jg = zeros(length(data(:,1))-1,1);
时间: 2023-10-10 13:13:35 浏览: 49
这段代码的作用是创建一个长度为 `length(data(:,1))-1` 的全 0 向量 `jg`。其中 `data` 是一个矩阵,`length(data(:,1))` 返回矩阵的行数,因为这里使用了减 1 操作,所以 `jg` 的长度比 `data` 的行数少 1。`zeros()` 是 MATLAB 中创建全 0 向量或矩阵的函数。
相关问题
对代码进行注释%循环卷积 x1=[1 2 3 2]; x2=[2 1 2 1]; xn1=length(x1); xxn1=0:xn1-1; subplot(2,1,1); stem(xxn1,x1,'.','b'); title('序列x1'); axis([-1,4,0,4]);grid; xn2=length(x2); xxn2=0:xn2-1; subplot(2,1,2); stem(xxn2,x2,'.','b'); title('序列x2'); axis([-1,4,0,4]);grid; figure(2) N=4; x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))]; x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))]; m=0:N-1; x=zeros(N,N); for n=0:N-1 x(:,n+1)=x2(mod((n-m),N)+1); end; yn=x1*x; subplot(3,1,1); stem(m,yn,'b','.'); title('序列x1和序列x2的4点循环卷积结果'); axis([-1,4,0,15]);grid; N=7; x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))]; x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))]; m=0:N-1; x=zeros(N,N); for n=0:N-1 x(:,n+1)=x2(mod((n-m),N)+1); end; yn=x1*x; subplot(3,1,2); stem(m,yn,'b','.'); title('序列x1和序列x2的7点循环卷积结果'); axis([-1,7,0,15]);grid; N=8; x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))]; x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))]; m=0:N-1; x=zeros(N,N); for n=0:N-1 x(:,n+1)=x2(mod((n-m),N)+1); end; yn=x1*x; subplot(3,1,3); stem(m,yn,'b','.'); title('序列x1和序列x2的8点循环卷积结果'); axis([-1,8,0,15]);grid;
好的,以下是对代码的注释:
```matlab
% 循环卷积
% 定义两个序列 x1 和 x2
x1=[1 2 3 2];
x2=[2 1 2 1];
% 画出序列 x1 和 x2
xn1=length(x1);
xxn1=0:xn1-1;
subplot(2,1,1);
stem(xxn1,x1,'.','b');
title('序列x1');
axis([-1,4,0,4]);grid;
xn2=length(x2);
xxn2=0:xn2-1;
subplot(2,1,2);
stem(xxn2,x2,'.','b');
title('序列x2');
axis([-1,4,0,4]);grid;
% 对 x1 和 x2 进行循环卷积
figure(2)
% 对于 N=4
N=4;
x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))];
x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))];
m=0:N-1;
x=zeros(N,N);
for n=0:N-1
x(:,n+1)=x2(mod((n-m),N)+1);
end;
yn=x1*x;
subplot(3,1,1);
stem(m,yn,'b','.');
title('序列x1和序列x2的4点循环卷积结果');
axis([-1,4,0,15]);grid;
% 对于 N=7
N=7;
x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))];
x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))];
m=0:N-1;
x=zeros(N,N);
for n=0:N-1
x(:,n+1)=x2(mod((n-m),N)+1);
end;
yn=x1*x;
subplot(3,1,2);
stem(m,yn,'b','.');
title('序列x1和序列x2的7点循环卷积结果');
axis([-1,7,0,15]);grid;
% 对于 N=8
N=8;
x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))];
x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))];
m=0:N-1;
x=zeros(N,N);
for n=0:N-1
x(:,n+1)=x2(mod((n-m),N)+1);
end;
yn=x1*x;
subplot(3,1,3);
stem(m,yn,'b','.');
title('序列x1和序列x2的8点循环卷积结果');
axis([-1,8,0,15]);grid;
```
希望这些注释能够帮助你更好地理解这段代码的实现过程。
itr = len(xn) en = np.zeros((itr, 1)) yn = np.zeros((itr,1)) W = np.zeros((M, itr)) for k in range(M, itr): if k==M: x = xn[k-1::-1] else: x = xn[k-1:k-M-1:-1] try: y = np.dot(W[:, k - 2], x) print(y) except: pass en[k-1] = dn[k-1] - y W[:, k-1] = W[:, k - 2] + 2 * mu * en[k-1] * x每句代码的意思
这段代码的功能是实现最小均方(LMS)自适应滤波算法,其中 xn 表示输入序列,dn 表示期望输出序列,mu 表示步长参数,M 表示滤波器的阶数。
- itr = len(xn):确定输入序列的长度,即迭代次数。
- en = np.zeros((itr, 1)):初始化误差序列,长度为 itr。
- yn = np.zeros((itr,1)):初始化滤波器的输出序列,长度为 itr。
- W = np.zeros((M, itr)):初始化权值矩阵,大小为 M 行,itr 列。
- for k in range(M, itr):从第 M 个样本开始进行滤波。
- if k==M: x = xn[k-1::-1]:如果 k=M,将 x 赋值为 xn 前 M 个样本的反向序列。
- else: x = xn[k-1:k-M-1:-1]:否则将 x 赋值为 xn 中第 k 个样本到第 k-M+1 个样本的反向序列。
- try: y = np.dot(W[:, k - 2], x):计算滤波器的输出值 y。
- except: pass:如果出现异常则跳过。
- en[k-1] = dn[k-1] - y:计算当前样本的误差值。
- W[:, k-1] = W[:, k - 2] + 2 * mu * en[k-1] * x:更新权值矩阵,利用当前样本的误差值和输入序列的反向序列计算出更新值。其中,2 * mu * en[k-1] 表示步长乘以误差值,x 表示输入序列的反向序列。
- 最后返回 yn,W,en。
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