用matlab画出周期信号f(t)=-1+s2sin(0.2Πt)-3cosΠt的幅度图

好的，以下是用MATLAB绘制周期信号f(t)的幅度图的代码：

% 定义t的范围
t = linspace(0, 4*pi, 1000);

% 计算f(t)
f = -1 + sqrt(2)*sin(0.2*pi*t) - 3*cos(pi*t);

% 绘制幅度图
plot(t, abs(f));
xlabel('t');
ylabel('|f(t)|');
title('幅度图');

运行以上代码即可得到f(t)的幅度图。

相关问题

给出下面的matlab代码：1 设低通信号想x(t)=0.1cos(0.15Πt)+1.5sin2.5Πt+0.5cos4Πt. （1）画出该低通信号的波形； （2）画出抽样速率为fs=4Hz 的抽样序列； （3）抽样序列恢复出原始信号

### 回答1：
这是用MATLAB编写的代码，它的意思是：

1. 设置一个低通信号 x(t)，它的函数形式为 0.1cos(0.15Πt) + 1.5sin(2.5Πt) + 0.5cos(4Πt)。

（1）画出该低通信号的波形：

首先，需要定义一个时间序列 t，用来表示信号 x(t)在不同时刻的取值。可以使用MATLAB的linspace函数来生成时间序列，例如：

t = linspace(0, 1, 100); % 生成0~1秒之间的100个等间隔的时间点

然后，可以使用plot函数来画出信号 x(t)的波形，例如：

x = 0.1*cos(0.15*pi*t) + 1.5*sin(2.5*pi*t) + 0.5*cos(4*pi*t); % 计算信号 x(t)的取值
plot(t, x); % 画出信号 x(t)的波形

（2）画出抽样速率为 fs=4Hz 的抽样序列：

首先，需要定义抽样速率 fs，并计算抽样间隔 Ts，例如：

fs = 4; % 抽样速率为4Hz
Ts = 1/fs; % 抽样间隔为1/fs秒

然后，可以使用MATLAB的resample函数来计算抽样序列，例如：

t_sample = 0:Ts:1; % 生成0~1秒之间的抽样时间点
x_sample = resample(x, t_sample, t); % 计算抽样序列

最后，可以使用stem函数来画出抽样序列的波形，例如

### 回答2：
(1)根据给出的低通信号，我们可以使用MATLAB来绘制它的波形。

t = 0:0.01:10; % 时间范围设置为0到10秒，以0.01秒为间隔进行采样
x = 0.1*cos(0.15*pi*t) + 1.5*sin(2.5*pi*t) + 0.5*cos(4*pi*t); % 低通信号

plot(t, x);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('低通信号波形');

(2)根据抽样定理，抽样频率(fs)需要大于等于信号的最大频率。根据给出的低通信号，最大频率为4π rad/s。因此我们可以使用MATLAB来绘制抽样序列。

fs = 4; % 抽样频率设置为4 Hz
Ts = 1/fs; % 抽样周期
n = 0:Ts:10; % 时间范围设置为0到10秒，以Ts为间隔进行抽样
x_sampled = 0.1*cos(0.15*pi*n) + 1.5*sin(2.5*pi*n) + 0.5*cos(4*pi*n); % 抽样序列

stem(n, x_sampled);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('抽样序列');

(3)为了恢复出原始信号，我们可以使用插值技术。在MATLAB中，可以使用interp1函数进行线性插值。

t_reconstructed = 0:0.01:10; % 时间范围设置为0到10秒，以0.01秒为间隔进行插值
x_reconstructed = interp1(n, x_sampled, t_reconstructed, 'linear'); % 线性插值

plot(t_reconstructed, x_reconstructed);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('恢复信号');

以上代码可以依次绘制出低通信号的波形、抽样序列和恢复的原始信号的波形。

### 回答3：
首先，我们可以根据给出的低通信号的表达式，使用MATLAB代码画出其波形。代码如下：

% 参数设置
t = 0:0.001:10; % 时间范围为0到10，采样间隔为0.001
x = 0.1*cos(0.15*pi*t) + 1.5*sin(2.5*pi*t) + 0.5*cos(4*pi*t); % 低通信号

% 绘制波形图
figure;
plot(t, x);
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
title('低通信号的波形图');

接下来，我们需要根据抽样速率fs=4Hz，使用MATLAB代码画出抽样序列。代码如下：

% 参数设置
fs = 4; % 抽样速率为4Hz
Ts = 1/fs; % 抽样周期
n = 0:Ts:10; % 抽样时间范围，从0到10，每隔Ts采样一次
xn = 0.1*cos(0.15*pi*n) + 1.5*sin(2.5*pi*n) + 0.5*cos(4*pi*n); % 抽样序列

% 绘制抽样序列图
figure;
stem(n, xn);
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
title('抽样序列');

最后，我们需要恢复出原始信号。由于我们使用的是理想的低通信号，只需要去除高频成分即可。使用MATLAB代码实现如下：

% 抽样序列恢复原始信号
xr = zeros(size(t)); % 初始化恢复信号

for i = 1:length(n)
    xr = xr + xn(i)*sinc((t-n(i))/Ts); % 恢复信号的计算
end

% 绘制恢复信号图
figure;
plot(t, xr);
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
title('恢复出的原始信号');

综合起来，以上代码分别实现了画出低通信号的波形、抽样序列以及抽样序列恢复原始信号的功能。

用matlab表示f(t)=(1+cosΠt)[ε(t)-ε(t-2)]信号波形并求f(2t)\f(2-t)

要用MATLAB表示f(t)=(1+cos(πt))[ε(t)-ε(t-2)]信号波形，可以使用以下代码：

t = linspace(-2,4,1000); % 设置时间范围为[-2,4]，并生成1000个点
u1 = heaviside(t); % 生成单位阶跃函数u(t)
u2 = heaviside(t-2); % 生成单位阶跃函数u(t-2)
f = (1+cos(pi*t)).*(u1-u2); % 计算f(t)
plot(t,f); % 绘制f(t)的图像
xlabel('t'); % 设置x轴标签
ylabel('f(t)'); % 设置y轴标签
title('f(t) = (1+cos(\pi t))[u(t)-u(t-2)]'); % 设置图像标题

接下来，要求f(2t)和f(2-t)的值，可以使用以下代码：

f1 = (1+cos(pi*2*t)).*(heaviside(t)-heaviside(t-2)); % 计算f(2t)
f2 = (1+cos(pi*(2-t))).*(heaviside(2-t)-heaviside(2-t-2)); % 计算f(2-t)
disp(['f(2t) = ', num2str(f1(501))]); % 显示f(2t)的值，这里假设t的范围有1000个点，因此取第501个点
disp(['f(2-t) = ', num2str(f2(751))]); % 显示f(2-t)的值，这里假设t的范围有1000个点，因此取第751个点

其中，disp函数用于显示结果。需要注意的是，这里假设t的范围有1000个点，因此取f1和f2对应的数组下标分别为501和751，具体的下标值需要根据实际情况进行调整。