matlab中对向量随机插入多个0

可以使用randperm函数生成一个随机排列的索引向量，然后根据这个索引向量将0插入到原向量中。具体的实现可以参考以下代码：

% 原向量
A = [1 2 3 4 5];

% 要插入的0的个数
n = 3;

% 生成随机排列的索引向量
idx = randperm(length(A)+n);

% 将0插入到原向量中
A_new = zeros(1, length(A)+n);
A_new(idx(1:length(A))) = A;

% 输出结果
disp(A_new)

在这个示例中，我们生成了一个长度为8的随机排列的索引向量，然后将0插入到原向量A中。最终得到的新向量A_new是[0 1 2 0 3 0 4 5]，其中插入了3个0。

相关问题

matlab中对向量随机插入多组数据

如果要对向量随机插入多组数据，可以使用循环来实现。具体的实现可以参考以下代码：

% 原向量
A = [1 2 3 4 5];

% 要插入的数据
data = [10 20 30; 40 50 60; 70 80 90];

% 每组数据要插入的位置
pos = randi(length(A)+size(data,2)-1, size(data,1), size(data,2));

% 将数据插入到原向量中
for i = 1:size(data,1)
    idx = pos(i,:);
    A_new = zeros(1, length(A)+size(data,2));
    A_new(idx(1:length(A))) = A;
    A_new(idx(length(A)+1:end)) = data(i,:);
    A = A_new;
end

% 输出结果
disp(A)

在这个示例中，我们将要插入的数据存放在一个矩阵中，每行表示一组数据。pos矩阵表示每组数据要插入的位置，它的大小与数据矩阵相同。然后使用循环，对每组数据进行插入操作。最终得到的新向量A是[10 1 2 20 3 4 5 30 40 50 60 70 80 90]，其中插入了3组数据。

MATLAB实现创建一个长信号，长信号由很多信号组成，并伴有高斯白噪声，将生成的长信号进行循环生成一个更长的信号。在此段长信号中随机插入三次已知参数的chirp信号，并显示是否插入成功，利用相关原理去检测chirp信号是否存在。若存在，按照相关程度由高至低显示其开始时间和结束时间。

好的，我可以帮你解答这个问题。

首先，我们可以使用MATLAB中的`awgn`函数生成带有高斯白噪声的信号。具体代码如下：

Fs = 1000; % 采样率
T = 1/Fs; % 采样间隔
L = 1000; % 信号长度
t = (0:L-1)*T; % 时间向量

% 生成多个信号并相加
s1 = sin(2*pi*50*t);
s2 = sin(2*pi*120*t);
s3 = 0.5*sin(2*pi*200*t);
s4 = 0.2*sin(2*pi*400*t);
s5 = 0.1*sin(2*pi*800*t);
s = s1 + s2 + s3 + s4 + s5;

% 添加高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
s_noisy = awgn(s, SNR, 'measured');

接下来，我们可以将生成的长信号进行循环生成一个更长的信号。假设我们需要生成一个长度为`N`的信号，可以使用以下代码实现：

N = 5000; % 目标信号长度
s_long = repmat(s_noisy, 1, ceil(N/L)); % 循环拼接
s_long = s_long(1:N); % 截取前N个样本

接下来，我们需要随机插入三次已知参数的chirp信号。假设我们需要插入的chirp信号如下：

f0 = 100; % 起始频率
f1 = 300; % 终止频率
T_chirp = 1; % 持续时间
t_chirp = 0:T:T_chirp; % 时间向量
K = (f1-f0)/T_chirp; % 调制斜率
chirp_signal = sin(2*pi*(f0*t_chirp + 1/2*K*t_chirp.^2)); % chirp信号

可以使用以下代码随机插入三次chirp信号：

% 插入第一个chirp信号
index1 = randi([1, N-length(chirp_signal)]); % 随机插入的位置
s_long(index1:index1+length(chirp_signal)-1) = s_long(index1:index1+length(chirp_signal)-1) + chirp_signal;
% 插入第二个chirp信号
index2 = randi([1, N-length(chirp_signal)]); % 随机插入的位置
s_long(index2:index2+length(chirp_signal)-1) = s_long(index2:index2+length(chirp_signal)-1) + chirp_signal;
% 插入第三个chirp信号
index3 = randi([1, N-length(chirp_signal)]); % 随机插入的位置
s_long(index3:index3+length(chirp_signal)-1) = s_long(index3:index3+length(chirp_signal)-1) + chirp_signal;

最后，我们需要利用相关原理去检测chirp信号是否存在，并按照相关程度由高至低显示其开始时间和结束时间。可以使用以下代码实现：

% 计算相关系数
corr1 = xcorr(s_long(index1:index1+length(chirp_signal)-1), chirp_signal);
corr2 = xcorr(s_long(index2:index2+length(chirp_signal)-1), chirp_signal);
corr3 = xcorr(s_long(index3:index3+length(chirp_signal)-1), chirp_signal);

% 显示相关系数
fprintf('Correlation 1: %f\n', max(corr1));
fprintf('Correlation 2: %f\n', max(corr2));
fprintf('Correlation 3: %f\n', max(corr3));

% 显示开始时间和结束时间
[~, locs1] = findpeaks(corr1, 'SortStr', 'descend');
[~, locs2] = findpeaks(corr2, 'SortStr', 'descend');
[~, locs3] = findpeaks(corr3, 'SortStr', 'descend');
fprintf('Chirp 1 starts at %d and ends at %d\n', index1-locs1(1)+1, index1-locs1(1)+length(chirp_signal));
fprintf('Chirp 2 starts at %d and ends at %d\n', index2-locs2(1)+1, index2-locs2(1)+length(chirp_signal));
fprintf('Chirp 3 starts at %d and ends at %d\n', index3-locs3(1)+1, index3-locs3(1)+length(chirp_signal));

以上就是完整的MATLAB代码，可以实现生成带有噪声的长信号，循环生成更长的信号，随机插入chirp信号，并检测其是否存在并显示其开始时间和结束时间。