T1=1;%周期 N1=1000; t=linspace(0,T1-T1/N1,N1)';生成方波

时间: 2023-08-03 08:08:29 浏览: 82
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【matlab代码】生成一个方波信号

你可以使用以下代码生成一个周期为1，采样率为1000Hz的方波信号： ``` T1 = 1; % 周期 N1 = 1000; % 采样点数 t = linspace(0, T1-T1/N1, N1)'; % 生成时间序列 % 生成方波信号 f = square(2*pi*t); ``` 其中，`square` 函数是 MATLAB 自带的用于生成方波信号的函数。生成的方波信号会存储在 `f` 变量中。你可以根据需要调整周期和采样点数。
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T1=1; %周期为1 N1=10000; %时域抽样点数 t1=linspace(0,T1-T1/N1,N1)'; %生成抽样时间点 f1=1-2t1; %生成抽样函数值 OMG=32pi; %频域范围 K1=100; %频域抽样点数 omg=linspace(-OMG/2,OMG/2-OMG/K1,K1)'; %生成抽样频率点 X1=T1/N1exp(-jkron(omg,t1.'))f1; %傅里叶正变换求解傅里叶系数 fs1=OMG/2/pi/K1exp(j*kron(t1,omg.'))*X1; %傅里叶逆变换还原时域函数，以上代码用什么方法求傅里叶正变换

其中，kron(omg,t1.')生成了一个大小为K1×N1的矩阵，每一行是频率域中的一个抽样点，每一列是时域中的一个抽样点。这个矩阵表示了所有频率点对于所有时域点的复指数函数值。接着，将该矩阵与时域函数抽样值矩阵...

优化这段代码：clear; clc; set(0,'defaultfigurecolor', 'w') %% parameters fc = 0; %中心频率 0Hz T = 10e-6; % Pulse duration 10us 脉冲持续时间 B = 14976e3; % Bandwidth 15MHz 14976e3带宽 tc = 5.78859e-4; % 原有信号的时延5.78859e-4 fd = 1e4; % 多普勒频移 td = 1e-4; % 传输时延 K = B / T; % chirp slope 频率调制斜率 Fs = 2 * B; % sampling frequency 采样频率 Ts = 1 / Fs; % sampling spacing 采样周期 N = 44942; % Number of samples 采样数 N = T / Ts = T / 2B;2.^15 %% signals t1 = linspace(-150T/2+tc, 150T/2+tc, N); St = (2.^(1/2)/2)(exp(1ipi0.64(t1-58.5T).^2/(117T^2))exp(1i2pifc)+exp(-1ipi0.64*(t1-58.5T).^2/(117T^2))exp(1i2pifc)); %% plot LFM signal figure(1) subplot(2, 1, 1) plot(t1, real(St), 'k', 'LineWidth', 1); xlabel('Time in u sec'); title('Real part of chirp signal'); grid on; axis tight;

St = (sqrt(2)/2) * (exp(1i*pi*0.64*(t1-58.5*T).^2/(117*T^2)) .* exp(1i*2*pi*fc*t1) + exp(-1i*pi*0.64*(t1-58.5*T).^2/(117*T^2)) .* exp(1i*2*pi*fc*t1)); % 生成LFM信号 % plot LFM signal figure(1) ...
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numpy.linspace 生成等差数组的方法

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) start：起始值 stop：结束值 num：生成的个数 endpoint True:包含 False：不包含 默认True restep：显示相邻两数之差 默认不显示 ...
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举个例子，如果你要生成一个包含 10 个点的对数序列，从 1（即对数为 0）到 100（对数为 2），并且希望变化更平滑，可以这样调用 logspace： matlab y = logspace(0, 2, 10, 10, 0.01); 这段代码会生成 10 ...

clear all; clc; t1 = 1; % hopping parameter along x, y, z directions t2 = t1/sqrt(2); % hopping parameter along body diagonals a = 1; % lattice constant k = linspace(-pi/a, pi/a, 100); % wave vector N = length(k); % number of points in k-space % define the tight binding Hamiltonian H = zeros(N,N); for i=1:N-1 H(i,i+1) = -t1; H(i+1,i) = -t1; end H(1,N) = -t1; H(N,1) = -t1; for i=1:4:N-3 H(i,i+2) = -t2; H(i+2,i) = -t2; H(i+1,i+3) = -t2; H(i+3,i+1) = -t2; end for i=1:2:N-1 H(i,i+3) = -t2; H(i+3,i) = -t2; end % calculate the eigenvalues of the Hamiltonian E = eig(H); % plot the band structure plot(k, E, 'b'); hold on; plot(k, zeros(size(k)), 'k--'); xlabel('k'); ylabel('E'); title('Band structure');怎么检查k长度是否正确

在这个例子中，应该检查生成的$k$向量的长度是否为100，即： MATLAB if length(k) == 100 disp('Length of k is correct.'); else disp('Length of k is incorrect.'); end 上述代码会检查$k$向量的长度...

代码1 % 定义x的范围 x = 0:0.1:110; % 定义分段函数z z(x>=0 & x<17) = 0; z(x>=17 & x<45) = 4/7x(x>=17 & x<45) - 9.7; z(x>=45 & x<65) = 16; z(x>=65 & x<93) = -4/7x(x>=65 & x<93) + 53.1; z(x>=93 & x<=110) = 0; % 在y方向上平移这条线 y = 0:5:39; z_shifted = repmat(z, length(y), 1) + repmat(y', 1, length(x)); % 绘制图像 surf(x, y, z_shifted); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title('分段函数z的图像'); 代码2 Nr=39; Ny=22000; t=linspace(0,39,Nr)'; t1=linspace(0,110,Ny)'; x=zeros(Ny,Nr); z=zeros(Ny,Nr); y=zeros(Ny,Nr); for i=1:Ny y(i,:) = t; if i>0 && i<=17200 z(i,:) = 0; elseif i>17200 && i<=45200 z(i,:) = (4/7t - 9.7); elseif i>45200 && i<=65200 z(i,:) = 16; elseif i>65200 && i<=93200 z(i,:) = (-4/7t + 53.1); elseif i>93200 && i<=110200 z(i,:) = 0; end end for j=1:Nr x(:,j)=t1; end V=d2; c=zeros(Nr,Ny); for j = 1:Nr for i = 1:Ny c(j,i) = V((j-1)(length(x))+i); end end c=c'; h=surf(x,y,z,z_shifted,c); set(h,'edgecolor','none'); xlabel('x/mm'); ylabel('y/mm'); zlabel('z/mm');我给了两个代码 怎么用代码二的数据画出代码一的三维图

t1 = linspace(0,110,Ny)'; x = zeros(Ny,Nr); z = zeros(Ny,Nr); y = zeros(Ny,Nr); for i=1:Ny y(i,:) = t; if i>0 && i<=17200 z(i,:) = 0; elseif i>17200 && i<=45200 z(i,:) = (4/7*t - 9.7); elseif i>...

Nr=39; Ny=22000; t=linspace(0,39,Nr)'; t1=linspace(0,110,Ny)'; x=zeros(Ny,Nr); z=zeros(Ny,Nr); y=zeros(Ny,Nr); for i=1:Ny y(i,:) = t; if i>0 && i<=17*200 z(i,:) = 0; elseif i>17*200 && i<=45*200 z(i,:) = (4/7*t - 9.7); elseif i>45*200 && i<=65*200 z(i,:) = 16; elseif i>65*200 && i<=93*200 z(i,:) = (-4/7*t + 53.1); elseif i>93*200 && i<=110*200 z(i,:) = 0; end end for j=1:Nr x(:,j)=t1; end V=d2; c=zeros(Nr,Ny); for j = 1:Nr for i = 1:Ny c(j,i) = V((j-1)*(length(x))+i); end end c=c'; h=surf(x,y,z,c); set(h,'edgecolor','none'); xlabel('x/mm'); ylabel('y/mm'); zlabel('z/mm');什么意思

这是一段MATLAB代码，它使用了一些数学函数和循环语句...该图形的x和y坐标从0到39和0到110，z坐标则根据一定的分段函数规律生成。c矩阵是颜色映射矩阵，根据V向量的值生成。整个代码的作用是生成并可视化一个三维图形。

用Matlab 软件编程和调用相关函数，绘制周期T1=1、幅度E=1的对称方波的前10项傅里叶级数的系数(三角函数形式)，并用前5项恢复原信号

下面是使用Matlab编程绘制周期T1=1、幅度E=1的对称方波的前10项傅里叶级数的系数，并用前5项恢复原信号的步骤： 首先，我们需要定义方波的周期和幅度： matlab T1 = 1; E = 1; 然后，我们可以使用傅里叶...

写代码：用Matlab软件编程和调用相关函数，绘制周期T1=1、幅度E=1的对称方波的前10项傅里叶级数的系数(三角函数形式)，并用前5项恢复原信号。(1)画出原时域波形和幅度谱; (2)绘出恢复后的时域波形，并与原波形比较并简要说明。

t = linspace(-T1/2, T1/2, 1000); % 时间序列 w0 = 2*pi/T1; % 基本频率 % 计算傅里叶系数 a0 = 0; an = zeros(1,N); bn = zeros(1,N); for n = 1:N an(n) = 0; for k = 1:1000 t_k = t(k); an(n) = an(n) + 2...

写一段代码，要求如下：写一段能用MATLAB软件制周期T1=1、幅度E=1 的对称方波的前10 项傅里叶级数的系数(三角函数形式)，并用前5项恢复原信号。(1)画出原时域波形和幅度谱: (2)绘出恢复后的时域波形，并与原波形比较并简要说明。

t = linspace(0, T1, 1000); f = a0/2; for i = 1:m f = f + an(i)*cos(2*pi*i*t/T1) + bn(i)*sin(2*pi*i*t/T1); end % 画出原时域波形和幅度谱 t = linspace(0, T1, 1000); x = E*square(2*pi*t/T1); figure; ...

%% t1=(0:100*pi/999:100*pi); t2=(0:110*pi/999:110*pi); t3=(0:120*pi/999:120*pi); t4=(0:130*pi/999:130*pi); t5=(0:140*pi/999:140*pi); t6=(0:150*pi/999:150*pi);

t1 = linspace(0, 2*pi, round(2*pi*r/w1)); t2 = linspace(0, 2*pi, round(2*pi*r/w2)); t3 = linspace(0, 2*pi, round(2*pi*r/w3)); t4 = linspace(0, 2*pi, round(2*pi*r/w4)); t5 = linspace(0, 2*pi, round(2*...

MATLAB中已知变量的取值范围为0~2一产生以”为步长的行向量t1; 一利用函数linspace函数产生10个元素的行向量2:-求y1 = sin(t1),y2 = cos(t2)； 一将y1中小于0的数去除，将y2中小于0的数替换 为0；

1. 首先，你需要创建一个从0到2，步长为1的行向量t1。这可以通过linspace函数实现，该函数返回等间距的线性分布点。在这个例子中，你想要10个元素，所以代码会是： matlab t1 = linspace(0, 2, 10); ...

ft=t×[u(t-t1)-u(t-t2)] 0<t1<t2用matlab绘制该信号的波形

这个数学表达式 ft = t*[u(t - t1) - u(t - t2)] 描述了一个单位阶跃函数 (Unit Step Function) 的变型，其中 t 是时间变量，u(t) 是单位阶跃函数，当 t > 0 时取值为1，否则为0。这里 u(t - t1) - u(t - ...

在一个波浪时间序列中，波高最大的波浪成为最大波高，极为Hmax,对应周期为Tmax, 序列中连续N 个波中从最大的波高开始，前N/ 10 个最大波的平均值称为 1/10大波的平均波高．记为 ，又称为显著波高，其对应的波的周期平均值为T1/10，同样波列中最大的 1 / 3 个大波的平均值．记为 , 又称为有效波高，其对应的波的平均周期为有效波周期T1/3. (1)利用MATLAB编写计算函数计算最大波高和最大波周期显著波高，显著波周期和有效波高，有效波周期。并对实测数据就行计算。 (2)利用瑞利分布和韦布尔分布对该波浪序列的分布进行拟合，比较哪种分布函数拟合较好

% H1_10-1/10大波的平均波高，T1_10-1/10大波的平均波周期 % H1_3-1/3大波的平均波高，T1_3-1/3大波的平均波周期 % 计算最大波高和最大波周期 [Hmax,idx] = max(timeSeries(:,2)); Tmax = timeSeries(idx,1); % ...

代码解释 time = np.linspace(t1, t2, data.shape[0])

其中，np.linspace()是numpy库中的函数，用于生成等间隔的数值序列。具体参数解释如下： - t1：时间范围的起始值。 - t2：时间范围的结束值。 - data.shape[0]：数据数组的长度，即生成的时间序列的长度。 - time：...

周期方波matlab

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