xi = [0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 2.0 3.0]; wn = sqrt(1); num = wn^2; den = [1 2*xi*wn wn^2]; t = 0:0.01:10; sys = tf(num,den); for i = 1:length(xi) den = [1 2*xi(i)*wn wn^2]; sys = tf(num,den); [y,t] = step(sys,t); overshot = max(y)-1; [p,t_p] = max(y); t_p = t(t_p); t_s = 4/(xi(i)*wn); if xi(i) == 1 t_s = 3/(xi(i)*wn); end完善剩下的代码

disp(['xi = ', num2str(xi(i))]); disp(['Overshoot = ', num2str(overshot)]); disp(['Peak time = ', num2str(t_p)]); disp(['Settling time = ', num2str(t_s)]); end

相关问题

H(z)=1/1+(0.4z^-2)

对于系统转换函数 $H(z)=\frac{1}{1+0.4z^{-2}}$，我们可以将其写成如下形式：

$$
H(z)=\frac{1}{1+0.4z^{-2}} = \frac{z^2}{z^2+0.4}
$$

然后，我们可以将分母因式分解：

$$
H(z)=\frac{z^2}{z^2+0.4}=\frac{z^2}{(z+\sqrt{0.4}j)(z-\sqrt{0.4}j)}
$$

得到系统的极点和零点：

- 零点：$z=0$
- 极点：$z=\sqrt{0.4}j, z=-\sqrt{0.4}j$

因此，该系统有一个零点在原点，两个共轭复极点在虚轴上对称分布。根据极点的位置，我们可以判断该系统是一个带通滤波器，可以将某一特定频率范围内的信号通过，而削弱其他频率的信号。

C语言实现设信源0.6 0.4 通过一干扰信道接收符号为Y=［y1,y2］

在C语言中实现一个简单的模拟信号传输过程，其中信源的概率分布为0.6和0.4（通常理解为二进制信号的"1"和"0"），可以使用随机数生成函数来模拟信源发射。干扰信道可以看作是一个噪声引入的过程，这里我们假设是独立同分布的加性高斯白噪声。下面是简化版的代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h> // 需要用到时间库的rand()函数

// 假定信噪比，对于简单模型我们可以忽略噪声功率
#define SNR 5 // 可调整，表示信道条件

// 模拟信源符号，0或1
int simulate_source() {
    srand(time(0)); // 设置随机种子
    return rand() % 2; // 0或1的概率各占一半
}

// 添加高斯噪声到符号
double add_noise(int y) {
    double noise = sqrt(-2 * M_LN_SQRT_PI / SNR); // 根据SNR计算噪声标准差
    return (double)y + (double)(rand() % 100 - 50) * noise; // 噪声范围限定在[-50, 50]内
}

// 主函数，发送并接收信号
void main() {
    int source[2]; // 存储两个信源符号
    int received[2]; // 存储接收后的符号

    for (int i = 0; i < 2; i++) {
        source[i] = simulate_source(); // 发送信源符号
        received[i] = (int)(add_noise(source[i])); // 接收并添加噪声
        printf("Source symbol %d -> Received symbol %d\n", source[i], received[i]);
    }

    // 结果输出
    printf("\nFinal received symbols (Y): [%.1f, %.1f]\n", received[0], received[1]);
}

这个程序首先模拟了两个信源符号，然后每个符号通过带噪声的信道传输，最终接收端得到的是包含噪声的观测值。注意这只是一个基础的模拟，实际应用中可能需要更复杂的信道模型和处理算法。