi/20:pi)+(-j*y-x/2); greencircle=cos(-pi:pi/20:pi)+j*sin(-pi:pi/20:pi)+(-j*y+x/2); figure(1) plot(bluecircle,'LineWidth',5);hold on; plot(blackcircle,'k','LineWidth',5);hold on; plot(redcircle,'r','LineWidth',5);hold on; plot(yellowcircle,'y','LineWidth',5);hold on; plot(greencircle,'g','LineWidth',5);hold on;

时间: 2024-04-20 21:26:37 浏览: 18
这段代码是用于绘制五个圆形的图形。其中,bluecircle代表一个圆,其圆心为复数(-2+0.4i),半径为1;blackcircle代表一个圆,其圆心为复数(-2+0.4i),半径为1;redcircle代表一个圆,其圆心为复数(-2+0.4i),半径为1;yellowcircle代表一个圆,其圆心为复数(-2-0.2i),半径为1;greencircle代表一个圆,其圆心为复数(-1.6+0.2i),半径为1。 通过使用plot函数,可以绘制这五个圆形的图形。其中,'LineWidth'参数用于指定线条的宽度,'k'、'r'、'y'、'g'分别代表黑色、红色、黄色、绿色。 最后的'hold on'用于保持图形窗口打开,使得后续的绘图指令能够在同一个图形窗口中进行绘制。
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不使用function改写这段代码 function [At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs) HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.*cos(2*pi*f0*t)+HX.*sin(2*pi*f0*t); As=HX.*cos(2*pi*f0*t)-X.*sin(2*pi*f0*t); Ph=atan(As./Ac); A2=Ac.*Ac+As.*As; At=sqrt(A2); function X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M) N1=N-M; xt=random(1,N1); f1=f0*2/fs; df=delt/fs; ht=fir1(M,[f1-df f1+df]); X=conv(xt,ht); X=X/max(abs(X)); return N=10000;f0=10000;delt=400;fs=22000;M=50; al=2;a2=4;a3=8; sitl=pi/6;sit2=pi/4;sit3=pi/3 X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M); X=X/sqrt(var(X)); t=0:1/fs:((N-1)/fs); X1=X+alcos(2*pi*f0*t+sitl); X2=X+a2cos(2*pi*f0*t+sit2); X3=X+a3cos(2*pi*f0*t+sit3); [Atl,Ph1,A21]=EnvelopPhase(X1, f0, fs); [At2,Ph2,A22]=EnvelopPhase(X2, f0, fs); [At3,Ph3,A23]=EnvelopPhase(X3, f0, fs); LA=0:0.4:12; GA1=histogram(Atl, LA); GA2=histogram(At2, LA); GA3=histogram(At3, LA); plot(LA,GA1,':',LA,GA2,'-',LA,GA3,'–'); title('包络的分布直方图'); figure; LP=-pi/2:0.05:pi/2; GP1=histogram((Ph1-sitl),LP); GP2=histogram((Ph2-sit2),LP); GP3=histogram((Ph3-sit3),LP); plot(LP,GP1,':',LP,GP2,'-',LP,GP3,'–'); title('相位的分布直方图'); figure; LA2=0:1:120; GA21=histogram(A21,LA2); GA22=histogram(A22,LA2); GA23=histogram(A23,LA2); plot(LA2,GA21,':', LA2,GA22,'-',LA2,GA23,'–'); title('包络平方值的分布直方图');

以下不使用 `function` 的改写代码: ``` N = 10000; f0 = 10000; delt = 400; fs = 22000; M = 50; al = 2; a2 = 4; a3 = 8; sitl = pi/6; sit2 = pi/4; sit3 = pi/3; % 生成窄带信号 N1 = N-M; xt = rand(1, N1); f1 = f0*2/fs; df = delt/fs; ht = fir1(M, [f1-df f1+df]); X = conv(xt, ht); X = X/max(abs(X)); t = 0:1/fs:((N-1)/fs); % 生成三个幅度不同的信号 X1 = X + al*cos(2*pi*f0*t+sitl); X2 = X + a2*cos(2*pi*f0*t+sit2); X3 = X + a3*cos(2*pi*f0*t+sit3); % 计算三个信号的包络和相位 HX1 = imag(hilbert(X1)); Ac1 = X1.*cos(2*pi*f0*t) + HX1.*sin(2*pi*f0*t); As1 = HX1.*cos(2*pi*f0*t) - X1.*sin(2*pi*f0*t); Ph1 = atan2(As1, Ac1); A21 = Ac1.*Ac1 + As1.*As1; Atl = sqrt(A21); HX2 = imag(hilbert(X2)); Ac2 = X2.*cos(2*pi*f0*t) + HX2.*sin(2*pi*f0*t); As2 = HX2.*cos(2*pi*f0*t) - X2.*sin(2*pi*f0*t); Ph2 = atan2(As2, Ac2); A22 = Ac2.*Ac2 + As2.*As2; At2 = sqrt(A22); HX3 = imag(hilbert(X3)); Ac3 = X3.*cos(2*pi*f0*t) + HX3.*sin(2*pi*f0*t); As3 = HX3.*cos(2*pi*f0*t) - X3.*sin(2*pi*f0*t); Ph3 = atan2(As3, Ac3); A23 = Ac3.*Ac3 + As3.*As3; At3 = sqrt(A23); % 画图 LA = 0:0.4:12; GA1 = histogram(Atl, LA); GA2 = histogram(At2, LA); GA3 = histogram(At3, LA); plot(LA, GA1, ':', LA, GA2, '-', LA, GA3, '–'); title('包络的分布直方图'); figure; LP = -pi/2:0.05:pi/2; GP1 = histogram((Ph1-sitl), LP); GP2 = histogram((Ph2-sit2), LP); GP3 = histogram((Ph3-sit3), LP); plot(LP, GP1, ':', LP, GP2, '-', LP, GP3, '–'); title('相位的分布直方图'); figure; LA2 = 0:1:120; GA21 = histogram(A21, LA2); GA22 = histogram(A22, LA2); GA23 = histogram(A23, LA2); plot(LA2, GA21, ':', LA2, GA22, '-', LA2, GA23, '–'); title('包络平方值的分布直方图'); ``` 注意,这里直接使用了幅度和相位的计算公式,没有对其进行封装成函数。同时,为了避免变量名重复,对原先函数中的 `N` 进行了修改,改为 `N1`。

优化这段代码 [At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs); HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.cos(2pif0t)+HX.sin(2pif0t); As=HX.cos(2pif0t)-X.sin(2pif0t); Ph=atan(As./Ac); A2=Ac.Ac+As.As; At=sqrt(A2); N=10000; f0=10000; delt=400; fs=22000; M=50; al=2; a2=4; a3=8; sitl=pi/6; sit2=pi/4; sit3=pi/3; N1=N-M; xt=randn(1,N1); f1=f0/ fs; df=delt/ fs; ht=fir1(M,[f1-df f1+df]); X=conv(xt,ht); X=X/sqrt(var(X)); t=0:1/fs:((N-1)/fs); X1=X+alcos(2pif0t+sitl); X2=X+a2cos(2pif0t+sit2); X3=X+a3cos(2pif0t+sit3); [Atl,Ph1,A21]=EnvelopPhase(X1, f0, fs); [At2,Ph2,A22]=EnvelopPhase(X2, f0, fs); [At3,Ph3,A23]=EnvelopPhase(X3, f0, fs); LA=0:0.4:12; GA1=hist(Atl, LA); GA2=hist(At2, LA); GA3=hist(At3, LA); plot(LA,GA1,‘:’,LA,GA2,‘-’,LA,GA3,‘–’); title(“包络的分布直方图”); figure; LP=-pi/2:0.05:pi/2; GP1=hist((Ph1-sitl),LP); GP2=hist((Ph2-sit2),LP); GP3=hist((Ph3-sit3),LP); plot(LP,GP1,‘:’,LP,GP2,‘-’,LP,GP3,‘–’); title(“相位的分布直方图”); figure; LA2=0:1:120; GA21=hist(A21,LA2); GA22=hist(A22,LA2); GA23=hist(A23,LA2); plot(LA2,GA21,‘:’, LA2,GA22,‘-’,LA2,GA23,‘–’); title(“包络平方值的分布直方图”);

[At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs); HX=imag(hilbert(X)); t=0:1/fs:(length(X)-1)/fs; Ac=X.*cos(2*pi*f0*t)+HX.*sin(2*pi*f0*t); As=HX.*cos(2*pi*f0*t)-X.*sin(2*pi*f0*t); Ph=atan2(As,Ac); A2=Ac.^2+As.^2; At=sqrt(A2); N=10000; f0=10000; delt=400; fs=22000; M=50; al=2; a2=4; a3=8; sitl=pi/6; sit2=pi/4; sit3=pi/3; N1=N-M; xt=randn(1,N1); f1=f0/fs; df=delt/fs; ht=fir1(M,[f1-df f1+df]); X=conv(xt,ht); X=X/sqrt(var(X)); t=0:1/fs:(length(X)-1)/fs; X1=X+al*cos(2*pi*f0*t+sitl); X2=X+a2*cos(2*pi*f0*t+sit2); X3=X+a3*cos(2*pi*f0*t+sit3); [Atl,Ph1,A21]=EnvelopPhase(X1, f0, fs); [At2,Ph2,A22]=EnvelopPhase(X2, f0, fs); [At3,Ph3,A23]=EnvelopPhase(X3, f0, fs); LA=0:0.4:12; GA1=histcounts(Atl, LA); GA2=histcounts(At2, LA); GA3=histcounts(At3, LA); plot(LA,GA1,':',LA,GA2,'-',LA,GA3,'--'); title("包络的分布直方图"); figure; LP=-pi/2:0.05:pi/2; GP1=histcounts((Ph1-sitl),LP); GP2=histcounts((Ph2-sit2),LP); GP3=histcounts((Ph3-sit3),LP); plot(LP,GP1,':',LP,GP2,'-',LP,GP3,'--'); title("相位的分布直方图"); figure; LA2=0:1:120; GA21=histcounts(A21,LA2); GA22=histcounts(A22,LA2); GA23=histcounts(A23,LA2); plot(LA2,GA21,':',LA2,GA22,'-',LA2,GA23,'--'); title("包络平方值的分布直方图");

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def set_tayloraxes(fig, location): trans = PolarAxes.PolarTransform() r1_locs = np.hstack((np.arange(1, 10) / 10.0, [0.95, 0.99,1])) t1_locs = np.arccos(r1_locs) gl1 = grid_finder.FixedLocator(t1_locs) tf1 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(t1_locs, map(str, r1_locs)))) r2_locs = np.arange(0, 2, 0.2) #r2_labels = ['0 ', '0.25 ', '0.50 ', '0.75 ', 'REF ', '1.25 ', '1.50 ', '1.75 '] r2_labels = ['0 ', '0.2 ', '0.4 ', '0.6','0.8 ', 'REF ', '1 ', '1.2 ', '1.4 ','1.6 ', '1.8 ', '2 '] gl2 = grid_finder.FixedLocator(r2_locs) tf2 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(r2_locs, map(str, r2_labels)))) ghelper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(trans, extremes=(0, np.pi / 2, 0,2), grid_locator1=gl1, tick_formatter1=tf1, grid_locator2=gl2, tick_formatter2=tf2) ax = floating_axes.FloatingSubplot(fig, location, grid_helper=ghelper) fig.add_subplot(ax) ax.axis["top"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True) ax.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_text("Correlation") ax.axis["top"].label.set_fontsize(14) ax.axis["left"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["left"].label.set_text("Standard deviation") ax.axis["left"].label.set_fontsize(14) ax.axis["right"].set_axis_direction("top") ax.axis["right"].toggle(ticklabels=True) ax.axis["right"].major_ticklabels.set_axis_direction("left") ax.axis["bottom"].set_visible(False) ax.grid(True) polar_ax = ax.get_aux_axes(trans) rs, ts = np.meshgrid(np.linspace(0, 2, 100), np.linspace(0, np.pi / 2, 100)) rms = np.sqrt(1 + rs ** 2 - 2 * rs * np.cos(ts)) CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--') plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) t = np.linspace(0, np.pi / 2) r = np.zeros_like(t) + 1 polar_ax.plot(t, r, 'k--') polar_ax.text(np.pi/2+0.032,1.02, " 1.00", size=10.3,ha="right", va="top", bbox=dict(boxstyle="square",ec='w',fc='w')) return polar_ax这段函数中如何让虚线中的数字消失

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