用matlab构造一个窄带波浪信号，计算其包络并画出图像。

可以使用以下代码构造一个窄带波浪信号，并计算其包络：

% 构造一个窄带波浪信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
f0 = 10; % 基频
x = cos(2*pi*f0*t); % 基波信号
y = cos(2*pi*(f0+5)*t) .* x; % 调制信号

% 计算包络
env = abs(hilbert(y));

% 画出图像
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, y);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Narrowband Wave Signal');
subplot(2,1,2);
plot(t, env);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Envelope of Narrowband Wave Signal');

运行代码后，会得到一个窄带波浪信号及其包络的图像，如下所示：


相关问题

matlab绘制窄带随机信号的包络、包络平方和相位的一维概率密度函数。

假设窄带随机信号为 $x(t)$，其包络为 $y(t)$，包络平方为 $z(t)=y^2(t)$，相位为 $\phi(t)$。则可以按照以下步骤绘制其一维概率密度函数：

1. 生成随机信号 $x(t)$。
2. 对 $x(t)$ 进行带通滤波，得到窄带信号 $s(t)$。
3. 对 $s(t)$ 进行包络检测，得到包络 $y(t)$。
4. 计算包络平方 $z(t)=y^2(t)$。
5. 计算相位 $\phi(t)$。
6. 对 $z(t)$ 和 $\phi(t)$ 分别进行统计，得到其概率密度函数。

下面是具体的 Matlab 代码实现：

% 生成随机信号
fs = 10000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
x = randn(size(t)); % 随机信号

% 带通滤波
fc = 1000; % 带通中心频率
bw = 200; % 带宽
[b,a] = butter(2, [fc-bw/2, fc+bw/2]/(fs/2), 'bandpass');
s = filtfilt(b, a, x);

% 包络检测
y = abs(hilbert(s));

% 计算包络平方和相位
z = y.^2;
phi = angle(hilbert(s));

% 统计并绘制概率密度函数
nbins = 100; % 直方图的条数
figure;
subplot(1,3,1);
histogram(y, nbins, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('Amplitude');
ylabel('PDF');
title('Envelope');
subplot(1,3,2);
histogram(z, nbins, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('Amplitude');
ylabel('PDF');
title('Envelope^2');
subplot(1,3,3);
histogram(phi, nbins, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('Phase');
ylabel('PDF');
title('Phase');

其中，`hilbert` 函数用于进行解析滤波，得到复信号的包络和相位。`histogram` 函数用于绘制直方图，`Normalization` 参数设置为 `'pdf'` 表示绘制概率密度函数。运行以上代码，即可得到窄带随机信号的包络、包络平方和相位的一维概率密度函数图像。

matlab绘制窄带随机信号的包络、包络平方和相位的一维概率密度函数。的全部matlab代码

在MATLAB中，绘制窄带随机信号的包络、包络平方和相位的一维概率密度函数通常需要一些统计分析和图形表示的步骤。这里是一个简单的例子，假设我们有一个已知的概率分布生成窄带随机信号：

% 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

% 创建窄带随机信号 (例如，正弦波加上高斯白噪声)
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
f_c = 10; % 中心频率
noise_power = 0.1; % 噪声功率
signal = sin(2*pi*f_c*t) + sqrt(noise_power)*randn(size(t)); % 高斯白噪声信号

% 计算包络
envelope = abs(signal);

% 包络平方
envelope_squared = envelope.^2;

% 相位 (假设信号是实数)
phase = unwrap(angle(signal));

% 绘制一维PDF
figure;
subplot(2, 1, 1);
histogram(envelope, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('包络值');
ylabel('PDF');
title('包络的PDF');

subplot(2, 1, 2);
histogram(envelope_squared, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('包络平方值');
ylabel('PDF');
title('包络平方的PDF');

figure;
histogram(phase, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('相位 (弧度)');
ylabel('PDF');
title('相位的PDF');

% 显示所有图
show();

% 提问部分