clc clear A=[ 1, 0, 0, 0 ];%分母多项式 B=[ 1, 5, 5, 1 ];%分子多项式 [H,W]=freqz(B,A,50); freqz(B,A,50)
时间: 2023-10-01 21:07:44 浏览: 31
这段代码使用 MATLAB 的信号处理模块中的 freqz 函数来计算给定系统的幅度和相位响应。其中,A 和 B 分别是系统函数的分母多项式和分子多项式的系数向量。freqz 函数返回两个向量 H 和 W,分别表示系统的频率响应和对应的频率点。50 表示在 0 到 pi 的频率范围内计算 50 个点。最后,代码使用 freqz 函数绘制系统的频率响应图。
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clc clear A=[ 1, 0, 0, 0 ];B=[ 1, 5, 5, 1 ]; [H,W]=freqz(B,A,50); freqz(B,A,50)
这段 MATLAB 代码的作用是计算一个离散时间系统的频率响应,并绘制其幅频特性。
下面是这段代码的逐行解释:
```MATLAB
clc
clear
```
这两行代码分别清空命令窗口和工作空间中的所有变量。
```MATLAB
A = [1, 0, 0, 0];
B = [1, 5, 5, 1];
```
这两行代码定义了系统的分子多项式 B 和分母多项式 A。这里,B = [1, 5, 5, 1] 表示 $B(z) = z^3 + 5z^2 + 5z + 1$,A = [1, 0, 0, 0] 表示 $A(z) = z^0$。
```MATLAB
[H, W] = freqz(B, A, 50);
```
这行代码使用 `freqz` 函数计算系统的频率响应。`freqz` 函数的第一个输入参数是分子多项式 B,第二个输入参数是分母多项式 A,第三个输入参数是计算频率响应的点数,这里设为 50。
`freqz` 函数的输出参数 H 是频率响应的复数值,W 是对应的频率值。
```MATLAB
freqz(B, A, 50)
```
这行代码绘制系统的幅频特性图。`freqz` 函数的输出可以直接作为 `freqz` 函数的输入参数,以绘制幅频特性图。该行代码没有赋值给变量,因此只是输出了幅频特性图,而没有在 MATLAB 工作区中创建任何变量。
如果您有任何问题或需要进一步的帮助,请随时问我。
clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1;
这段代码是一个MATLAB程序的开头部分,主要包括了清空变量、设置初始值、定义一些常数等内容。具体来说:
- clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。
- m表示系统的总质量,co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。
- g表示重力加速度,center1是一个向量,表示神经网络中心的初始值。
- center是一个2行31列的矩阵,表示神经网络中心的初始值。
- width表示神经网络的宽度,rbfc是一个31行1列的向量,表示神经网络加权矩阵的初始值。
- kesi、kesi0、deta0等变量是一些调节参数,用于控制程序的运行效果。
- ro、rv、ra、rm、r2、gama、roo、ww等变量也是一些常数,用于计算系统的物理量。
- z1、z2等变量是一些初始值,用于进行仿真计算。
- v_max和v_min分别表示系统速度的最大值和最小值,aa是一个常数,用于计算系统的加速度。
需要注意的是,这段代码只是程序的开头部分,具体的仿真计算过程可能在后续的代码中实现。