编写matlab程序 已知t=0:0.1:2*pi;在同一个窗口中绘制2个子图，在每个子图中分别绘制： 编程做函数y1=sin( 2t)的图形，线型为实线，线宽度为1，颜色为红色； y2=sin⁡( t)cos⁡( t)，线型为虚线，线宽度为2，颜色为蓝色。 要求：给每个子图加上相应的title，title中显示具体的函数，并且图中显示网格线

下面是MATLAB代码实现：

t = 0:0.1:2*pi;

% 第一个子图
subplot(2,1,1);
y1 = sin(2*t);
plot(t, y1, 'r-', 'LineWidth', 1);
title('y1 = sin(2t)');
grid on;

% 第二个子图
subplot(2,1,2);
y2 = sin(t) .* cos(t);
plot(t, y2, 'b--', 'LineWidth', 2);
title('y2 = sin(t)cos(t)');
grid on;

其中，`subplot(2,1,1)`表示将图分成2行1列，当前绘制的是第1个子图；`subplot(2,1,2)`表示当前绘制的是第2个子图。`sin(2*t)`表示计算`sint(2t)`的值，`sin(t) .* cos(t)`表示计算`sintcost`的值。`'r-'`表示红色实线，`'b--'`表示蓝色虚线。`title()`函数用于添加标题，`grid on`用于显示网格线。

相关问题

已知t=0:0.1:2*pi;在同一个窗口中绘制2个子图，在每个子图中分别绘制： （1）随机确定 、 ，编程做函数 的图形，线型为实线，线宽度为1，颜色为红色； （2） ，线型为虚线，线宽度为2，颜色为蓝色。 要求：给每个子图加上相应的title，title中显示具体的函数，并且图中显示网格线。

下面是MATLAB代码实现：

t = 0:0.1:2*pi;

% 第一个子图
subplot(2,1,1);
y1 = rand(size(t));
plot(t, y1, 'r-', 'LineWidth', 1);
hold on;
y2 = sin(t);
plot(t, y2, 'b--', 'LineWidth', 2);
title('随机确定函数与正弦函数');
legend('随机确定函数', '正弦函数');
grid on;

% 第二个子图
subplot(2,1,2);
y3 = rand(size(t));
plot(t, y3, 'r-', 'LineWidth', 1);
hold on;
y4 = cos(t);
plot(t, y4, 'b--', 'LineWidth', 2);
title('随机确定函数与余弦函数');
legend('随机确定函数', '余弦函数');
grid on;

其中，`subplot(2,1,1)`表示将图分成2行1列，当前绘制的是第1个子图；`subplot(2,1,2)`表示当前绘制的是第2个子图。`rand(size(t))`表示生成一个与`t`同样大小的随机数矩阵。

用matlab仿真，已知xa (t)=【1+cos(200*pi*t)】cos1200*pi*t，用DFT做频谱分析，要求能分辨xa (t)的所有频率分量。

为了对给定信号 \( x_a(t) = [1 + \cos(200\pi t)]\cos(1200\pi t) \) 进行频谱分析，并确保能分辨出所有的频率分量，我们需要进行以下步骤：

1. **确定信号的频率成分**：
- \( \cos(1200\pi t) \) 的频率为 \( 600 \) Hz。
- \( \cos(200\pi t) \) 的频率为 \( 100 \) Hz。
- 因此，信号 \( x_a(t) \) 包含的频率成分为 \( 600 \pm 100 \) Hz，即 \( 500 \) Hz 和 \( 700 \) Hz。

2. **选择合适的采样频率**：
- 根据奈奎斯特定理，采样频率 \( f_s \) 应至少为信号最高频率的两倍。为了确保频率分辨率，我们选择 \( f_s = 10 \) kHz。

3. **确定采样点数**：
- 为了提高频率分辨率，我们需要增加采样点数 \( N \)。选择 \( N = 1024 \) 点。

4. **生成时间向量**：
- 时间向量 \( t \) 可以通过 \( t = (0:N-1)/f_s \) 生成。

5. **生成信号**：
- 根据给定的公式生成信号 \( x_a(t) \)。

6. **进行DFT分析**：
- 使用FFT（快速傅里叶变换）进行频谱分析。

以下是MATLAB代码示例：

% 参数设置
f_s = 10000; % 采样频率
N = 1024; % 采样点数
t = (0:N-1)/f_s; % 时间向量

% 生成信号
x_a = (1 + cos(200*pi*t)) .* cos(1200*pi*t);

% 进行DFT分析
X_a = fft(x_a, N);
f = (0:N-1)*(f_s/N); % 频率向量

% 绘制频谱
figure;
plot(f, abs(X_a)/N);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('Frequency Spectrum of x_a(t)');
grid on;

% 标记频率成分
hold on;
plot(500, 0, 'ro'); % 500 Hz
plot(700, 0, 'ro'); % 700 Hz
hold off;

通过上述步骤和代码，我们可以对信号 \( x_a(t) \) 进行频谱分析，并分辨出所有的频率分量。