B,T,fs,K,N分别为多少

时间: 2023-08-24 14:06:21 浏览: 84
根据代码: ``` B = 2e8; T = 1e-6; fs = 4*B; K = B/T; N = round(T/(1/fs)); ``` 可知: - B = 2e8 表示 LFM 信号的带宽为 200 MHz。 - T = 1e-6 表示 LFM 信号的脉冲宽度为 1 微秒。 - fs = 4*B 表示采样频率为带宽的 4 倍,即 fs = 800 MHz。 - K = B/T 表示线性调频斜率为 200 MHz / 微秒。 - N = round(T/(1/fs)) 表示根据采样频率 fs 和脉冲宽度 T 计算出采样点的数量,采用 round 函数对结果进行四舍五入,得到 N = 800。
相关问题

N=1000; fs=1e10;%采样频率 t_step=1e-7;%时宽 B=1e10;%带宽 k=B/t_step;%调频率 n=round(t_step*fs);%采样点个数 t=linspace(0,t_step,n); f_start=1e9;%起始频率 s_t=exp(2j*pi*(f_start*t+0.5*k*t.^2));怎样将这个线性调频信号变成单位阶跃形式

将线性调频信号变成单位阶跃形式,需要使用单位阶跃函数u(t)。可以将线性调频信号表示为下面的形式: ``` s_t = exp(2j*pi*(f_start*t+0.5*k*t.^2)) = exp(2j*pi*f_start*t) * exp(2j*pi*0.5*k*t.^2) ``` 其中,第一项为相位不变的正弦信号,第二项为相位随时间变化的正弦信号。将第二项表示为单位阶跃函数的形式,可以得到: ``` s_t = exp(2j*pi*f_start*t) * u(t) * exp(2j*pi*0.5*k*(t-t0).^2) ``` 其中,t0为起始时刻。 在MATLAB中,可以使用下面的代码将线性调频信号表示为单位阶跃形式: ``` % 定义系统参数和信号参数 N = 1000; % 采样点数 fs = 1e10; % 采样频率 t_step = 1e-7; % 时宽 B = 1e10; % 带宽 k = B/t_step; % 调频率 t = linspace(0, t_step, N); % 时间向量 f_start = 1e9; % 起始频率 % 将线性调频信号表示为单位阶跃形式 u_t = (t >= 0); % 单位阶跃函数 s_t = exp(2j*pi*f_start*t) .* u_t .* exp(2j*pi*0.5*k*(t-t(1)).^2); ``` 在这个代码中,首先定义了系统参数和信号参数,然后使用linspace函数生成时间向量t。接着,将t表示为单位阶跃函数的形式,即u(t),并将线性调频信号表示为单位阶跃形式。需要注意的是,这个代码中假设起始时刻为t(1),可以根据实际情况进行调整。

(1)fc=10; T=5;B=10;fs=100;Ts=1/fs;N=T/Ts;k=B/T; t=linspace(-T/2,T/2https://csdnimg.cn/release/searchv2-fe/img/icon-send.3681be21.svg,N); y(t)= exp(1i*2*pi*(fc*t+0.5*k*t.^2)); (2)在maltab中将该y(t)信号按照公式: st=y(t)*cos(2*pi*f*t) 进行调制,其中调制频率f为2GHz,利用matlab分析调制以后信号的时域和频域波形; (3)对s(t)进行解调,调制频率f为2GHz,利用matlab分析解调后的时域和

根据题目中给出的代码,可以按照以下步骤进行信号调制和解调: 1. 生成调制信号 根据题目中给出的信号生成式,可以生成调制信号: ``` fc = 10; % 载波频率 T = 5; % 信号持续时间 B = 10; % 信号带宽 fs = 100; % 采样频率 Ts = 1/fs; % 采样时间间隔 N = T/Ts; % 采样点数 k = B/T; % 调制系数 t = linspace(-T/2, T/2, N); % 生成时间序列 y = exp(1i*2*pi*(fc*t+0.5*k*t.^2)); % 生成调制信号 ``` 2. 进行调制 将调制信号按照题目中给出的公式进行调制: ``` f = 2e9; % 调制频率 st = y .* cos(2*pi*f*t); % 进行调制 ``` 3. 分析调制后信号的时域和频域波形 绘制调制信号的时域波形: ``` plot(t, real(st)); % 绘制实部的时域波形 xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅度'); title('调制后信号的时域波形'); ``` 绘制调制信号的频域波形: ``` fvec = linspace(-fs/2, fs/2, N); % 生成频率序列 Sf = abs(fftshift(fft(st))/N); % 进行FFT变换 plot(fvec, Sf); % 绘制频域波形 xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅度'); title('调制后信号的频域波形'); ``` 4. 进行解调 将调制信号按照题目中给出的公式进行解调: ``` rst = st .* cos(2*pi*f*t); % 进行解调 ``` 5. 分析解调后信号的时域和频域波形 绘制解调后信号的时域波形: ``` plot(t, real(rst)); % 绘制实部的时域波形 xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅度'); title('解调后信号的时域波形'); ``` 绘制解调后信号的频域波形: ``` Rf = abs(fftshift(fft(rst))/N); % 进行FFT变换 plot(fvec, Rf); % 绘制频域波形 xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅度'); title('解调后信号的频域波形'); ``` 以上代码仅为示例,请根据您的实际需求进行修改。
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请解释这段M代码的作用:close all;clear;clc; sig=load('ecg_60hz_200.dat'); N=length(sig); fs=200; t=[0:N-1]/fs; figure(1);subplot(4,2,1);plot(sig) title('Original Signal') %% % Low Pass Filter b=1/32*[1 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 1]; a=[1 -2 1]; sigL=filter(b,a,sig); subplot(4,2,3);plot(sigL) title('Low Pass Filter') subplot(4,2,4);zplane(b,a) %% % High Pass Filter b=[-1/32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1/32]; a=[1 -1]; sigH=filter(b,a,sigL); subplot(4,2,5);plot(sigH) title('High Pass Filter') subplot(4,2,6);zplane(b,a) %% % Derivative Base Filter b=[1/4 1/8 0 -1/8 -1/4]; a=[1]; sigD=filter(b,a,sigH); subplot(4,2,7);plot(sigD) title('Derivative Base Filter') subplot(4,2,8);zplane(b,a) %% % be tavane 2 miresanim sigD2=sigD.^2; %% % normalization signorm=sigD2/max(abs(sigD2)); %% h=ones(1,31)/31; sigAV=conv(signorm,h); sigAV=sigAV(15+[1:N]); sigAV=sigAV/max(abs(sigAV)); figure(2);plot(sigAV) title('Moving Average filter') %% treshold=mean(sigAV); P_G= (sigAV>0.01); figure(3);plot(P_G) title('treshold Signal') figure;plot(sigL) %% difsig=diff(P_G); left=find(difsig==1); raight=find(difsig==-1); %% % run cancel delay % 6 sample delay because of LowPass filtering % 16 sample delay because of HighPass filtering left=left-(6+16); raight=raight-(6+16); %% % P-QRS-t for i=1:length(left); [R_A(i) R_t(i)]=max(sigL(left(i):raight(i))); R_t(i)=R_t(i)-1+left(i) %add offset [Q_A(i) Q_t(i)]=min(sigL(left(i):R_t(i))); Q_t(i)=Q_t(i)-1+left(i) [S_A(i) S_t(i)]=min(sigL(left(i):raight(i))); S_t(i)=S_t(i)-1+left(i) [P_A(i) P_t(i)]=max(sigL(left(i):Q_t(i))); P_t(i)=P_t(i)-1+left(i) [T_A(i) T_t(i)]=max(sigL(S_t(i):raight(i))); T_t(i)=T_t(i)-1+left(i)+47 end %% figure;plot(t,sigL,t(Q_t),Q_A,'*g',t(S_t),S_A,'^k',t(R_t),R_A,'ob',t(P_t),P_A,'+b',t(T_t),T_A,'+r'); for i=1:((length(P_t))-1) HRV=P_t(i+1)-P_t(i) end

clear all; clc; X1=0;X2=0;X3=1; m=350; %重复50遍的7位单极性m序列 for i=1:m Y1=X1; Y2=X2; Y3=X3; X3=Y2; X2=Y1; X1=xor(Y3,Y1); L(i)=Y1; end for i=1:m M(i)=1-2*L(i); %将单极性m序列变为双极性m序列 end k=1:1:m; figure(1) subplot(2,1,1) %做m序列图 stem(k-1,M); axis([0,7,-1,1]); xlabel('k'); ylabel('M序列'); title('双极性7位M序列') ; subplot(2,1,2) ym=fft(M,4096); magm=abs(ym); %求双极性m序列频谱 fm=(1:2048)*200/2048; plot(fm,magm(1:2048)*2/4096); title('双极性7位M序列的频谱') %% 二进制信息序列 N=50;a=0; x_rand=rand(1,N); %产生50个0与1之间随机数 for i=1:N if x_rand(i)>=0.5 %大于等于0.5的取1,小于0.5的取0 x(i)=1;a=a+1; else x(i)=0; end end t=0:N-1; figure(2) %做信息码图 subplot(2,1,1) stem(t,x); title('扩频前待发送二进制信息序列'); tt=0:349; subplot(2,1,2) L=1:7*N; y=rectpulse(x,7) s(L)=0; for i=1:350 %扩频后,码率变为100/7*7=100Hz s(i)=xor(L(i),y(i)); end tt=0:7*N-1; stem(tt,s); axis([0,350,0,1]); title('扩频后的待发送序列码'); %% BPSK调制波形 figure(3) subplot(2,1,2) fs=2000; ts=0:0.00001:3.5-0.00001;%为了使信号看起来更光滑,作图时采样频率为100kHz % ps=cos(2*pi*fs*ts); s_b=rectpulse(s,1000); %将冲激信号补成矩形信号 s_bpsk=(1-2.*s_b).*cos(2*pi*fs*ts);%扩频后信号BPSK调制时域波形,(1-2.*s_b)是1,-1序列 plot(ts,s_bpsk); xlabel('s'); axis([0.055,0.085,-1.2,1.2]) title('扩频后bpsk信号时域波形'); subplot(2,1,1) s_bb=rectpulse(x,7000); s_bpskb=(1-2.*s_bb).*cos(2*pi*fs*ts);%无扩频信号BPSK调制时域波形 plot(ts,s_bpskb); xlabel('s'); axis([0.055,0.085,-1.2,1.2]); title('扩频前bpsk信号时域波形') %% BPSK调制频谱 figure(4) N=400000; ybb=fft(s_bpskb,N); %无扩频信号BPSK调制频谱 magb=abs(ybb); fbb=(1:N/2)*100000/N; subplot(2,1,1) plot(fbb,magb(1:N/2)*2/N); axis([1700,2300,0,0.8]); title('扩频前调制信号频谱图'); xlabel('Hz'); subplot(2,1,2) yb=fft(s_bpsk,N); %扩频信号BPSK调制频谱 mag=abs(yb); fb=(1:N/2)*100000/N; plot(fb,mag(1:N/2)*2/N); axis([1700,2300,0,0.8]); title('扩频后调制信号频谱图'); xlabel('Hz');

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from obspy import read # 读取面波数据并画图。 st = read('MASW_DATA/Sample_Data/*.SAC') dt = st[0].stats.delta data = [] scale = 0.05 dx = 2 plt.figure(figsize=(8, 6)) for i, tr in enumerate(st): d = tr.data data.append(d) t = np.arange(len(d)) * dt plt.plot(t, d*scale+(i+1)*dx, lw=1, color='b') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Offset (m)') plt.tight_layout() plt.savefig('Surface_wave.png') plt.show() # 二维FFT。 d = np.array(data) n = len(d[0]) # m为空间方向的采样点数,m增大可以让FK谱光滑一点,以达到插值效果。 m = len(d[:, 0]) * 5 D = np.zeros((m, n)) D[:len(d[:, 0])] = d # 时间采样率。 fs = 1 / dt # 空间采样率 xs = 1 / dx # 频率 (赫兹)。 f = np.arange(-n//2, n//2) * fs / (n-1) # 波数 (每米)。 k = 2 * np.pi * np.arange(-m//2, m//2) * xs / (m-1) # 二维FFT。 fk = np.fft.fft2(D) # 作图。 pmin = -10 P = abs(np.fft.fftshift(fk)); P /= P.max(); P = 10 * np.log10(P) P2 = abs(fk); P2 /= P2.max(); P2 = 10 * np.log10(P2) plt.figure(figsize=(11, 8)) plt.subplot(221) plt.pcolormesh(f, k, P2, cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (2$\pi$m$^{-1}$)') plt.subplot(222) plt.pcolormesh(f, k, P, cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.plot([f[n//2], f[-1], f[-1], f[n//2], f[n//2]], [k[0], k[0], k[m//2], k[m//2], k[0]], lw=2, ls='--', color='r') plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.subplot(223) plt.pcolormesh(f[n//2:], k[:m//2], P[:m//2, n//2:], cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.subplot(224) plt.pcolormesh(f[n//2:], abs(k[:m//2][::-1]), P[:m//2, n//2:][::-1], cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) cbar = plt.colorbar() cbar.set_label(r'FK spectra (dB)') plt.xlim(0, 100) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.tight_layout() plt.show()

%ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; %随机调制函数的仿真 delta = [0.0466 0.0659 0.0932 0.1318]; f = -200:1:200; for n = 1:length(f) for i=1:4 SG(i,n) = 1/sqrt(2*pi*delta(i)) * exp((-f(n)^2/2) * delta(i)^2); end end figure; plot(f,SG(1,:),'r');hold on; plot(f,SG(2,:),'b');hold on; plot(f,SG(3,:),'k');hold on; plot(f,SG(4,:),'g');hold off; title('Matlab模拟高斯函数形状'); grid on; legend('delta = 0.0466','delta = 0.0659','delta = 0.0932','delta = 0.1318'); %ITS仿真模型分析 a = 1; %设置仿真幅度 fc = 300; %载波频率 fs = 3000; %信号的采样频率 thta = pi/6; %信号的初始相位 delay = [0 100]; %多径延迟,有几条多径,就输入几个值 fm = [0 200]; %每个多径的频谱展开 fd = [0 10]; %频率偏移 A = [1 3]; %每条多径的幅度 inter = 30; %瑞丽信道参数 SNR = 2; %信噪比 t = 20*pi/10000:20*pi/10000:20*pi;%仿真时间 st = a*cos(2*pi*fc*t+thta); %原始的发送信号 Ns = length(st); M = length(A); %希尔伯特变换 n_delay = ceil(delay*10^-3.*fs); r1 = zeros(1,Ns+max(n_delay)); %ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; C = 1; tao = 2200/length(r1):2200/length(r1):2200; tao = tao/1000; for i=1:length(tao) P(i) = (1/C)*( (sqrt((2*m-1)*delta^2/(2*m*tao(i)))^(1-2*m))... * exp( -(2*m-1)/2 - (m*tao(i)^2)/(2*delta^2) ) ); end %通过信道 for m = 1:M %加入频偏 r1 = r1.*exp(j*(2*pi*fd(m).*[1:length(r1)]/fs)); %加入多径 r1 = r1 + [zeros(1,n_delay(m)),reylei(st,fm(m),fs,Ns,inter)... .*A(m),zeros(1,max(n_delay)-n_delay(m))]; %加入功率延迟剖面函数 r2 = r1.*sqrt(P); end r = r2; r = real(r)./sqrt(sum(A.^2));%获得平均值 r = awgn(r,SNR,'measured'); %通过高斯信道 01_159m

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