N=1000; f=10; t=linspace(0,1,N); x=sin(2*pi*f*t); e=0.2*randn(1,N); xe=x+e;以上是什么意思

时间: 2023-12-06 11:40:01 浏览: 176
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如作y=sin(t)的二维图形-matlab及其在电子信息课程中的应用_西电第三版__第一到第五章课件

这段代码是在 MATLAB 中生成一个长度为 1000 的采样信号 x，该信号是一个频率为 10 Hz 的正弦波。同时，添加了一个长度为 1000 的高斯白噪声序列 e，其中每个元素都是从均值为 0，标准差为 0.2 的正态分布中随机采样得到的。最后，将信号 x 和噪声序列 e 线性相加得到受干扰的信号 xe。
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1. **创建等间距点集**：通过linspace函数，如x=linspace(0,2*pi,100)，可以生成在指定区间内的等间距点序列，这对于绘制连续曲线至关重要。 2. **基础绘图函数**： - plot(x,y)：用于绘制一条线，其中x和...
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最后，实例展示了如何在指定的x轴范围内（0到2π），同时绘制两个曲线y1 = 2*exp(-0.5*x)和y2 = cos(4*pi*x)，并附带了相应的标题、坐标轴说明和图例。 通过这个教程，学习者可以掌握MATLAB的基本绘图技巧，...

clc,clear; syms n m a=3/4*pi;%扇形角度 l=2;%半径长度 t=linspace(0,a,100); r=linspace(0,l,100); f= (2*m+pi/6).*sin(n*pi/a*m); c1= 2/a*int(f,m,[0,a])*(r/a).^(n*pi/a);%系数 [t,r]=meshgrid(t,r); [x,y]=pol2cart(t,r); u=symsum(c1.*sin(n*pi/a.*t),n,1,5); mesh(x,y,u)

代码中使用了 syms 命令定义了符号变量，linspace 命令生成了一些向量，meshgrid 命令生成了网格，pol2cart 命令将极坐标转换为直角坐标，symsum 命令计算了傅里叶级数展开的系数，并最终使用 mesh 命令绘制了三维...

% 设置参数 fs = 1000; % 采样频率 f1 = 50; % 信号频率1 f2 = 100; % 信号频率2 amp1 = 1; % 信号1振幅 amp2 = 0.5; % 信号2振幅 % 生成信号 t = linspace(0, 1, fs); x1 = amp1*sin(2*pi*f1*t); x2 = amp2*sin(2*pi*f2*t); x = x1 + x2; % 计算频谱 N = length(x); f = (0:N-1)*(fs/N); X = fft(x)/N; X = X(1:N/2+1); X(2:end-1) = 2*X(2:end-1); % 画图 figure; subplot(2,1,1); plot(t, x); title('时域信号'); xlabel('时间 (秒)'); ylabel('幅度'); subplot(2,1,2); plot(f, abs(X)); title('频域信号'); xlabel('频率 (赫兹)'); ylabel('幅度');检查上述代码能否运行，如不能把修改结果重新发我

x1 = amp1*sin(2*pi*f1*t); x2 = amp2*sin(2*pi*f2*t); x = x1 + x2; % Calculate spectrum N = length(x); f = (0:N-1)*(fs/N); X = fft(x)/N; X = X(1:N/2+1); X(2:end-1) = 2*X(2:end-1); % Plot figure; ...

clc; clear; syms n t a = 3/4*pi; % 扇形角度 l = 2; % 半径长度 r = linspace(0, l, 100); f = (2*t+pi/6)*sin(n*pi/a); c1 = 2/a * int(f, t, [0, a]) .* (r./a).^(n*pi/a); [t, r] = meshgrid(linspace(0,a,100), r); [x, y] = pol2cart(t, r); u = sum(c1 .* sin(n*pi/a) .* ones(size(r)) .*(r./a).^(n*pi/a), 'all'); mesh(x, y, u);

具体来说，它先定义了扇形区域的角度和半径长度，然后用符号计算工具箱中的syms函数定义了两个符号变量n和t，接着用linspace函数在半径范围内生成100个均匀分布的点r，用一个函数f表示在扇形区域内的函数关系。...

优化% 非均匀采样的信号 t = linspace(0, 1, 1000); x = sin(2*pi*50*t) ; % 采样频率随时间变化 fs = 1 + sin(t); % 进行非均匀采样 xn = x .*cos(2*pi*fs.*t); % 绘制采样结果的频谱图 N = length(xn); X = fftshift(fft(xn)); f = linspace(-pi, pi, N); plot(f, abs(X));xlabel('频率');ylabel('幅值'); title('非均匀采样信号的频谱图');

x = sin(2*pi*50*t); % 采样频率随时间变化 fs = 1 + sin(t); % 进行非均匀采样，乘上权重函数 w = 1./sqrt(fs); xn = x .* w; % 绘制采样结果的频谱图 N = length(xn); X = fftshift(fft(xn)); f = linspace(-pi...

N=230; t=linspace(-10,10,N); j=sqrt(-1); f=1/2*sin(t).*heaviside(t); f1=1/2*sin(t-1).*heaviside(t-1); dt=4/(N-1); M=401; w=linspace(-2*pi,2*pi,M); F=f*exp(-j*t'*w)*dt; F1=f1*exp(-j*t'*w)*dt; subplot(3,1,1); plot(t,f,t,f1,'r'),grid on title('原信号与时移后的信号'); subplot(3,1,2); plot(w,abs(F),w,abs(F1),'r'),grid on title('幅度谱') subplot(3,1,3); plot(w,angle(F),w,angle(F1),'r'),grid on title('相位谱')

2. F=f*exp(-j*t'*w)*dt; F1=f1*exp(-j*t'*w)*dt; 第六行代码计算了原始信号 f 和时移后的信号 f1 的傅里叶变换 F 和 F1，采用了快速傅里叶变换算法（FFT）。其中 exp(-j*t'*w) 表示傅里叶变换的指数部分，dt 表示...

t = linspace(0, 10, 1000); A2 = 1; % 幅度 omega2 = 2*pi; % 角频率 f2 = 0; n = 1:2:9; % 系数n的取值 for i = 1:length(n) f2 = f2 + (A2./(n.*pi)).*sin(n.*omega2.*t); % 矩形波函数 end plot(t, f2); title(‘矩形波函数'); xlabel(‘时间 t'); ylabel(‘幅度 f(t)'); 使数组兼容，代码如何改

t = linspace(0, 10, 1000); A2 = 1; % 幅度 omega2 = 2*pi; % 角频率 f2 = 0; n = 1:2:9; % 系数n的取值 for i = 1:length(n) f2 = f2 + (A2./(n.*pi)).*sin(n.*omega2.*t); % 矩形波函数 end plot(t, f2); title...

t = 0:0.0001:0.05; m = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t); fc = 2000; c = cos(2*pi*fc*t); usb = m.*c - imag(hilbert(m)).*sin(2*pi*fc*t); lsb = m.*c + imag(hilbert(m)).*sin(2*pi*fc*t); subplot(2,2,1); plot(t,usb); title('上边带调制信号时域波形'); subplot(2,2,2); plot(t,lsb); title('下边带调制信号时域波形'); fs = 1/(t(2)-t(1)); N = length(t); f = linspace(-fs/2,fs/2,N); usb_fft = fftshift(fft(usb))/N; lsb_fft = fftshift(fft(lsb))/N; subplot(2,2,3); plot(f,abs(usb_fft)); title('上边带调制信号幅度频谱图'); subplot(2,2,4); plot(f,abs(lsb_fft)); title('下边带调制信号幅度频谱图');请扩展以上MATLAB语言实现对SSB调制信号的相干解调，并作出图形

m = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t); fc = 2000; c = cos(2*pi*fc*t); % 上边带调制信号 usb = m.*c - imag(hilbert(m)).*sin(2*pi*fc*t); % 下边带调制信号 lsb = m.*c + imag(hilbert(m)).*sin(2*pi*fc*t); % ...

r = 5 t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) x = r * np.cos(t) y = r * np.sin(t) approx = pathlength(x, y) exact = 2 * np.pi * r

t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) x = r * np.cos(t) y = r * np.sin(t) approx = pathlength(x, y) exact = 2 * np.pi * r print("Approximate path length:", approx) print("Exact path length:", exact) ...

x_ori = sin(2*pi*5*t)+0.7*sin(2*pi*2*t)+0.4*sin(2*pi*7*t-1);

x_ori = np.sin(2*np.pi*5*t) + 0.7*np.sin(2*np.pi*2*t) + 0.4*np.sin(2*np.pi*7*t-1) # 绘制信号图像 plt.plot(t, x_ori) plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.title('Original Signal') plt....

t = 0:0.0001:0.05; m = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t); % 载波 fc = 2000; c = cos(2*pi*fc*t); % 上边带调制 usb = m.*c - imag(hilbert(m)).*sin(2*pi*fc*t); % 下边带调制 lsb = m.*c + imag(hilbert(m)).*sin(2*pi*fc*t); % 时域波形图 subplot(2,1,1); plot(t,usb); title('上边带调制信号时域波形'); subplot(2,1,2); plot(t,lsb); title('下边带调制信号时域波形'); % 幅度频谱图 fs = 1/(t(2)-t(1)); N = length(t); f = linspace(-fs/2,fs/2,N); usb_fft = fftshift(fft(usb))/N; lsb_fft = fftshift(fft(lsb))/N; subplot(2,1,1); plot(f,abs(usb_fft)); title('上边带调制信号幅度频谱图'); subplot(2,1,2); plot(f,abs(lsb_fft)); title('下边带调制信号幅度频谱图');请扩展以上MATLAB语言实现对SSB调制信号的相干解调，并作出图形

demod_signal = usb .* cos(2*pi*fc*t) - lsb .* sin(2*pi*fc*t); % 带通滤波 [b, a] = butter(10, [2*pi*(fc-10) 2*pi*(fc+10)]/(2*pi*fs), 'bandpass'); demod_signal_filtered = filter(b, a, demod_signal); %...

h=0.015;d=0.008;% h是永磁体高度，d是一个永磁体单元长度 q=0.005;% q是气隙宽度5mm这里单位都换算成米 br=1.31; u0=4*pi*10^-7;M=br/u0;% M是永磁体磁化强度 syms x t; y=2.5*q/5;%计算距离铁心2.5mm处的磁场 Br=0;e=exp(1) x=linspace(0,100,1200); for n=1:2:19 kn=2*n*pi/0.048; Mxn=int(-M*sin(kn*t),t,d,2*d)+int(M*sin(kn*t),t,4*d,5*d); Mxn=2*double(Mxn/0.048); Myn=int(-M*cos(kn*t),t,0,d)+int(M*cos(kn*t),t,2*d,4*d)+int(-M*cos(kn*t),t,5*d,6*d); Myn=2*double(Myn/0.048); c3n=u0*(Mxn+Myn)*(exp(-kn*h-2*kn*q)-exp(-kn*q))/(2*kn); c4n=c3n; Br1=kn*(c3n*exp(-kn*y)+c4n*exp(kn*y))*cos(kn*x*0.001); Br=Br1+Br; end plot(x,Br,"-k",'linewidth',2,'LineStyle','--',"Color",'r'); Br xlabel("x(mm)"); ylabel("Bt(T)");

这段代码是绘制矩形区域内的磁场分布曲线，其中 h、d、q、br、u0、M 均为常量或者计算所得的常量，y 表示距离铁心 2.5mm 处的磁场，x 表示绘制图像的横轴。在循环中计算每个波数对应的磁场分布，最后将所有波数对应...

t = linspace(0,2*pi);x = 16*sin(t).^3;y = 13*cos(t)-5*cos(2*t)-2*cos(3*t)-cos(4*t);plot(x,y)解析这段代码

1. t = linspace(0,2*pi)：生成一个从 0 到 2π 的等差数列，作为参数 t 的取值范围。 2. x = 16*sin(t).^3：根据参数 t，计算心形曲线上每个点的横坐标 x，公式为 x = 16*sin^3(t)。 3. y = 13*cos(t)-5*cos...

matlab仿真t = linspace(0,2*pi); x = 16*sin(t).^3; y = 13*cos(t)-5*cos(2*t)-2*cos(3*t)-cos(4*t); plot(x,y) axis equal代码

- t = linspace(0,2*pi)：生成一个包含 100 个元素的等差数列，数列的起始值是 0，结束值是 2π（即 6.2832），这个数列用来作为参数。 - x = 16*sin(t).^3：根据参数 t，计算出心形曲线的 x 坐标。这里使用了 ...

用matlab绘制这个信号图像，并给出他的代码x = 0.7*sin(2*pi*f1*t) + 1.0*sin(2*pi*f2*t + pi/3) + 0.5*sin(2*pi*f3*t + pi/4);

x = 0.7*sin(2*pi*f1*t) + 1.0*sin(2*pi*f2*t + pi/3) + 0.5*sin(2*pi*f3*t + pi/4); % 绘制信号图像 plot(t, x); grid on; xlabel('时间'); ylabel('信号幅度'); title('信号图像'); 运行上述代码，即可得到...

优化这段代码 N = 1000; % 信号长度 f0 = 100; % 信号频率 deltf = 10; % 频率偏移量 fs = 1000; % 采样率 M = 50; % FIR滤波器阶数 % 生成窄带信号 N1 = N - M; xt = randn(1,N1); fl = f0*2/fs; dfl = deltf/fs; ht = fir1(M,[fl-dfl fl+dfl]); X = conv(xt,ht); % 归一化 X = X/sqrt(var(X)); % 计算包络和相位 HX = imag(hilbert(X)); t = linspace(0,(N-1)/fs,N); Ac = X.cos(2*pi*f0*t) + HX.sin(2*pi*f0*t); As = HX.cos(2*pi*f0*t) - X.sin(2*pi*f0*t); Ph = atan2(As, Ac); At = abs(Ac + 1i*As); % 计算包络平方 A2 = Ac.^2 + As.^2; % 绘制样本值分布直方图 LA = 0:0.05:4.5; LP = -pi/2:0.05:pi/2; LA2 = 0:0.2:16; figure; histogram(At, LA); title('包络A(t)样本值的分布直方图'); figure; histogram(Ph, LP); title('相位Φ(t)样本值的分布直方图'); figure; histogram(A2, LA2); title('包络平方A2(t)样本值的分布直方图');

Ac = X .* cos(2*pi*f0*t) + HX .* sin(2*pi*f0*t); As = HX .* cos(2*pi*f0*t) - X .* sin(2*pi*f0*t); Ph = atan2(As, Ac); At = abs(Ac + 1i*As); % 计算包络平方 A2 = Ac.^2 + As.^2; % 绘制样本值分布直方图 ...

clc; clear all; close all; fs = 44100; dt = 1/fs; T16=0.25; t16 = 0:dt:T16; [temp, k] = size(t16); t4 = linspace(0,4*T16,4*k); t8 = linspace(0,2*T16,2*k); t3_16 = linspace(0,3*T16,3*k); [temp, i] = size(t4); [temp, j] = size(t8); f = 440*(1/2)^(5/12); d = 2^(1/12); mod4 = sin(pi*t4/t4(end)); mod8 = sin(pi*t8/t8(end)); mod16 = sin(pi*t16/t16(end)); blk4 = zeros(1,i); blk8 = zeros(1,j); blk16 = zeros(1,k);

这段代码是一个简单的音频合成器。首先，它定义了一些参数，如采样率(fs)、...然后，它定义了一些频率和音调相关的变量(f、d)。最后，它创建了一些空的块向量(blk4、blk8、blk16)，这些向量将用于存储合成信号的块。

data1 = sin(linspace(0, 2*pi,1000)); data2 = sin(linspace(0, 2*pi,1000)); data=[data1;data2];

其中，linspace(0, 2*pi,1000) 用于生成一个从0到2π的等差数列，共有1000个元素，作为正弦函数的自变量，然后用 sin() 函数计算出每个自变量对应的函数值，最后将两个正弦波形数据按行拼接成一个二维矩阵。

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩