x_ori = sin(2*pi*5*t)+0.7*sin(2*pi*2*t)+0.4*sin(2*pi*7*t-1);

这是一个信号处理中的例子，其中x_ori是一个由三个正弦波叠加而成的信号。其中，sin(2*pi*5*t)表示频率为5Hz的正弦波，0.7*sin(2*pi*2*t)表示频率为2Hz的正弦波，0.4*sin(2*pi*7*t-1)表示频率为7Hz、相位为1的正弦波。其中t表示时间，可以是一个时间向量。

如果你想要绘制这个信号的图像，可以使用Python中的matplotlib库进行绘制。具体代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成时间向量
t = np.linspace(0, 1, 1000)

# 计算信号
x_ori = np.sin(2*np.pi*5*t) + 0.7*np.sin(2*np.pi*2*t) + 0.4*np.sin(2*np.pi*7*t-1)

# 绘制信号图像
plt.plot(t, x_ori)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Original Signal')
plt.show()

运行以上代码，即可得到信号的图像。

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pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))]

这段代码的功能是将一个三维点云中的 NaN 值去除，并将点云的像素坐标和三维坐标分别保存到两个数组 pts_2d 和 pts_3d 中。

具体来说，首先从 contour_info 中取出轮廓的像素坐标 pts_2d_ori。然后通过 pm 数组和 pts_2d_ori 计算出每个像素点对应的三维坐标 pts_3d_ori。接着，使用 np.where 函数找到 pts_3d_ori 中不包含 NaN 值的索引位置，并将这些位置对应的三维坐标保存到 pts_3d 数组中。同时，将这些位置对应的像素坐标保存到 pts_2d 数组中。

最后，pts_2d 和 pts_3d 分别保存了点云的像素坐标和三维坐标，但是这些点云的数量可能会比原始的轮廓点数少，因为去除了 NaN 值。

function PAPR_QPSK_Clipping Num_Loop=10000;%总共模拟10000个点，数字越大越精确 Num_Subcarrier=64;%子载波个数 Mapper=[1+1i -1+1i 1-1i -1-1i]/sqrt(2);%QPSK J=5;0%Oversampling factor过采样因子 CR=1;%Clipping Ratio裁剪比 PAPR_Original=zeros( 1,Num_Loop); PAPR_Clipping=zeros(1,Num_Loop); for n=1:Num_Loop InputSymbolIndex=randi([1 4],1,Num_Subcarrier); OFDM_Freq=Mapper(InputSymbolIndex); OFDM_Time=sqrt(J*Num_Subcarrier)*ifft([OFDM_Freq(1:Num_Subcarrier/2) zeros(1,(J-1)*Num_Subcarrier) OFDM_Freq(Num_Subcarrier/2+1:Num_Subcarrier)]); PAPR_Original(n)=10*log10(max(abs(OFDM_Time))^2./mean(abs(OFDM_Time).^2)); for p=1:J*Num_Subcarrier if abs(OFDM_Time(p))>CR OFDM_Time(p)=CR*cos(angle(OFDM_Time(p)))+1i*CR*sin(angle(OFDM_Time(p))); end end PAPR_Clipping(n)=10*log10(max(abs(OFDM_Time)).^2./mean(abs(OFDM_Time).^2)); end Pr_Ori=[]; Pr_Clip=[]; PAPRO_Start=2; PAPRO_End=12; step=0.2; count=1; for m=PAPRO_Start:step:PAPRO_End temp_Ori=sum(PAPR_Original(:)>m)/Num_Loop; temp_Clip=sum(PAPR_Clipping(:)>m)/Num_Loop; Pr_Ori(count)=temp_Ori; Pr_Clip(count)=temp_Clip; count=count+1; end semilogy(PAPRO_Start:step:PAPRO_End,Pr_Ori, '-y*',PAPRO_Start:step:PAPRO_End,Pr_Clip, '-g*'); axis([PAPRO_Start PAPRO_End 10^-4 1]); grid on; hold on:

这段代码是一个用MATLAB实现的PAPR（峰均比）模拟程序，用于比较原始OFDM信号和进行裁剪处理后的信号的PAPR性能。其中QPSK调制信号通过FFT变换转换成OFDM信号，然后进行裁剪处理，最终统计PAPR性能。在程序的最后，使用semilogy函数将原始信号和裁剪后信号的PAPR性能进行比较并绘制成图像。