代码中输入信号x[n]中的那个分量被系统抑制了% Program P1_1 % Simulation of an M-point Moving Average Filter % Generate the input signal clear, close all, n = 0:100; s1 = cos(2*pi*0.05*n); % A low-frequency sinusoid s2 = cos(2*pi*0.47*n); % A high frequency sinusoid x = s1+s2; % Implementation of the moving average filter M = input('Desired length of the filter = '); num = ones(1,M); y = filter(num,1,x)/M; % Display the input and output signals subplot(2,2,1); plot(n, s1); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Signal #1'); subplot(2,2,2); plot(n, s2); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Signal #2'); subplot(2,2,3); plot(n, x); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Input Signal'); subplot(2,2,4); plot(n, y); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Output Signal');

时间: 2024-04-01 22:33:00 浏览: 24
根据代码,输入信号x[n]中没有被系统抑制的分量,因为该程序是一个移动平均滤波器,它将输入信号的所有频率分量都通过加权平均的方式进行平滑处理,因此输出信号y中所有的频率分量都会被保留。但是,由于滤波器的长度M限制了其频率响应的带宽,因此高频分量可能会被滤波器抑制。可以通过绘制移动平均滤波器的幅频响应来证实这一点。
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% Program P1_1 % Simulation of an M-point Moving Average Filter % Generate the input signal clear, close all, n = 0:100; s1 = cos(2*pi*0.05*n); % A low-frequency sinusoid s2 = cos(2*pi*0.47*n); % A high frequency sinusoid x = s1+s2; % Implementation of the moving average filter M = input('Desired length of the filter = '); num = ones(1,M); y = filter(num,1,x)/M; % Display the input and output signals subplot(2,2,1); plot(n, s1); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Signal #1'); subplot(2,2,2); plot(n, s2); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Signal #2'); subplot(2,2,3); plot(n, x); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Input Signal'); subplot(2,2,4); plot(n, y); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Output Signal'); 解释代码

这段代码实现了一个M点移动平均滤波器的模拟。它生成了一个包含低频和高频正弦波的信号,并将它们相加作为输入信号x。用户可以输入期望的滤波器长度M。接着,代码使用“ones”函数生成一个长度为M的全1向量作为滤波器的系数,然后使用“filter”函数对输入信号x进行滤波,并将结果除以M得到输出信号y。最后,代码绘制了输入信号、输出信号和两个原始信号的图形。subplot函数用于在同一图形窗口中绘制多个子图。每个子图的横轴是时间索引n,纵轴是信号幅度。图形的标题显示了信号的类型,以及输入信号和输出信号的标识。

增大正弦信号s1[n]和s2[n]的频率有什么效果% Program P1_1 % Simulation of an M-point Moving Average Filter % Generate the input signal clear, close all, n = 0:100; s1 = cos(2*pi*0.05*n); % A low-frequency sinusoid s2 = cos(2*pi*0.47*n); % A high frequency sinusoid x = s1+s2; % Implementation of the moving average filter M = input('Desired length of the filter = '); num = ones(1,M); y = filter(num,1,x)/M; % Display the input and output signals subplot(2,2,1); plot(n, s1); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Signal #1'); subplot(2,2,2); plot(n, s2); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Signal #2'); subplot(2,2,3); plot(n, x); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Input Signal'); subplot(2,2,4); plot(n, y); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Output Signal');

增大正弦信号s1[n]和s2[n]的频率将会改变输入信号的频谱特性。具体来说,增大s1[n]的频率会使得输入信号中的低频分量减少,而增大s2[n]的频率会使得输入信号中的高频分量增加。这将会影响到滤波器的效果,因为不同的信号特性需要不同的滤波器来处理。例如,如果输入信号中的高频分量很强,那么可能需要使用高通滤波器来抑制这些分量。相反,如果输入信号中的低频分量很强,那么可能需要使用低通滤波器来平滑信号并抑制高频分量。因此,在实际应用中,需要根据输入信号的特性来选择合适的滤波器。

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% SolarCollector.m % ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- % % Simple first-order solar collector model (M-file called by TRNSYS type 155) % % Data passed from / to TRNSYS % ---------------------------- % % trnTime (1x1) : simulation time % trnInfo (15x1) : TRNSYS info array % trnInputs (nIx1) : TRNSYS inputs % trnStartTime (1x1) : TRNSYS Simulation Start time % trnStopTime (1x1) : TRNSYS Simulation Stop time % trnTimeStep (1x1) : TRNSYS Simulation time step % mFileErrorCode (1x1) : Error code for this m-file. It is set to 1 by TRNSYS and the m-file should set it to 0 at the % end to indicate that the call was successful. Any non-zero value will stop the simulation % trnOutputs (nOx1) : TRNSYS outputs % % % Notes: % ------ % % You can use the values of trnInfo(7), trnInfo(8) and trnInfo(13) to identify the call (e.g. first iteration, etc.) % Real-time controllers (callingMode = 10) will only be called once per time step with trnInfo(13) = 1 (after convergence) % % The number of inputs is given by trnInfo(3) % The number of expected outputs is given by trnInfo(6) % WARNING: if multiple units of Type 155 are used, the variables passed from/to TRNSYS will be sized according to % the maximum required by all units. You should cope with that by only using the part of the arrays that is % really used by the current m-File. Example: use "nI = trnInfo(3); myInputs = trnInputs(1:nI);" % rather than "MyInputs = trnInputs;" % Please also note that all m-files share the same workspace in Matlab (they are "scripts", not "functions") so % variables like trnInfo, trnTime, etc. will be overwritten at each call. % % ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- % This example implements a very simple solar collector model. The component is iterative (should be called at each % TRNSYS call) % % trnInputs % --------- % % trnInputs(1) : Ti, collector inlet temperature % trnInputs(2) : mdot, collector flowrate % trnInputs(3) : Tamb , ambient temperature % trnInputs(4) : Gt, solar radiation in the collector plane % % trnOutputs解释下这段代码

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