function tstem(xn,yn) n=0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n');ylabel(yn); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]); % 时域采样理论验证程序exp2a.m Tp=64/1000; Fs=1000;T=1/Fs; M=Tp*Fs;n=0:M-1; A=444.128;alph=pi*50*2^0.5;omega=pi*50*2^0.5; xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T); Xk=T*fft(xnt,M); yn='xa(nT)';subplot(3,2,1); tstem(xnt,yn); box on;title('(a) Fs=1000Hz'); k=0:M-1;fk=k/Tp; subplot(3,2,2);plot(fk,abs(Xk));title('(a) T*FT[xa(nT)],Fs=1000Hz'); xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度');axis([0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk))])

时间: 2024-03-29 21:41:48 浏览: 24
这段代码是用来验证时域采样理论的,其中包括了采样频率和采样时间的计算,以及生成一个指数衰减的正弦信号。然后通过快速傅里叶变换计算出其频域表示,并将时域和频域的结果绘制在了图像上。具体来说,subplot(3,2,1) 是将时域信号绘制在第一个子图上,subplot(3,2,2) 则是将频域信号绘制在第二个子图上。其中 tstem 函数用来绘制离散信号的幅度图,xlabel 和 ylabel 用来设置坐标轴的标签,axis 用来设置坐标轴的范围。
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function tstem(xn,yn) %时域序列绘图函数 % xn:信号数据序列,yn:绘图信号的纵坐标名称(字符串) n=0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n');ylabel(yn); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]) end哪儿错了

在MATLAB中,函数文件的开头通常需要包含以下两行注释,用于说明函数的作用和输入输出参数: ```matlab function [outputArg1,outputArg2] = functionName(inputArg1,inputArg2) %FUNCTIONNAME 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 ``` 根据上面的格式,你的代码应该修改为: ```matlab function tstem(xn,yn) % 时域序列绘图函数 % xn: 信号数据序列,yn: 绘图信号的纵坐标名称(字符串) n = 0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n'); ylabel(yn); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]) end ``` 修改后,你可以使用该函数来绘制信号数据序列xn的时域图像,纵坐标为yn。注意,该函数的文件名应该与函数名相同。

function tstem(xn,yn) n=0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n');ylabel(yn); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]); A=[1,0.75,0.125]; B=[1,-1]; n=0:20; x1=[1 zeros(1,20)]; y1filter=filter(B,A,x1); stem(n,y1filter); title('y1filter'); xlabel('x'); ylabel('y');

这是一个MATLAB函数,用于绘制离散信号的时域波形图。输入参数xn是离散信号的值,yn是y轴的标签。函数中首先计算出离散信号的长度n,然后用stem函数绘制出时域波形图。xlabel和ylabel函数用于设置x轴和y轴的标签,axis函数用于设置坐标轴范围。 除此之外,代码的最后还包括了另一段MATLAB代码,其中用到了filter函数,用于对一个差分方程系统进行模拟。A和B是差分方程系统的系数,x1是一个输入信号,y1filter是系统对输入信号的响应。stem函数用于绘制离散信号的时域波形图。标题和坐标轴标签也都被设置好了。

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将以下代码写在一起:低通信号的波形是 x= 3sin(8pit) +2cos(4pit),在MATLAB中可以使用以下代码来画出: 复制 % 定义时间范围 t = 0:0.001:1; % 低通信号的波形 x = 3*sin(8*pi*t) + 2*cos(4*pi*t); % 画出波形 plot(t, x); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); title('Low Pass Signal'); 抽样速率为24HZ的抽样序列,可以使用以下代码来生成: 复制 % 定义时间范围 t = 0:0.001:1; % 低通信号的波形 x = 3*sin(8*pi*t) + 2*cos(4*pi*t); % 抽样速率 fs = 24; % 抽样 n = 0:(1/fs):1; xs = 3*sin(8*pi*n) + 2*cos(4*pi*n); % 画出抽样序列 stem(n, xs); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); title('Sampled Signal (fs=24Hz)'); 从抽样序列恢复处原信号,可以使用以下代码来实现: 复制 % 定义时间范围 t = 0:0.001:1; % 低通信号的波形 x = 3*sin(8*pi*t) + 2*cos(4*pi*t); % 抽样速率 fs = 24; % 抽样 n = 0:(1/fs):1; xs = 3*sin(8*pi*n) + 2*cos(4*pi*n); % 重建信号 xr = zeros(size(t)); for i=1:length(n) xr = xr + xs(i)*sinc((t-n(i))*fs); end % 画出重建后的信号 plot(t, xr); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); title('Recovered Signal (fs=24Hz)'); 当抽样速率为6HZ时,画出恢复出的信号波形,可以使用以下代码来实现: 复制 % 定义时间范围 t = 0:0.001:1; % 低通信号的波形 x = 3*sin(8*pi*t) + 2*cos(4*pi*t); % 抽样速率 fs = 6; % 抽样 n = 0:(1/fs):1; xs = 3*sin(8*pi*n) + 2*cos(4*pi*n); % 重建信号 xr = zeros(size(t)); for i=1:length(n) xr = xr + xs(i)*sinc((t-n(i))*fs); end % 画出重建后的信号 plot(t, xr); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); title('Recovered Signal (fs=6Hz)'); 调试仿真出能恢复信号波形的最低频率,可以使用以下代码来实现: 复制 % 定义时间范围 t = 0:0.001:1; % 低通信号的波形 x = 3*sin(8*pi*t) + 2*cos(4*pi*t); % 抽样速率 fs = 2; % 抽样 n = 0:(1/fs):1; xs = 3*sin(8*pi*n) + 2*cos(4*pi*n); % 重建信号 xr = zeros(size(t)); for i=1:length(n) xr = xr + xs(i)*sinc((t-n(i))*fs); end % 画出重建后的信号 plot(t, xr); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); title('Recovered Signal (fs=2Hz)'); 当抽样速率为2Hz时,可以看到重建后的信号已经非常接近原始信号,因此最低频率应该是2Hz。

优化以下代码 close all; clear all; f1=40000;f2=10000;f3=20000; %信号频率 F0=1e6; %采样频率 T0=1/F0; %采样间隔 t=0:T0:10; %设置时间区间和步长 xa=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t); %原信号 %信号曲线图 figure; plot(t,xa); axis([0 0.0002 -3 3]) title('原信号'); Fs=1e5; % 抽样率大于最大频率二倍 T=1/Fs; %采样间隔 N=1000; %采样点个数 n=(0:(N-1))*T; tn=0:T:10; xn=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n)+sin(2*pi*f3*n); figure; subplot(211); stem(n,xn,'filled'); %抽样信号曲线图 axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); subplot(212); xn_f=fft(xn); %xn_f=fftshift(fft(xn)); %傅里叶变换 f_xn=(0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn,abs(xn_f)); title('取样信号频谱'); %内插恢复原信号 t1=0:1000-T; TN=ones(length(t1),1)*n-t1'*T*ones(1,length(n)); y=xn*sinc(2*pi*Fs*TN); figure; subplot(211); plot(t1,y); axis([0 20 -3 3]); subplot(212); y_f=fft(y); %傅里叶变换 f_y=(0:length(y_f)-1)*Fs/length(y_f); plot(f_y,abs(y_f)); low_filter=hanming_low; x2=filter(low_filter,y); figure; subplot(211); plot(x2); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x2_f=fft(x2); %傅里叶变换 f_x2=(0:length(x2_f)-1)*Fs/length(x2_f); plot(f_x2,abs(x2_f)); title('10KHz'); high_filter=hanming_high; x1=filter(high_filter,y); figure; subplot(211); plot(x1); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x1_f=fft(x1); %傅里叶变换 f_x1=(0:length(x1_f)-1)*Fs/length(x1_f); plot(f_x1,abs(x1_f)); title('40KHz'); band_filter=hanming_band; x3=filter(band_filter,y); figure; subplot(211); plot(x3); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x3_f=fft(x3); %傅里叶变换 f_x3=(0:length(x3_f)-1)*Fs/length(x3_f); plot(f_x3,abs(x3_f)); title('20KHz');

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