plot(abs(h));

时间: 2024-05-13 19:18:32 浏览: 21
这段代码将绘制复数信号 h 的幅度谱。假设 h 是一个复数数组,那么 abs(h) 将返回其幅度,plot(abs(h)) 将绘制幅度谱。在 MATLAB 或 Octave 中,您可以使用以下代码来实现: ```matlab plot(abs(h)); xlabel('Frequency'); ylabel('Magnitude'); title('Magnitude Spectrum of h'); ``` 这将绘制幅度谱,其中 x 轴是频率,y 轴是幅度。您可以根据需要更改标签和标题。
相关问题

解释下面代码的含义。 [H,W]=freqz(B,A,1000); m=abs(H); plot(W/pi,20*log10(m/max(m)));

这段代码使用MATLAB中的`freqz`函数计算数字滤波器的频率响应,并将结果绘制成幅度响应曲线。具体含义如下: - `freqz(B, A, 1000)`:计算数字滤波器的频率响应,其中`B`和`A`是数字滤波器的分子系数和分母系数向量,`1000`表示计算1000个频率点。 - `[H, W] = freqz(B, A, 1000)`:将频率响应的结果存储在`H`和`W`中,其中`H`是频率响应的复数值,`W`是对应的数字频率向量。 - `m = abs(H)`:计算频率响应的模值,即幅度响应。 - `plot(W/pi, 20*log10(m/max(m)))`:将幅度响应以dB单位绘制成曲线,其中横轴是数字频率的归一化值,纵轴是幅度响应的dB值。`W/pi`是为了将数字频率归一化到[0,1]范围内,`20*log10(m/max(m))`是为了将幅度响应转换为dB单位,并将最大值归一化到0dB。

优化这段代码:function [Rp,As] = freqzn(num,den,wp,ws,Rp,As,ftype) switch ftype case 1 % 低通 [H, w] = freqz(num, den); H = abs(H); wp_index = find(w >= wp, 1); ws_index = find(w >= ws, 1); Rp = -20*log10(H(wp_index)); As = -20*log10(max(H(ws_index:end))); case 2 % 高通 [H, w] = freqz(num, den); H = abs(H); wp_index = find(w >= wp, 1); ws_index = find(w >= ws, 1); Rp = -20*log10(H(ws_index)); As = -20*log10(max(H(1:wp_index))); case 3 % 带通 [H, w] = freqz(num, den); H = abs(H); wp_index1 = find(w >= wp(1), 1); wp_index2 = find(w >= wp(2), 1); ws_index1 = find(w >= ws(1), 1); ws_index2 = find(w >= ws(2), 1); Rp = -20*log10(min(H(wp_index1:wp_index2))); As = -20*log10(max([max(H(1:ws_index1)), max(H(ws_index2:end))])); case 4 % 带阻 [H, w] = freqz(num, den); H = abs(H); wp_index1 = find(w >= wp(1), 1); wp_index2 = find(w >= wp(2), 1); ws_index1 = find(w >= ws(1), 1); ws_index2 = find(w >= ws(2), 1); Rp = -20*log10(max(H(wp_index1:wp_index2))); As = -20*log10(max([max(H(1:ws_index1)), max(H(ws_index2:end))])); otherwise error('Unsupported filter type!'); end %绘制滤波器的幅频特性 [H, w] = freqz(num, den); H = abs(H); figure; plot(w/pi, H, 'b', 'linewidth', 1.5); hold on; plot([0, wp]/pi, [1, 1], 'r--', 'linewidth', 1.5); plot([ws, 1]/pi, [0, 0], 'r--', 'linewidth', 1.5); if ftype == 3 || ftype == 4 plot([wp(1), wp(1)]/pi, [0, 1], 'r--', 'linewidth', 1.5); plot([wp(2), wp(2)]/pi, [0, 1], 'r--', 'linewidth', 1.5); end hold off; grid on; xlabel('归一化频率/\pi'); ylabel('幅值'); title('数字滤波器幅频特性'); end

function [Rp,As] = freqzn(num,den,wp,ws,Rp,As,ftype) [H, w] = freqz(num, den); % 计算频率响应 H = abs(H); % 取频率响应的幅值 wp_index = find(w >= wp, 1); % 找到截止频率对应的下标 ws_index = find(w >= ws, 1); switch ftype case 1 % 低通 Rp = -20*log10(H(wp_index)); % 计算通带衰减 As = -20*log10(max(H(ws_index:end))); % 计算阻带衰减 case 2 % 高通 Rp = -20*log10(H(ws_index)); As = -20*log10(max(H(1:wp_index))); case 3 % 带通 wp_index2 = find(w >= wp(2), 1); % 找到第二个截止频率对应的下标 Rp = -20*log10(min(H(wp_index:wp_index2))); As = -20*log10(max([max(H(1:ws_index)), max(H(wp_index2:end))])); % 注意阻带衰减的计算 case 4 % 带阻 wp_index2 = find(w >= wp(2), 1); Rp = -20*log10(max(H(wp_index:wp_index2))); As = -20*log10(max([max(H(1:ws_index)), max(H(wp_index2:end))])); otherwise error('Unsupported filter type!'); end %绘制滤波器的幅频特性 figure; plot(w/pi, H, 'b', 'linewidth', 1.5); hold on; plot([0, wp]/pi, [1, 1], 'r--', 'linewidth', 1.5); plot([ws, 1]/pi, [0, 0], 'r--', 'linewidth', 1.5); if ftype == 3 || ftype == 4 plot([wp(1), wp(1)]/pi, [0, 1], 'r--', 'linewidth', 1.5); plot([wp(2), wp(2)]/pi, [0, 1], 'r--', 'linewidth', 1.5); end hold off; grid on; xlabel('归一化频率/\pi'); ylabel('幅值'); title('数字滤波器幅频特性'); end

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import numpy as np import math from scipy import integrate def f(x): return math.sin(x)*math.sin(x) #复化梯形法 def func(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码1): 补充代码2 return sum1 #复化辛普森法 def func1(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码3): 补充代码4 return sum1 #复化科特斯法 def func2(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range( 补充代码5 ): 补充代码6 return sum1 answer = func(0,1,100,f) answer1 = func1(0,1,100,f) answer2 = func2(0,1,100,f) print(answer,answer1,answer2) #integrate积分作为精确值 value, error = integrate.quad(f,0, 1) print(value,error) print("error: ", abs(answer-value), abs(answer1-value), abs(answer2-value))import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文 标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 f=lambda x:np.sin(x)*np.sin(x) #向前差商 def fo_df(x,h): plt.plot([x-h,x],[f(x-h),f(x)],'r--',label='前') result= 补充代码7 return result #向后差商 def back_df(x,h): plt.plot([x,x+h],[f(x),f(x+h)],'k--',label='后') result= 补充代码8 return result#中心差商 def cen_df(x,h): a=(f(x-h)+f(x+h))/2 plt.plot([x-h,x+h],[f(x-h)+f(x)-a,f(x+h)+f(x)-a],'g--',label='中') result= 补充代码9 return result xx=np.linspace(-0.5,1.5,20) yy=f(xx) plt.plot(xx,yy) print('前',fo_df(0.5,0.5)) print('后',back_df(0.5,0.5)) print('中',cen_df(0.5,0.5)) plt.legend(loc='best') plt.show() xx=np.linspace(-1,1,20) yy=f(xx) plt.plot(xx,yy) print('前',fo_df(0.5,0.25)) print('后',back_df(0.5,0.25)) print('中',cen_df(0.5,0.25)) plt.legend(loc='best') plt.show()

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