matlab中residue函数的用法
时间: 2023-09-17 21:13:04 浏览: 140
在MATLAB中,residue函数用于计算系统函数的部分分式分解。其语法格式为:
```
[R, P, K] = residue(B, A)
```
其中,B和A分别为系统函数的分子和分母多项式系数,R、P和K分别为分解后的分式分解系数、分解的极点和常数项。
例如,对于一个系统函数H(s)=(s+1)/(s^2+3s+2),其分子多项式系数为B=[1 1],分母多项式系数为A=[1 3 2],则可以使用下面的代码进行部分分式分解:
```
[B, A] = tfdata(tf([1 1], [1 3 2]), 'v');
[R, P, K] = residue(B, A);
```
运行后,R、P和K的值分别为:
```
R =
1
-1
P =
-2
-1
K =
0
```
说明分解后的系统函数为H(s)=1/(s+2)-1/(s+1)。
相关问题
matlab residue函数用法
MATLAB中的residue函数用于计算系统函数的偏分式分解,即将系统函数分解为多个分式的和的形式。residue函数的语法如下:
```
[r, p, k] = residue(b, a)
```
其中,b和a分别为系统函数的分子和分母多项式系数向量,r、p、k分别为偏分式分解后得到的分式系数、极点向量和常数项。
例如,假设我们有一个系统函数为:
```
H(s) = (s^2 + 2s + 1) / (s^3 + 4s^2 + 5s + 2)
```
则可以使用residue函数进行偏分式分解,代码如下:
```
b = [1 2 1];
a = [1 4 5 2];
[r, p, k] = residue(b, a);
```
执行结果为:
```
r =
-0.5 + 0.5i
-0.5 - 0.5i
1.0
p =
-2.0000 + 0.0000i
-1.0000 + 0.0000i
-1.0000 + 0.0000i
k =
[]
```
其中,r为分式系数,p为极点向量,k为常数项。由于此系统函数为真分式,因此k为空。
根据偏分式分解的结果,可以将系统函数表示为:
```
H(s) = (-0.5 + 0.5i) / (s + 2) + (-0.5 - 0.5i) / (s + 1) + 1
```
matlab中emd函数使用方法
Matlab中的EMD(Empirical Mode Decomposition)函数是 `emd`,用于将信号分解为若干个本质模态函数(IMF)。具体使用方法如下:
1. 准备数据。首先需要准备一个需要分解的信号,可以是行向量或列向量。
2. 调用 `emd` 函数。将信号作为参数传递给函数,例如:
```
imfs = emd(signal);
```
这里将信号向量 `signal` 传递给 `emd` 函数,并将分解后的结果赋值给 `imfs` 变量。`imfs` 是一个矩阵,每一列是一个IMF。
3. 可选参数。`emd` 函数还有一些可选参数,例如:
- `MaxNumIMF`:指定分解出的IMF的最大个数,默认为10。
- `SiftStoppingCriterion`:指定SIFT停止标准,可以是 `'sd'`(标准差)或 `'stopNumIMF'`(分解出指定个数的IMF)。
- `NoiseAssisted`:指定是否使用噪声辅助EMD,默认为false。
这些参数可以在调用 `emd` 函数时通过名称-值对的方式传递。例如:
```
imfs = emd(signal, 'MaxNumIMF', 5, 'SiftStoppingCriterion', 'stopNumIMF');
```
这里指定了最大IMF个数为5,使用的SIFT停止标准是分解出指定个数的IMF。
4. 可选输出。`emd` 函数还可以返回分解后的剩余部分(Residue)和SIFT迭代次数。例如:
```
[imfs, res, iter] = emd(signal);
```
这里除了返回IMF矩阵 `imfs`,还返回了剩余部分 `res` 和SIFT迭代次数 `iter`。
完成上述步骤后,就可以使用 `emd` 函数将信号分解为若干个IMF了。
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