clc clear all fid = fopen('DJI Phantom 4Pro V2.0_Jun15_fs100M_cf2445M_down_2445_20M_H_1','rb'); A = fread(fid, [2, 10000000], 'float'); % 读取10000000个数据点 fclose(fid); Source_Data = A(1,:) + 1i.*A(2,:); fs=10e6; 我想画出这个数据的频谱图,并得到中心频率的值,请问怎么对matlab程序修改

时间: 2024-04-10 10:27:11 浏览: 136
你可以使用Matlab中的FFT函数来计算数据的频谱图,并找到中心频率的值。以下是修改后的程序示例: ```matlab clc clear all fid = fopen('DJI Phantom 4Pro V2.0_Jun15_fs100M_cf2445M_down_2445_20M_H_1','rb'); A = fread(fid, [2, 10000000], 'float'); % 读取10000000个数据点 fclose(fid); Source_Data = A(1,:) + 1i.*A(2,:); fs = 10e6; % 计算频谱 N = length(Source_Data); frequencies = (-fs/2):(fs/N):(fs/2-fs/N); spectrum = fftshift(fft(Source_Data)); % 绘制频谱图 figure; plot(frequencies, abs(spectrum)); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); title('Spectrum'); % 找到中心频率的值 [max_magnitude, index] = max(abs(spectrum)); center_frequency = frequencies(index); disp(['中心频率:', num2str(center_frequency), ' Hz']); ``` 请将文件名替换为您实际的数据文件名。运行此代码将绘制频谱图并显示中心频率的值。希望对您有帮助!
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clc,clear,close all; b=dir('E:\Work\工作事务文件夹\潮汐课程设计\数据\B站水位数据.txt'); for i=1:length(b) fid=fopen(b(i).name); dataB{i}=textscan(fid,'%f-%f-%f %f:%f %f'); fclose(fid); end a=dir('E:\Work\工作事务文件夹\潮汐课程设计\数据\A站水位数据.txt'); for i=1:length(a) fid=fopen(a(i).name); dataA{i}=textscan(fid,'%f-%f-%f %f:%f %f'); fclose(fid); end %% %求日月距平 yearA=dataA{1,1}{1,1} yearB=dataB{1,1}{1,1} monthA=dataA{1,1}{1,2} monthB=dataB{1,1}{1,2} heightB=dataB{1,1}{1,6} heightA=dataA{1,1}{1,6} MSLB_L=mean(heightB); MSLA_L=mean(heightA); for i=1:1096%%三年的日距平 MSLA_S_day(i)=sum(heightA(i*24-23:i*24))/24;% A站日距平 MSLB_S_day(i)=sum(heightB(i*24-23:i*24))/24;% B站日距平 end MSLA_S_day=MSLA_S_day-MSLA_L; MSLB_S_day=MSLB_S_day-MSLB_L; T=1991; for i=1:3%%三年的月距平 m=find(yearA==T); T=T+1 hA=0; k=0; for j=1:12 k=monthA(m,1); hA=heightA(m,1); n=find(k==j); MSLA_S_month(1,(i-1)*12+j)=sum(hA(n,1))/length(n); end end T=1991; for i=1:3 m=find(yearB==T); T=T+1 hB=0; k=0; for j=1:12 k=monthB(m,1); hB=heightB(m,1); n=find(k==j); MSLB_S_month(1,(i-1)*12+j)=sum(hB(n,1))/length(n); end end MSLA_S_month=MSLA_S_month-MSLA_L; MSLB_S_month=MSLB_S_month-MSLB_L; figure(1) plot(MSLA_S_day) hold on plot(MSLB_S_day) legend('A站三年日距平','B站三年日距平') set(gca,'XTickLabel',{'1月','6月','12月','6月','12月','6月','12月'}); figure(2) plot(MSLA_S_month(1,:)) hold on plot(MSLB_S_month(1,:)) legend('A站三年月距平','B站三年月距平') set(gca,'XTickLabel',{'1月','6月','12月','6月','12月','6月','12月'}); %%保存数据 save MSLA_S_month ; save MSLB_S_month; save MSLA_S_day; save MSLB_S_day; save MSLA_L; save MSLB_L; 分析一下代码每一步

clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');则合格代码报错帮我修改正确

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