在V1=sin(wx)+a_3sin(3wx+b_3)+a_5sin(5wx+b_5)+a_7sin(7wx+b_7); 信号中加入20dB到40dB信噪比的awgn信号,用matlab编写

时间: 2024-05-26 19:12:57 浏览: 17
答案: 可以按照以下步骤用Matlab编写代码来加入20dB到40dB信噪比的awgn信号: 1. 首先,定义V1信号的波形和参数a、b、w,并生成该信号的时间序列t: w = 2*pi/1000; t = 0:0.001:1; a = [0,0,0,1,0,0,0,1/3,0,0,0,1/5,0,0,0,1/7]; b = [0,0,0,0,0,0,0,pi/2,0,0,0,pi/2,0,0,0,pi/2]; V1 = zeros(size(t)); for k = 1:2:15 V1 = V1 + a((k+1)/2)*sin(k*w*t+b((k+1)/2)); end 2. 接着,为该信号添加20dB到40dB信噪比的awgn信号,可以使用“awgn”函数来实现: SNR = 20:1:40; % 信噪比范围 V1_noisy = cell(length(SNR),1); for ii = 1:length(SNR) V1_noisy{ii} = awgn(V1,SNR(ii),'measured','db'); % 添加噪声 end 3. 最后,可以分别绘制原始信号和不同信噪比下的带噪声信号,并对比它们的频谱图: figure; subplot(3,1,1); plot(t,V1); title('Original Signal'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); for ii = 1:length(SNR) subplot(3,1,ii+1); plot(t,V1_noisy{ii}); title(sprintf('Noisy Signal (SNR = %d dB)',SNR(ii))); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); end figure; subplot(2,1,1); pwelch(V1,[],[],[],1000,'onesided'); title('Original Signal PSD'); subplot(2,1,2); for ii = 1:length(SNR) pwelch(V1_noisy{ii},[],[],[],1000,'onesided'); hold on; end legend(sprintfc('SNR = %d dB',SNR)); title('Noisy Signal PSD (with various SNR)'); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Power/Frequency'); 注意:上述代码仅为示例,实际使用时需要根据具体需求进行适当修改和调整。

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2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

function [v1,v2,R,x1,x2,t1_,t2_,S_,flag,flag1]= get_env_feedback(v1,v2,A,x1,x2,t1,t2,S,i,episode_max,flag1) M=194.295*1000; step=0.2; v1=v1(S); v2=v2(S); f1= LineResistance(v1,M); f2= LineResistance(v2,M); flag = 0; if A ==1 %11 a1=1; F1=M*a1+f1; a2=1; F2=M*a2+f2; elseif A ==2 %12 a1=1; F1=M*a1+f1; F2=f2; a2=0; elseif A == 3 %13 a1=1; F1=M*a1+f1; F2=0; a2=-f2/M; elseif A == 4%21 a1=0; F1=f1; a2=1; F2=M*a2+f2; elseif A ==5%22 a1=0; F1=f1; F2=f2; a2=0; elseif A ==6%23 a1=0; F1=f1; F2=0; a2=-f2/M; elseif A == 7%31 F1=0; a1=-f1/M; a2=1; F2=M*a2+f2; elseif A == 8%32 F1=0; a1=-f1/M; F2=f2; a2=0; elseif A == 9%33 F1=0; a1=-f1/M; F2=0; a2=-f2/M; elseif A ==10 %41 F1=BrakingCharacteristics(v1)*1000; a1=-(F1+f1)/M; a2=1; F2=M*a2+f2; elseif A ==11 %42 F1=BrakingCharacteristics(v1)*1000; a1=-(F1+f1)/M; F2=f2; a2=0; elseif A ==12 %43 F1=BrakingCharacteristics(v1)*1000; a1=-(F1+f1)/M; F2=0; a2=-f2/M; elseif A ==13 %14 a1=1; F1=M*a1+f1; F2=BrakingCharacteristics(v2)*1000; a2=-(F2+f2)/M; elseif A ==14 %24 a1=0; F1=f1; F2=BrakingCharacteristics(v2)*1000; a2=-(F2+f2)/M; elseif A ==15 %34 F1=0; a1=-f1/M; F2=BrakingCharacteristics(v2)*1000; a2=-(F2+f2)/M; elseif A == 16 %44 F1=BrakingCharacteristics(v1)*1000; a1=-(F1+f1)/M; F2=BrakingCharacteristics(v2)*1000; a2=-(F2+f2)/M; end S_=S+1; v1(S_)=v1(S)+a1*step; v2(S_)=v2(S)+a2*step; x1(S_)=x1(S)+v1(S)*step+0.5*a1*step^2; x2(S_)=x2(S)+v2(S)*step+0.5*a2*step^2; t1_=t1+step; t2_=t2+step; v1_=v1(S_); v2_=v2(S_); x1_=x1(S_); x2_=x2(S_); if (v1_<=0 && abs(t1_-96)<=3 && abs(x1_-1530)<=10)&&(v2_<=0 && abs(t2_-96)<=3 && abs(x2_-1580)<=10) R=50; elseif x1_>1540 || v1_*3.6>=80 ||(v1_<=0 && (t1_<93||x1_<1520))||t1_>99||x2_>1590 || v2_*3.6>=80 ||(v2_<=0 && (t2_<93||x2_<1570))||t2_>99 R=-1; flag = 1; else R=0; end if flag1==1||((v1_<=0 && abs(t1_-96)<=3 && abs(x1_-1530)<=10)&&(v2_<=0 && abs(t2_-96)<=3 && abs(x2_-1580)<=10)) flag1=1; else flag1=0; end if i==episode_max figure(2) plot(x1,v1) xlabel("距离") ylabel("速度") axis([0 1531 0 22.22222222222223]) figure(3) plot(x2,v2) xlabel("距离") ylabel("速度") axis([0 1581 0 22.22222222222223]) else end end

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