clc;clear; load mtlb; % 离散小波变换 [c,l] = wavedec(mtlb,4,'db4'); % 将信号分解成4层，选用db4小波基 % 计算每个子带信号的能量分布 for i=1:4 a = wrcoef('a',c,l,'db4',i); % 重构第i层低频信号 d = wrcoef('d',c,l,'db4',i); % 重构第i层高频信号 a_rms(i) = rms(a); % 计算低频信号RMS值 d_rms(i) = rms(d); % 计算高频信号RMS值 end % 提取特征参数 energy_ratio = d_rms ./ a_rms; % 频带能量比 center_freq = centfrq('db4',1:4)/fs; % 频带中心频率 % 显示结果 disp('Feature parameters:'); disp(['Energy ratio: ', num2str(energy_ratio)]); disp(['Center frequency: ', num2str(center_freq)]);报错错误使用 centfrq iter 应为标量。出错 centfrq (第 36 行) validateattributes(iter, {'numeric'}, ... 出错 dazuoye (第 40 行) center_freq = centfrq('db4',1:4)/fs; % 频带中心频率

基于MATLAB实现小波变换的信号突变点检测

【作品名称】：基于MATLAB实现小波变换的信号突变点检测【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】： 1.1 原始...

小波变换 matlab程序

小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序 % FWT_DB.M; % 此示意程序用DWT实现二维小波变换 % 编程时间2004-4-10，编程人沙威 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; ...

%以下是一个使用MATLAB实现对轴承数据集进行离散小波变换、CEEMDAN分解、泊松系数选择和样本熵特征提取的示例代码： clc,clear all,close all % 导入数据 load('c10signals.mat'); % 载入轴承数据集 % 离散小波变换 [coeffs, ~] = wavedec(bearing_data, 5, 'db4'); % 使用db4小波基进行5级分解 cA5 = appcoef(coeffs, 5); % 第5级近似系数 cD5 = detcoef(coeffs, 5); % 第5级细节系数 % 进行CEEMDAN分解 N = length(bearing_data); num_sifts = 100; % 设置CEEMDAN分解的迭代次数 IMFs = ceemdan(c10signals, num_sifts); % 通过泊松系数选择合适的IMF分量 poissons = zeros(num_sifts, 1); for i = 1:num_sifts poissons(i) = abs(mean(diff(IMFs(i, :))) / std(diff(IMFs(i, :)))); end threshold = 0.5; % 泊松系数阈值 selected_IMFs = IMFs(poissons > threshold, :); % 样本熵特征提取 num_selected_IMFs = size(selected_IMFs, 1); features = zeros(num_selected_IMFs, 1); for i = 1:num_selected_IMFs features(i) = wentropy(selected_IMFs(i, :), 'shannon'); end disp(features); % 显示提取的特征阐述下该代码每一段的含义，并确定其作用，发现错误并更改

3. [coeffs, ~] = wavedec(bearing_data, 5, 'db4'): 对输入信号 bearing_data 进行离散小波变换，分解级数为 5，小波基选择为 db4。函数 wavedec 返回小波系数向量 coeffs 和近似系数。 4. cA5 = appcoef...

clc;clear;close all %% load matlab.mat Fs = 1000; fs = 1000; for i = 1:12 x = signal(:,i); t = (0:length(x)-1)/fs; %% 小波变换提取基线 w='sym8'; thr_met='s'; Fc = 2; % 设置的截止频率 lev = ceil(log2(Fs/Fc)); BL = wden(x,'heursure',thr_met,'one',lev, w); x1 = x-BL; X1(:,i) = x1; %% 利用butterworth滤波器去除工频干扰 Fpass1 = 45; % First Passband Frequency Fstop1 = 48; % First Stopband Frequency Fstop2 = 52; % Second Stopband Frequency Fpass2 = 55; % Second Passband Frequency Apass1 = 0.1; % First Passband Ripple (dB) Astop = 30; % Stopband Attenuation (dB) Apass2 = 0.1; % Second Passband Ripple (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method. h = fdesign.bandstop(Fpass1, Fstop1, Fstop2, Fpass2, Apass1, Astop, ... Apass2, Fs); Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match); % butterworth滤波器 x2 = filter(Hd,x1); X2(:,i) = x2; %% 利用chebyII滤波器去除肌电 Fs = 1000; % Sampling Frequency Fpass = 5; % Passband Frequency Fstop = 10; % Stopband Frequency Apass = 1; % Passband Ripple (dB) Astop = 80; % Stopband Attenuation (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its CHEBY2 method. h = fdesign.lowpass(Fpass, Fstop, Apass, Astop, Fs); Hd = design(h, 'cheby2', 'MatchExactly', match); x3 = filter(Hd,x2); xc = x2-x3; X3(:,i) = xc; end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,signal(:,i)); end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,X1(:,i)); end

2. 对每个导联的信号进行小波变换，提取基线漂移，并将其从原信号中减去。 3. 利用 butterworth 滤波器去除工频干扰，设置带阻滤波器的截止频率和带宽等参数。 4. 利用 chebyII 滤波器去除肌电干扰，设置低通...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; % 定义频率范围 omg=2pif; % 计算角频率 lu=0.175; % 波长 c=350; % 声速 v=1./cos(omg*lu/c); % 计算声波的速度 plot(f,abs(v)); % 绘制频率与速度之间的关系图像 load mtlb; % 载入数据 F=50; % 每个数据块的长度 M=0; K=5; % 聚类数 Y=buffer(mtlb,F,M)'; % 按照每个数据块的长度将数据分块 [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); % 对数据进行聚类 Temp=; rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);解释代码并补全

这段代码包含了声学信号处理和聚类分析两部分： 1. 声学信号处理和聚类分析 matlab clc;clear;close all; f = 0.3 : 5000; % 定义频率范围 omg = 2 * pi * f; % 计算角频率 lu = 0.175; % 波长 c = 350; % 声速...

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.110^6; v_max=0.510^6; % v_max=0.710^6; v_min=-0.510^6; aa=1;

- clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。 - m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。 - g表示重力加速度，center1是一个向量，表示神经网络中心的初始值。 - center是...

优化这段代码clc;clear % 参数设置 L = 1; % 空间长度 T = 1; % 总时间 c = 1; % 波速 dx = 0.001; % 空间步长 dt = 0.001; % 时间步长 % 空间和时间离散化 x = 0:dx:L; % 离散空间网格 t = 0:dt:T; % 离散时间步长 N = length(x); % 空间网格数 M = length(t); % 时间步长数 % 初值条件和边界条件 u0 = sin(pix/L); % 初始条件 u_boundary = zeros(1, M); % 边界条件 % 傅里叶变换求解一维波动方程 k = (2pi/L) * [0:(N/2) (-N/2):-1]; % 波数向量 u = zeros(N, M); % 存储解 u(:, 1) = u0; % 初始条件 U = fft(u(:, 1)); % 初始条件的傅里叶变换 for j = 2:M U = U.(exp(-1ickdt)'); % 傅里叶变换求解 u(:, j) = ifft(U); % 逆傅里叶变换得到解 end u=real(u); % 计算解析解 u_exact = zeros(N, M); for j = 1:M t_j = t(j); u_exact(:, j) = sin(pix/L) . cos(pic/Lt_j); end % 计算误差 error = abs(u - u_exact); % 可视化解 figure; mesh(t, x, u'); xlabel('时间'); ylabel('空间'); zlabel('解 u(x, t)'); title('解 u(x, t)的可视化'); % 可视化误差 figure; mesh(t, x, error'); xlabel('时间'); ylabel('空间'); zlabel('误差'); title('误差的可视化');

u_exact(:, j) = sin(pi*x/L) .* cos(pi*c/L*t_j); end %% 计算误差 error = abs(u - u_exact); %% 可视化解 figure; mesh(t, x, u'); xlabel('时间'); ylabel('空间'); zlabel('解 u(x, t)'); title('解 u(x, t)...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

% clc：清空命令窗口 % clear all：清除所有变量 % a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma...

clc; clear; close all; % Parameters n = 100; % Number of particles L = 10; % Length of the container T = 300; % Temperature m = 1; % Mass of the particles r_min = 0.1; % Minimum distance between two particles每句什么意思

- clc; clear; close all; 表示清空当前 MATLAB 工作空间，关闭所有打开的图形窗口。 - n = 100; 表示模拟系统中粒子的数量为100。 - L = 10; 表示模拟系统的边长为10个单位长度。 - T = 300; 表示模拟系统的温度为...

%% OFDM系统代码 clc; clear all; close all; %% 参数设置 N = 64; % 子载波数 cp = 16; % 循环前缀长度 num_bits = 10000; % 数据位数 qam_order = 16; % 调制阶数 snr_db = 10; % 信噪比 %% 数据生成 data = randi([0 1],1,num_bits); % 生成随机二进制数据 %% 调制 mod_data = qammod(data,qam_order); % QAM调制 %% 串并转换 mod_data_matrix = reshape(mod_data,N,num_bits/N).'; % 将调制后的数据串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀插入 cp_data_matrix = [mod_data_matrix(:,(end-cp+1):end) mod_data_matrix]; % 插入循环前缀 %% IFFT变换 tx_signal_matrix = ifft(cp_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行IFFT变换 %% 并串转换 tx_signal = reshape(tx_signal_matrix.',1,numel(tx_signal_matrix)); % 将IFFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 信道传输 rx_signal = awgn(tx_signal,snr_db); % 加入高斯噪声 %% 串并转换 rx_signal_matrix = reshape(rx_signal,N+cp,num_bits/N+1).'; % 将接收到的信号串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀删除 rx_data_matrix = rx_signal_matrix(:,(cp+1):end); % 删除循环前缀 %% FFT变换 rx_mod_data_matrix = fft(rx_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行FFT变换 %% 并串转换 rx_mod_data = reshape(rx_mod_data_matrix.',1,numel(rx_mod_data_matrix)); % 将FFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 解调 rx_data = qamdemod(rx_mod_data,qam_order); % 解调 %% 误码率计算 num_errors = sum(data~=rx_data); % 统计误码数 ber = num_errors/num_bits; % 计算误码率 %% 结果展示 disp(['信噪比：',num2str(snr_db),'dB']); disp(['误码率：',num2str(ber)]);请补充完整以上代码

它实现了一个基本的OFDM系统，包括数据生成、调制、串并转换、循环前缀插入、IFFT变换、信道传输、循环前缀删除、FFT变换、解调和误码率计算等过程。您可以根据需要修改参数，例如子载波数、循环前缀长度、数据位数...

clear all clc load 10k_32768_5.dat s=X10k_32768_5'; fs=10000; %采样频率 N=32768; %采样点数 [c,l]=wavedec(s,11,'haar'); %11层分解 ca1=appcoef(c,l,'haar',1); %V10 ca2=appcoef(c,l,'haar',2); %V9 ca3=appcoef(c,l,'haar',3); %V8 ca4=appcoef(c,l,'haar',4); %V7 ca5=appcoef(c,l,'haar',5); %V6 ca6=appcoef(c,l,'haar',6); %V5 ca7=appcoef(c,l,'haar',7); %V4 ca8=appcoef(c,l,'haar',8); %V3 ca9=appcoef(c,l,'haar',9); %V2 ca10=appcoef(c,l,'haar',10); %V1 ca11=appcoef(c,l,'haar',11); %V0 cd1=detcoef(c,l,1); %W10 cd2=detcoef(c,l,2); %W9 cd3=detcoef(c,l,3); %W8 cd4=detcoef(c,l,4); %W7 cd5=detcoef(c,l,5); %W6 cd6=detcoef(c,l,6); %W5 cd7=detcoef(c,l,7); %W4 cd8=detcoef(c,l,8); %W3 cd9=detcoef(c,l,9); %W2 cd10=detcoef(c,l,10); %W1 cd11=detcoef(c,l,11); %W0 %消噪，将高频成分中小于阈值的数置零，规则自行改变 k=100; %设置一个阈值,自行改变这个阈值，以达到最佳效果 d11=cd11; d10=cd10; d9=cd9; d8=cd8; d7=cd7; d6=cd6; d6(find(d6<max(d6)/k))=0; d5=cd5; d5(find(d5<max(d5)/k))=0; d4=cd4; d4(find(d4<max(d4)/k))=0; d3=cd3; d3(find(d3<max(d3)/k))=0; d2=cd2; d2(find(d2<max(d2)/k))=0; d1=cd1; d1(find(d1<max(d1)/k))=0; d1=zeros(1,length(d1)); c=[ca11 d11 d10 d9 d8 d7 d6 d5 d4 d3 d2 d1]; s_rec=waverec(c,l,'haar'); f_rec=abs(fft(hilbert(s_rec)))*2/N; %希尔伯特变换 figure(1) plot(s);xlim([0 N]);title('外圈故障原始信号') axis([0,15000,0,0.5]);

然后，使用 wavedec 函数对信号进行了 11 层的小波分解，并获取了各个分解系数。接下来，根据设定的阈值 k，对高频成分进行了消噪处理。在最后一行的代码中，使用 plot 函数绘制了信号 s 的图形，并通过 ...

clc; clear; %设置八个幅值 A1=3;A2=8;A3=5;A4=2;A5=6;A6=7;A7=4;A8=1; %设置八个频率分量 f1=1;f2=2;f3=3;f4=4;f5=5;f6=6;f7=7;f8=8; %定义采样区间 x=0:0.001:8; %构建八个信号函数 y1=A1sin(2pif1x).(0<x&x<1); y2=A2sin(2pif2x).(1<x&x<3); y3=A3sin(2pif3x).(2<x&x<3); y4=A4sin(2pif4x).(2<x&x<4); y5=A5sin(2pif5x).(4<x&x<5); y6=A6sin(2pif6x).(5<x&x<6); y7=A7sin(2pif7x).(6<x&x<7); y8=A8sin(2pif8x).(0<x&x<8); %八个信号叠加求和构建非平稳信号函数 y=y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+y8; figure();%绘制图像 plot(x,y);%绘制点线图 %%命名图标及横纵坐标标注信息 title("非平稳信号图像");xlabel("时间t/s");ylabel("幅度A"); %连续小波变换 fs=1000; wavename='morl'; totalscal=2048; Fc=centfrq(wavename); % 小波的中心频率 c=2Fctotalscal; scals=c./(1:totalscal); f=scal2frq(scals,wavename,1/fs); % 将尺度转换为频率 coefs=cwt(y,scals,wavename); % 求连续小波系数 figure imagesc(x,f,abs(coefs)); set(gca,'YDir','normal') colorbar;对此matlab代码生成的时频能量图进行说明

这段 MATLAB 代码生成了一个非平稳信号，并对其进行连续小波变换，得到了小波时频图。使用 imagesc 函数绘制小波时频图，横轴表示时间，纵轴表示频率，颜色表示小波系数的绝对值大小。与之前的小波时频图不同的是...

解释以下代码%实验要求二：DCT系数的计算与并恢复 clear all; clc; close all; f=50; % 信号频率 fs=1000; % 采样频率 N=1000; % 样点总数 n=0:N-1; xn=cos(2pifn/fs); % 构成余弦序列 y=dct(xn) ; % 离散余弦变换 num=find(abs(y)<5); % 寻找余弦变换后幅值小于5的区间 y(num)=0; % 对幅值小于5的区间的幅值都置为0 zn=idct(y); % 离散余弦逆变换 subplot 211; plot(n,xn,'k'); % 绘制xn的图 title('(a)原始信号'); xlabel(['样点' 10 ]); ylabel('幅值'); subplot 212; plot(n,zn,'k'); % 绘制zn的图 title('(b)重建信号'); xlabel(['样点' 10 ]); ylabel('幅值'); % 计算重建率 rp=100-norm(xn-zn)/norm(xn)100

这段代码是用于进行离散余弦变换（DCT）和离散余弦逆变换（IDCT），并且通过寻找余弦变换后幅值小于5的区间，将这些区间的幅值置为0，从而实现信号的压缩。具体来说，首先生成一个频率为50Hz的余弦信号，并将其离散...

请分析解释一下这段程序，%实验要求二：DCT系数的计算与并恢复 clear all; clc; close all; f=50; % 信号频率 fs=1000; % 采样频率 N=1000; % 样点总数 n=0:N-1; xn=cos(2pifn/fs); % 构成余弦序列 y=dct(xn) ; % 离散余弦变换 num=find(abs(y)<5); % 寻找余弦变换后幅值小于5的区间 y(num)=0; % 对幅值小于5的区间的幅值都置为0 zn=idct(y); % 离散余弦逆变换 subplot 211; plot(n,xn,'k'); % 绘制xn的图 title('(a)原始信号'); xlabel(['样点' 10 ]); ylabel('幅值'); subplot 212; plot(n,zn,'k'); % 绘制zn的图 title('(b)重建信号'); xlabel(['样点' 10 ]); ylabel('幅值'); % 计算重建率 rp=100-norm(xn-zn)/norm(xn)100

这段程序实现了DCT系数的计算和...总体来说，这段代码实现了对余弦序列的DCT变换、幅值小于5的区间置为0、DCT逆变换并重建原始信号波形，并将原始信号波形和重建信号波形分别显示在两个子图中，并计算并显示重建率。

分析如下代码；clear;clc; fs = 1000; % 采样率 wp = [60 240]/(fs/2); % 通带截止频率 ws = [100 200]/(fs/2); % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 %采用椭圆滤波器 % 计算滤波器阶数和截止频率 [n, Wp] = ellipord(wp, ws, Rp, Rs); % 设计带阻滤波器 [b, a] = ellip(n, Rp, Rs, Wp, 'stop'); % 绘制幅频响应 freqz(b, a, [], fs); fvtool(b, a); clear;clc; % 设计参数 wp1 = 260pi; % 通带截止频率 wp2 = 2240pi; % 通带截止频率 ws1 = 2100pi; % 阻带起始频率 ws2 = 2200pi; % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 % 频率归一化 wp1n = wp1/(2pi); wp2n = wp2/(2pi); ws1n = ws1/(2pi); ws2n = ws2/(2pi); % 计算通带和阻带边缘的模拟滤波器参数 wp = [wp1n,wp2n]; ws = [ws1n,ws2n]; [n,wn] = buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); [b,a] = butter(n,wn,'stop','s'); % 双线性变换 fs = 1000; % 采样频率 [bz,az] = bilinear(b,a,fs); % 绘制幅频响应曲线 w = 0:0.1:fs/2; freqz(bz,az,w,fs);

第二个带阻滤波器是采用双线性变换将模拟滤波器转化为数字滤波器进行设计，同样通过指定通带截止频率、阻带截止频率、通带最大衰减和阻带最小衰减等参数，计算出模拟滤波器的参数，然后通过双线性变换将模拟滤波器...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2pif; lu=0.175;c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb;F=50;M=0;K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine');解释代码

这段代码首先通过 load 函数载入了一个名为 mtlb 的数据，然后定义了每个数据块的长度 F、聚类数 K 等参数。接着调用了 buffer 函数将数据按照每个数据块的长度分块，并将其转置后存储在 Y 中。最后调用...

clc clear all %load shuju.txt data = importdata('180shuju.txt'); % 训练集 p_train=data(1:end,1:4); t_train=data(1:end,5); % 测试集 p_test=data(13:end,1:4); t_test=data(13:end,5); %p_train =shuju; %load jieguo.txt %t_train =jieguo'; %load ceshuju.txt %p_test =ceshuju; %load cejieguo.txt %t_test =cejieguo'; %% 数据归一化 % 训练集 [pn_train,inputps] = mapminmax(p_train'); pn_train = pn_train'; pn_test = mapminmax('apply',p_test',inputps); pn_test = pn_test'; % 测试集 [tn_train,outputps] = mapminmax(t_train'); tn_train = tn_train'; tn_test = mapminmax('apply',t_test',outputps); tn_test = tn_test'; X=pn_train; Y=tn_train; % 遗传算法优化结构参数 lb = [0.01,0.01,1]; % 参数下界 ub = [100,10,4]; % 参数上界 nvars = 3; % 参数个数 fitnessfcn= @(x)svm_fitness(x,X, Y); % 目标函数 options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'StallGenLimit', 20); % 设置遗传算法参数 [xl, fval] = ga(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [],lb,ub, [], options); model = svmtrain(Y, X, ... sprintf('-s 0 -t %d -c %f -g %f', xl(3), xl(1), xl(2))); % 使用最优参数训练支持向 %% SVM仿真预测 [Predict_1,error_1,preb1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model); [Predict_2,error_2,preb2] = svmpredict(tn_test,pn_test,model);

这段代码看起来没有明显的语法错误，但是不清楚 svm_fitness 函数的具体实现以及数据的特征。建议您先检查一下 svm_fitness 函数的实现是否正确，以及数据是否符合 SVM 的要求（例如是否线性可分、是否存在噪声等）...

帮我优化这段代码clc; clear; N=10000; %total cells, points N+1 L=2.0pi; %length dx=L/N; % compute the spatial step x=(-pi:dx:pi);% x positions %initialize u=zeros(N+1,1); for i=1:N+1 if x(i)<=pi u(i)=sin(x(i)); %if L(20)=L_1 end end % set the phase velocity c=-1; % set the courant number cfl=0.9; un=u; t=0.0; %initial time time=2; %total time while (t<time) rhs=spatial_difference(N, un, dx, c); if c>0 dt=cfldx/c; %compute dt time step else dt=-cfldx/c; end un=temporal_advance(un, dt, rhs); t=t+dt; un(1)=un(N+1); end %exact solution for i=1:N+1 u(i)=sin(x(i)-ctime); %if L(20)=L_1 end figure(1); plot(x, un,x,u','--') %plot the result xlabel('x') legend('Un','u') % %calculate error error=zeros(N+1,1); for i=1:N+1 error(i) = un(i)-u(i); end % % figure(2); % plot(x, error) % xlabel('x') % ylabel('error') function rhs=spatial_difference(N, un, dx, c) rhs=zeros(N+1,1); if c>0 for i=2:N+1 rhs(i)=-c(un(i)-un(i-1))/dx; end else for i=2:N rhs(i)=-c(un(i+1)-un(i))/dx; end end end function unp=temporal_advance(un, dt, rhs) unp=un+dt*rhs; end

clear; N = 10000; %total cells, points N+1 L = 2.0*pi; %length dx = L/N; % compute the spatial step x = (-pi:dx:pi);% x positions %initialize u u = sin(x).*(x<=pi); % set the phase velocity c = -1;...

clc; clear;%% 1. 信源 bits = randi([0,1],1,1000); % 生成随机的比特序列%% 2. 扩频% 生成Walsh函数 N = 8; walshMat = hadamard(N); walshSeq = walshMat(1,:);% 生成扩频码 spreadCode = repmat(walshSeq,1,length(bits)/N);% 扩频 spreadBits = bits.spreadCode;%% 3. 信道% 添加高斯白噪声 SNRdB = 0:2:16; SNR = 10.^(SNRdB/10); for i = 1:length(SNR) noiseVar = 1/SNR(i); noise = sqrt(noiseVar)randn(1,length(spreadBits)); channelOut = spreadBits + noise; %% 4. 解扩 % 解扩 despreadBits = channelOut./spreadCode; despreadBits(isnan(despreadBits)) = 0; %% 5. 信宿 % BPSK调制 modSignal = 1-2despreadBits; % 接收滤波器 b = ones(1,N); a = 1; rxSignal = filter(b,a,modSignal); %% 6. BER-SNR曲线 % 计算误码率 err = sum(rxSignal<0) + sum(rxSignal>0); % 统计错误比特数 ber(i) = err/length(bits); % 计算误码率 % 绘制BER-SNR曲线 semilogy(SNRdB,ber,'-'); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title('BER-SNR曲线'); grid on; hold on; ,优化代码

clc; clear; %% 1. 信源 bits = randi([0,1],1,1000); % 生成随机的比特序列 %% 2. 扩频 % 生成Walsh函数 N = 8; walshMat = hadamard(N); walshSeq = walshMat(1,:); % 生成扩频码 spreadCode = repmat...

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% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

clc; clear; close all; % Parameters n = 100; % Number of particles L = 10; % Length of the container T = 300; % Temperature m = 1; % Mass of the particles r_min = 0.1; % Minimum distance between two particles每句什么意思

clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2pif; lu=0.175;c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb;F=50;M=0;K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine');解释代码

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