代码使用 coe_num 和 azi_num 变量将 xxi 和 xxq 中的暂态响应去掉，得到了滤波后的信号的主要部分。怎么去掉的

代码中使用了以下语句将 `xxi` 和 `xxq` 中的暂态响应去掉：

xxi=xxi(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2);
xxq=xxq(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2);

其中，`coe_num` 表示滤波器的系数数量，`azi_num` 表示需要滤波的信号的长度。这里的暂态响应指的是滤波器的初始响应，也就是滤波器的前几个输出值。

具体地，这两行代码将 `xxi` 和 `xxq` 的前 `coe_num*2` 个元素去掉，因为这些元素包含了滤波器的初始响应。然后，代码只保留 `xxi` 和 `xxq` 中从第 `coe_num*2+1` 个元素到第 `(azi_num+coe_num*2)` 个元素之间的元素，这样就得到了滤波后信号的主要部分，去掉了滤波器的初始响应。

相关问题

%生成高斯谱杂波 xxi=conv(b,xi); %卷积和多项式乘法 xxq=conv(b,xq); xxi=xxi(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2);%目的是去掉暂态响应 xxq=xxq(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2); xisigmac=std(xxi); %标准差 ximuc=mean(xxi); %数组的均值 yyi=(xxi-ximuc)/xisigmac; %标准分数 xqsigmac=std(xxq); xqmuc=mean(xxq); yyq=(xxq-xqmuc)/xqsigmac; %归一化

这段代码的作用是生成高斯白噪声，并将其滤波。具体地，代码中使用了滤波器系数向量 `b` 对两个高斯白噪声信号 `xi` 和 `xq` 进行卷积，从而生成了滤波后的信号 `xxi` 和 `xxq`。然后，代码使用 `coe_num` 和 `azi_num` 变量将 `xxi` 和 `xxq` 中的暂态响应去掉，得到了滤波后的信号的主要部分。

接下来，代码计算了 `xxi` 的标准差和均值，并使用这两个值将 `xxi` 归一化得到 `yyi`。同样地，代码也计算了 `xxq` 的标准差和均值，并使用这两个值将 `xxq` 归一化得到 `yyq`。这个过程可以用来对信号进行预处理，以便在后续的处理中更好地处理信号的不同部分，提高信号处理的效果。

%形成滤波器频率响应 coe_num=12; %求滤波器系数，用傅里叶级数展开法 for n=0:coe_num coeff(n+1)=2sigmafsqrt(pi)exp(-4sigmaf^2pi^2n^2/fr^2)/fr; end for n=1:2coe_num+1 if n<=coe_num+1 b(n)=1/2coeff(coe_num+2-n); else b(n)=1/2*coeff(n-coe_num); end end

这段代码的作用是生成一个带有高斯形状的滤波器的系数向量，并且计算出这个滤波器的频率响应。

首先，代码中定义了一个变量 `coe_num`，表示滤波器的系数数量。然后，使用傅里叶级数展开法计算出了滤波器的系数向量 `coeff`。具体地，对于每个系数 `coeff(n+1)`，使用了高斯函数的形式计算出其值，其中 `sigmaf` 表示高斯函数的标准差，`fs` 表示采样频率，`fr` 表示需要滤波的信号的最高频率。这个过程可以看作是在对信号进行滤波时，通过计算滤波器的系数，实现了对信号进行滤波的效果。

接下来，代码中使用了对称 FIR 滤波器的设计方法，根据滤波器的系数向量 `coeff`，生成了一个长度为 `(2*coe_num+1)` 的系数向量 `b`。具体地，使用了类似于对称反转的方法，将 `coeff` 按照一定的规则复制到 `b` 中。最后，代码计算出了这个滤波器的频率响应，可以用于分析这个滤波器在不同频率下的滤波效果。