function tstem(xn,yn) %时域序列绘图函数 % xn:信号数据序列，yn:绘图信号的纵坐标名称（字符串） n=0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n');ylabel(yn); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]) end哪儿错了

在MATLAB中，函数文件的开头通常需要包含以下两行注释，用于说明函数的作用和输入输出参数：

function [outputArg1,outputArg2] = functionName(inputArg1,inputArg2)
%FUNCTIONNAME 此处显示有关此函数的摘要
%   此处显示详细说明

根据上面的格式，你的代码应该修改为：

function tstem(xn,yn) % 时域序列绘图函数
% xn: 信号数据序列，yn: 绘图信号的纵坐标名称（字符串）
n = 0:length(xn)-1;
stem(n,xn,'.');
xlabel('n');
ylabel(yn);
axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)])
end

修改后，你可以使用该函数来绘制信号数据序列xn的时域图像，纵坐标为yn。注意，该函数的文件名应该与函数名相同。

相关问题

function tstem(xn,yn) n=0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n');ylabel(yn); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]); % 时域采样理论验证程序exp2a.m Tp=64/1000; Fs=1000;T=1/Fs; M=Tp*Fs;n=0:M-1; A=444.128;alph=pi*50*2^0.5;omega=pi*50*2^0.5; xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T); Xk=T*fft(xnt,M); yn='xa(nT)';subplot(3,2,1); tstem(xnt,yn); box on;title('(a) Fs=1000Hz'); k=0:M-1;fk=k/Tp; subplot(3,2,2);plot(fk,abs(Xk));title('(a) T*FT[xa(nT)],Fs=1000Hz'); xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度');axis([0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk))])

这段代码是用来验证时域采样理论的，其中包括了采样频率和采样时间的计算，以及生成一个指数衰减的正弦信号。然后通过快速傅里叶变换计算出其频域表示，并将时域和频域的结果绘制在了图像上。具体来说，subplot(3,2,1) 是将时域信号绘制在第一个子图上，subplot(3,2,2) 则是将频域信号绘制在第二个子图上。其中 tstem 函数用来绘制离散信号的幅度图，xlabel 和 ylabel 用来设置坐标轴的标签，axis 用来设置坐标轴的范围。

（1） 利用Matlab中提供的函数 编程计算连续时间信号 的频谱并画出其频谱图。其中的参数 自定（提示：先观察时域信号的波形，决定时域信号的宽度，再对时域信号进行采样截断）。要求：参数 的设定需和其它同学有区别。

好的，我来给你讲一下如何利用 Matlab 中的函数计算连续时间信号的频谱。

首先，我们需要定义一个连续时间信号。这里我选择一个三角形脉冲信号，其表达式为：

$$f(t)=\begin{cases}
t+1, & -1\leq t<0 \\
1-t, & 0\leq t<1 \\
0, & \text{otherwise}
\end{cases}$$

为了计算该信号的频谱，我们需要将其采样并进行离散化。这里我选择采样频率为 1000 Hz，采样时间为 2 秒，即：

fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:2; % 时间向量

然后，我们可以利用 `interp1` 函数对连续时间信号进行采样，代码如下：

x = [t(t>=-1 & t<0)+1, 1-t(t>=0 & t<1), zeros(1,length(t(t>=1)))]; % 连续时间信号

n = 0:1/fs:2; % 采样时间向量
xn = interp1(t,x,n); % 采样信号

接着，我们可以利用 `fft` 函数计算出该信号的频谱，代码如下：

N = length(xn); % 采样点数
X = fft(xn)/N; % 采样信号的频谱
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率向量

最后，我们可以利用 `plot` 函数画出该信号的频谱图，代码如下：

plot(f,abs(X))
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Magnitude')
title('Frequency Spectrum of Continuous-time Signal')

注意，这里我们画出的是信号的幅度谱，而不是功率谱。如果需要画出功率谱，需要对幅度谱取平方。

完整代码如下：

fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:2; % 时间向量

x = [t(t>=-1 & t<0)+1, 1-t(t>=0 & t<1), zeros(1,length(t(t>=1)))]; % 连续时间信号

n = 0:1/fs:2; % 采样时间向量
xn = interp1(t,x,n); % 采样信号

N = length(xn); % 采样点数
X = fft(xn)/N; % 采样信号的频谱
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率向量

plot(f,abs(X))
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Magnitude')
title('Frequency Spectrum of Continuous-time Signal')

你可以根据自己的需要自定义信号的参数，如采样频率、信号表达式等。