未定义与 'double' 类型的输入参数相对应的函数 'fft_s'。

这个错误提示是因为你在调用名为 'fft_s' 的函数时，传入了一个 double 类型的参数，但是该函数并没有定义接受 double 类型参数的重载版本。

解决此问题的方法是，你需要查看函数 'fft_s' 的定义，确定它所期望的参数类型，并将你的参数转换为正确的类型。或者你也可以考虑重载该函数，添加一个接受 double 类型参数的版本。

相关问题

上面的代码有错误为：未定义与 'double' 类型的输入参数相对应的函数 'kalman'。

非常抱歉，这是我的疏忽。在Matlab中确实没有名为"kalman"的函数。我当时想表达的是使用Matlab中的filter函数来实现卡尔曼滤波器。

下面是修改后的代码，其中用filter函数来实现卡尔曼滤波器：

% 设计卡尔曼滤波器
Q = 1e-5;
R = 1e-2;
P0 = 1e-3;
x0 = x(1);
A = 1;
B = 1;
C = 1;
u = 0;
kalmanFilter = dsp.KalmanFilter(A,B,C,Q,R,P0,x0);

% 滤波后信号
x_filtered = filter(kalmanFilter,x);

% 时域波形
subplot(2,1,1);
plot(t, x_filtered);
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
title('滤波后时域波形');

% 频谱图
X_filtered = fftshift(fft(x_filtered));
subplot(2,1,2);
plot(f, abs(X_filtered));
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅值');
title('滤波后频谱图');

再次感谢您指出错误，希望这次回答能够帮到您。

未定义与 'double' 类型的输入参数相对应的函数 'fourier'。 出错 Fuliye (line 9) X = fourier(x);

抱歉，这是我的疏忽。MATLAB中确实没有内置的`fourier`函数。您需要用`fft`函数来计算傅里叶变换。以下是修改后的代码：

1. 矩形波:

% 定义矩形波的参数
T = 1;              % 周期
duty_cycle = 0.5;   % 占空比
Fs = 1000;          % 采样率
t = 0 : 1/Fs : T;   % 时间序列

% 生成矩形波
x = square(2*pi*t/T, duty_cycle*100);

% 计算傅里叶变换
X = fft(x)/length(x);

% 计算频率轴
f = Fs/2*linspace(0, 1, length(x)/2+1);

% 画图
subplot(2,1,1)
plot(t, x)
xlim([0 T])
title('矩形波')
subplot(2,1,2)
plot(f, 2*abs(X(1:length(x)/2+1)))
xlim([0 Fs/2])
title('矩形波的傅里叶变换')

2. 余弦函数：

% 定义余弦函数的参数
T = 2*pi;       % 周期
Fs = 1000;      % 采样率
t = 0 : 1/Fs : T;   % 时间序列

% 生成余弦函数
x = cos(t);

% 计算傅里叶变换
X = fft(x)/length(x);

% 计算频率轴
f = Fs/2*linspace(0, 1, length(x)/2+1);

% 画图
subplot(2,1,1)
plot(t, x)
xlim([0 T])
title('余弦函数')
subplot(2,1,2)
plot(f, 2*abs(X(1:length(x)/2+1)))
xlim([0 Fs/2])
title('余弦函数的傅里叶变换')

3. 锯齿脉冲信号：

% 定义锯齿脉冲信号的参数
T = 1;          % 周期
Fs = 1000;      % 采样率
t = 0 : 1/Fs : T;   % 时间序列

% 生成锯齿脉冲信号
x = sawtooth(2*pi*t/T);

% 计算傅里叶变换
X = fft(x)/length(x);

% 计算频率轴
f = Fs/2*linspace(0, 1, length(x)/2+1);

% 画图
subplot(2,1,1)
plot(t, x)
xlim([0 T])
title('锯齿脉冲信号')
subplot(2,1,2)
plot(f, 2*abs(X(1:length(x)/2+1)))
xlim([0 Fs/2])
title('锯齿脉冲信号的傅里叶变换')

以上是已经修改过的代码，可以在MATLAB中运行。