matlab中sinc((ones(length(n),1)*t - n'*ones(1,length(t))) * 3000)的含义

时间: 2023-10-05 10:06:08 浏览: 140
这行代码的含义是生成一个长度为n的向量,表示在时间轴上以n个采样点采样的离散信号,其中每个采样点的采样时间为t。具体地,sinc函数的参数是一个矩阵,矩阵中的每个元素都是一个时间差值,即t-n[i],其中n[i]表示第i个采样点的时间。这个矩阵的第i行表示第i个采样点与所有时间点的时间差值,因此最终的结果是一个n行m列的矩阵,每行代表一个采样点的采样结果,每列代表在某个时间点的采样结果。这个矩阵的元素值是用sinc函数计算得到的。最后,由于这里的sinc函数的参数是3000倍的时间差值,因此相当于对原始信号进行了3000倍的插值。
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matlab中sinc((ones(length(n),1)*t - n'*ones(1,length(t))) * fs)的含义

这段代码是在计算一个采样频率为 fs 的离散时间信号的理想低通滤波器的冲激响应,其数学表达式为: h(n) = (1/fs) * sin(pi * n / fs) / (pi * n / fs) 其中 sinc(x) = sin(x) / x,n是离散时间序列,t是连续时间序列。代码中使用了矩阵的运算方式,其中 (ones(length(n),1)*t - n'*ones(1,length(t))) 是一个二维矩阵,表示将 t 中每一个时间点与 n 中每一个时间点进行配对,得到一个二维坐标系。代码中的 * 运算是矩阵乘法,所以最终得到的是一个 length(n) × length(t) 的矩阵。这个矩阵中的每个元素都是一个时间差值,代表了理想低通滤波器的冲激响应在不同时间点的取值。 最后,代码通过对这个矩阵中的每个元素进行 sinc 函数的计算,得到了理想低通滤波器的冲激响应,即一个 length(n) × length(t) 的矩阵。

翻译下列MATLAB代码%10Hz恢复 t = -0.2 : 0.0005 : 0.2; y = f_10Hz * sinc((ones(length(n),1)*t - n'*ones(1,length(t))) * fs); subplot(4,3,6);plot(t,y);title('10Hz恢复');grid on;

这段MATLAB代码是用于进行10Hz信号的重建: t = -0.2 : 0.0005 : 0.2; % 定义时间范围 y = f_10Hz * sinc((ones(length(n),1)*t - n'*ones(1,length(t))) * fs); % 进行重建 subplot(4,3,6); % 将图像显示在第6个子图中 plot(t,y); % 绘制图像 title('10Hz恢复'); % 添加标题 grid on; % 添加网格线

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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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