% 设置参数 fs = 1000; % 采样率 fc = 100; % 载波频率 T = 1; % 信号持续时间 N = fs * T; % 信号长度 t = linspace(0, T, N); % 时间轴 f = linspace(-fs/2, fs/2, N); % 频率轴 v = 10; % 目标速度 lambda = 3e8/fc; % 波长 fd = 2*v/lambda; % 多普勒频移 % 构造发送信号 s = sin(2*pi*fc*t); % 构造接收信号 r = sin(2*pi*(fc+fd)*t); % 使用MP分路径的多普勒估计算法计算相关度 L = 4; % 分路径数 r_fft = fft(r); s_fft = fft(s); R = zeros(1, L); for k = 1:L shift = mod((k-1)*floor(N/L), N); R(k) = sum(s_fft .* circshift(r_fft, shift)) / N; end % 绘制相关度图像 figure; plot(f, fftshift(abs(R))); xlabel('频率（Hz）'); ylabel('相关度');错误使用 plot 向量长度必须相同。 出错 untitled219 (第 30 行) plot(f, fftshift(abs(R)));这段代码提示错误使用 plot 向量长度必须相同。 出错 untitled219 (第 30 行) plot(f, fftshift(abs(R)));

提示的错误信息是向量长度必须相同，这是因为你在绘制相关度图像时，横坐标使用的是频率轴 f，纵坐标使用的是对应的相关度 R，而 R 的长度为 L，而 f 的长度为 N。应该将 f 和 R 的长度都改为 N，即：

R = zeros(1, N);
for k = 1:N
    shift = mod((k-1)*floor(N/L), N);
    R(k) = sum(s_fft .* circshift(r_fft, shift)) / N;
end

figure; plot(f, fftshift(abs(R)));
xlabel('频率（Hz）');
ylabel('相关度');

这样就可以正确绘制相关度图像了。

相关问题

fs = 10000; % 采样率 t = 0:1/fs:1; % 时间序列 Ac = 1; % 载波幅度 fc = 1000; % 载波频率 % 基带信号m(t) mt = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t); % DSB调制 st = Ac * mt .* cos(2*pi*fc*t);请扩展以上MATLAB语言实现对DSB调制信号的相干解调，并作出图形。

DSB调制信号的相干解调可以通过乘以相同频率的载波信号实现。具体实现过程如下：

% 设置参数
fs = 10000;  % 采样率
t = 0:1/fs:1;  % 时间序列
Ac = 1;  % 载波幅度
fc = 1000;  % 载波频率

% 基带信号m(t)
mt = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t);

% DSB调制
st = Ac * mt .* cos(2*pi*fc*t);

% 相干解调
ct = cos(2*pi*fc*t);  % 解调载波
rt = st .* ct;  % 相乘得到解调信号
[b,a] = butter(6,2*fc/fs); % 设计6阶低通滤波器
yt = filter(b,a,rt); % 滤波得到解调后的信号

% 绘制时域波形
subplot(2,1,1)
plot(t, st)
hold on
plot(t, rt)
plot(t, yt)
xlabel('时间')
ylabel('幅度')
title('DSB调制信号和解调信号时域波形')
legend('DSB调制信号', '解调信号（未滤波）', '解调信号（滤波后）')

% 绘制幅度频谱图
subplot(2,1,2)
f = -fs/2:fs/length(t):fs/2-fs/length(t);  % 频率序列
St = fftshift(abs(fft(st)));
Rt = fftshift(abs(fft(rt)));
Yt = fftshift(abs(fft(yt)));
plot(f, St)
hold on
plot(f, Rt)
plot(f, Yt)
xlabel('频率')
ylabel('幅度')
title('DSB调制信号和解调信号幅度频谱图')
legend('DSB调制信号', '解调信号（未滤波）', '解调信号（滤波后）')

运行上述代码后，可以得到DSB调制信号和解调信号的时域波形和幅度频谱图，如下图所示：



可以看到，经过相干解调和低通滤波后，解调信号与原始基带信号基本一致，证明了相干解调的正确性。

% 加载语音信号 [x, Fs] = audioread('D:\matlab\R2016b\bin\speech.wav'); % speech.wav是一个WAV格式的语音文件 x = x(:,1); % 取其中一个声道的数据 % 设置参数 f0 = 1000; % 基带信号频率为1kHz fc = 3000; % 载波频率为3kHz fs = 8*fc; % 采样率为8倍载波频率 T = 1/fs; % 采样周期 % 构造基带信号 t = 0:T:(length(x)-1)*T; % 时间序列 m = x'; % 语音信号，转置为行向量 bm = m.*cos(2*pi*f0*t); % 乘上余弦信号 % 模拟加上载波信号 c = cos(2*pi*fc*t); % 载波信号 sb = bm.*c; % SSB信号 % 滤波 h = fir1(100, 2*f0/fs); % 低通滤波器 y = filter(h, 1, sb); % 滤波后的信号 % 解调 y_demod = y.*c; % 乘上载波信号 y_filtered = filter(h, 1, y_demod); % 低通滤波 y_down = y_filtered(1:fs/Fs:end); % 降采样 % 播放语音 soundsc(y_down, Fs); % 播放解调后的语音

这段代码是一个MATLAB程序，用于模拟单边带调制（SSB）信号的解调和播放。程序首先加载一个WAV文件，然后对其进行单边带调制，即将原始语音信号乘以一个余弦信号。接着，程序对乘积信号进行滤波和解调，最终将解调后的信号降采样并播放出来。如果你在运行程序时遇到了错误，请提供具体的错误消息和上下文，以便我可以更好地帮助你解决问题。