在以下代码中加入功能，在函数图形每隔10做对lamda方向的垂线：% 定义波长范围和步长 lambda = 780:0.01:860; % 定义相对输出功率函数 power = @(lambda) exp(-(lambda-820).^2/300); % 计算相对输出功率 rel_power = power(lambda); % 绘制图形 plot(lambda, rel_power,'Linewidth', 2, 'MarkerSize', 8); yline(0.5,'--'); line(lambda,'linestyle','--'); xlabel('波长 (nm)'); ylabel('相对输出功率'); title('相对输出功率 vs. 波长');

你可以在函数图形每隔10做对lamda方向的垂线，可以在代码中添加以下内容：

hold on; % 保持图形不变
for i=780:10:860 % 每隔10绘制垂线
    line([i, i], [0, power(i)], 'LineStyle', '--', 'Color', 'r');
end
hold off; % 释放图形

这个代码段中，我们使用 `hold on` 保持图形不变，然后使用循环语句每隔10绘制一条垂线，绘制垂线的方法是使用 `line` 函数，其中第一个参数是绘制线段的x坐标，第二个参数是y坐标，这里的y坐标使用已经定义好的相对输出功率函数。最后使用 `hold off` 释放图形。

相关问题

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%LMS算法抗干扰%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% count=1000; N=10; %滤波器系数为10 Num_iteration=count; % 迭代次数 M=10; %滤波器阶数 un=input_main1; dn=input_aux1; lamda_max = max(eig(un*un.'));%收敛常数 un=un.'; dn = dn.'; mu = 2*(1/lamda_max);%步长 w = zeros(10,Num_iteration); % 滤波器系数的初始值 en = zeros(1,Num_iteration); % 误差信号的初始值 yn=zeros(1000,10); for k = M:Num_iteration U = un(k:-1:k-M+1); % un(1000*10) U(10*10) yn(k,:) = w(:,k)'*U; % (10*1)'*(10*10) en(k) = dn(k)-yn(k); % 误差信号 式（4.4.7） en是每一次迭代后产生的误差 w(:,k+1) = w(:,k)+mu*U*conj(en(k));% 滤波器权向量的更新方程 式（4.4.8） conj 共轭 w权值更新 end。修改这个程序，使其成为基于线阵的LMS自适应旁瓣对消算法

好的，以下是修改后的基于线阵的LMS自适应旁瓣对消算法MATLAB代码：

function w = lms_beamforming(input_main, input_aux, num_antennas, num_iterations, step_size)
% 滤波器阶数
M = num_antennas;

% 初始化滤波器权值向量
w = zeros(M, 1);

% 创建线阵矩阵
A = zeros(num_antennas);
for i = 1:num_antennas
    for j = 1:num_antennas
        A(i,j) = exp(1i * 2 * pi * (i-1) * (j-1) / (num_antennas - 1));
    end
end

% 对输入信号和干扰信号进行线性变换
x_main = A * input_main;
x_aux = A * input_aux;

% 迭代更新权重向量
for k = M:num_iterations
    % 提取当前时刻的输入信号
    u = x_main(k:-1:k-M+1);
    
    % 计算预测值
    y = w' * u;
    
    % 提取当前时刻的干扰信号
    d = x_aux(k);
    
    % 计算误差
    e = d - y;
    
    % 更新权重向量
    w = w + step_size * conj(u) * e;
end
end

其中，`input_main`是主信号的输入向量，`input_aux`是干扰信号的输入向量，`num_antennas`是线阵的天线数量，`num_iterations`是迭代次数，`step_size`是步长。函数返回一个权重向量`w`，可以用于对输入信号进行旁瓣对消。

% 生成OOK信号 fs = 1e6; % 采样率 T = 1/fs; % 采样时间间隔 f = 10e3; % 载波频率 duration = 1; % 信号持续时间 t = 0:T:duration-T; % 时间序列 data = randi([0 1], 1, length(t)); % 随机生成0和1的数据 signal = data.*sin(2*pi*f*t); % OOK信号 % 光纤传输 len = 10; % 光纤长度（km） lamda = 1550; % 中心波长（nm） c = 3e8; % 光速（m/s） D = 17; % 色散系数（ps/nm/km） beta2 = -D*(lamda*1e-9)^2/(2*pi*c); % 色散参数 L = len*1e3; % 光纤长度（m） wavelength = lamda*1e-9; % 光波长（m） span = 10; % 传输距离间隔（km） numSpans = L/span; % 总传输距离间隔数 spanLen = span*1e3; % 单个传输距离间隔长度（m） dispComp = exp(1j*0.5*beta2*wavelength^2*L*T^2); % 色散补偿系数 signal_out = zeros(size(signal)); % 接收信号 for i = 1:numSpans startIdx = (i-1)*spanLen/T+1; endIdx = i*spanLen/T; signal_span = signal(startIdx:endIdx); % 当前距离间隔内的信号 signal_span = ifft(fft(signal_span).*dispComp); % 色散补偿 signal_out(startIdx:endIdx) = signal_span; % 累加接收信号 end % 绘制信号波形 figure; subplot(2,1,1); plot(t, signal); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Original Signal'); subplot(2,1,2); plot(t, abs(signal_out)); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Received Signal after Dispersion Compensation');

这段代码的作用是生成一个OOK信号，并通过模拟光纤传输的方式进行色散补偿，最终绘制出接收信号的波形。其中，OOK信号的频率为10kHz，持续时间为1秒，随机生成0和1的数据，通过乘以正弦波的方式生成信号。接着，通过设定光纤长度、中心波长、色散系数等参数，计算出色散参数，并通过循环模拟光纤传输的过程，每隔10km对信号进行一次色散补偿，并累加接收信号。最后，绘制出原始信号和接收信号的波形图。