stem(h,'.');

这是一个 MATLAB 的语句示例，用于绘制数字滤波器的冲击响应。其中 h 是一个行向量，包含了数字滤波器的冲击响应系数。这个语句可以使用 stem 函数绘制数字滤波器的冲击响应图像。

在信号处理中，数字滤波器的冲击响应通常用于评估数字滤波器的性能。在 MATLAB 中，可以使用 filter 函数对信号进行滤波处理，需要提供数字滤波器的传递函数系数。使用这个语句可以绘制数字滤波器的冲击响应图像，从而观察数字滤波器在时域上的响应特性。

在该语句中，使用 stem 函数绘制数字滤波器的冲击响应图像。其中，h 是一个长度为 N 的行向量，包含了数字滤波器的冲击响应系数。stem 函数可以绘制离散数据的图像，每个数据点的位置由 x 坐标确定，每个数据点的大小由 y 坐标确定。在这个例子中，使用 '.' 指定了绘制的图像为点图，每个点的大小为默认值。这个冲击响应图像可以帮助我们更好地评估数字滤波器的性能，例如滤波器的幅频响应、群延迟、截止频率等。

例如，可以使用以下代码绘制数字滤波器的冲击响应图像：

stem(h,'.');

这个命令会使用 stem 函数绘制数字滤波器的冲击响应图像，其中 h 是一个长度为 N 的行向量，包含了数字滤波器的冲击响应系数。图像中的每个点代表数字滤波器在对应时刻的输出值，可以使用这个图像评估数字滤波器的性能。

相关问题

H_base=stem(tau,pdb,'r.');

这段代码的意思是根据输入的参数 `tau` 和 `pdb`，求出一个名为 `H_base` 的变量。在这里，`tau` 和 `pdb` 分别是输入的两个变量，`'r.'` 是一个字符串，表示绘制标记的样式。

具体来说，`H_base` 是一个由坐标点构成的数组，用于绘制一条二维图形。这个数组的每个点的坐标是 `(tau(i), pdb(i))`，其中 `tau(i)` 和 `pdb(i)` 分别是 `tau` 和 `pdb` 的第 `i` 个元素。`stem` 函数会将这些点绘制成一条类似于垂直的柱状图的图形。

逐行分析代码n1 = 0:1:9; x1 =exp(0.2*n1); n2=0:1:19 h = sin(0.2*n2)+cos(0.5*n2) N =length(x1)+length(h)-1; n = 0:N-1; y2 = circonvt(x1,h,N); x1 = [x1 zeros(1,N-length(x1))]; h = [h zeros(1,N-length(h))]; X1 = fft(x1,N); H = fft(h,N); X = X1.*H; x = ifft(X); x = real(x); subplot(2,2,1);stem(n,x1);title('x1(n)'); subplot(2,2,2);stem(n,h);title('h(n)'); subplot(2,2,3);stem(n,x);title('线性卷积')

这段代码实现了两个序列的线性卷积，并在图像上展示了结果。代码的具体含义如下：

第1行：定义了一个长度为10的整数序列n1，从0开始，步长为1，最大值为9。

第2行：使用exp函数对n1进行指数变换，得到一个新的序列x1。

第3行：定义了一个长度为20的整数序列n2，从0开始，步长为1，最大值为19。

第4行：使用sin和cos函数对n2进行变换，得到一个新的序列h，h的每个元素是sin(0.2*n2)+cos(0.5*n2)的值。

第5行：计算了x1和h的长度之和减1的值，赋值给变量N。

第6行：定义了一个序列n，长度为N，从0开始，步长为1，最大值为N-1。

第7行：使用circonvt函数对x1和h进行线性卷积，得到一个新的序列y2。

第8行：使用zeros函数将x1的长度补齐到N，并将结果赋值给x1。

第9行：使用zeros函数将h的长度补齐到N，并将结果赋值给h。

第10行：对x1进行FFT计算，得到一个新的序列X1，长度为N。

第11行：对h进行FFT计算，得到一个新的序列H，长度为N。

第12行：将X1和H进行点乘操作，得到一个新的序列X。

第13行：对X进行逆FFT计算，得到一个新的序列x。

第14行：使用real函数取x的实部。

第15-17行：使用subplot和stem函数在图像上展示x1、h和x序列的值，并为每个子图设置标题。