clear,clc; val=importdata('Ecg.txt'); signal=val(1,1:1800); fs=500; figure(1) subplot(4,2,1); plot(signal); title('干净的EGC信号'); xlabel('采样点'); ylabel('幅值(dB)'); grid on; signal1=awgn(signal,10,'measured'); subplot(4,2,2); plot(signal1); title('高斯噪声的EGC信号'); xlabel('采样点'); ylabel('幅值(dB)'); % 设计IIR低通滤波器 Wp = 0.1*pi; % 通带截止频率 Ws = 0.16*pi; % 阻带截止频率 Rp = 1; % 通带衰减 Rs = 15; % 阻带衰减 [n, Wn] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs, 's'); [b, a] = butter(n, Wn); % 绘制数字低通滤波器的幅频响应 [H, w] = freqz(b, a, 512); f = w/pi*500; subplot(4,2,3); plot(w/pi,20*log10(abs(H))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('IIR低通滤波器幅频响应'); iir_filtered_signal = filter(b, a, signal1); subplot(4,2,4); plot(iir_filtered_signal); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('IIR低通滤波后的含高斯噪声的图像'); iir_signal = abs(fft(signal)); subplot(4,2,5); plot(20*log10(abs(iir_signal))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('含高斯噪声的频谱'); iir_signal1 = abs(fft(signal1)); subplot(4,2,6); plot(20*log10(abs(iir_signal1))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('IIR低通滤波后的含高斯噪声的频谱'); n = 80; % 滤波器阶数 wc = 0.1*pi; % 通带截止频率 h = fir1(n, wc/(fs/2), kaiser(n+1, 6)); % 计算FIR低通滤波器系数 filtered_signal_fir = filter(h, 1, signal); % 应用FIR滤波器 subplot(4,2,7); plot(20*log10(abs(h))); title('FIR低通滤波幅频响应'); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); [Pxx_filtered_fir, f_filtered_fir] = periodogram(filtered_signal_fir, [], [], fs); subplot(4,2,8); plot(20*log10(abs(Pxx_filtered_fir))); title('FIR低通滤波后的含高斯噪声的频谱'); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)');注释这段代码
时间: 2023-11-20 07:05:24 浏览: 23
这段代码是用 MATLAB 实现了对 ECG 信号进行数字滤波的过程。首先使用 awgn 函数生成一个含有高斯噪声的 ECG 信号,然后设计了一个 IIR 低通滤波器和一个 FIR 低通滤波器,分别对含噪声的 ECG 信号进行滤波处理。其中,IIR 低通滤波器使用了 butter 函数计算滤波器系数,绘制了数字滤波器的幅频响应,并将滤波后的信号绘制在图中。FIR 低通滤波器使用了 fir1 函数计算滤波器系数,绘制了滤波器的幅频响应,并将滤波后的信号的频谱绘制在图中。
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clear; close all; clc clear; % 读取txt文件 data1 = importdata('dataa.txt'); data2 = importdata('datab.txt'); data3 = importdata('datac.txt'); % 组合数据 data=cat(3,data1,data2,data3); % 保存mat文件 save('data.mat', 'data');生成的数据再次调用
如果要再次调用生成的数据文件data.mat,可以使用MATLAB中的load函数来读取数据。具体方法如下:
```matlab
load('data.mat'); % 读取数据
```
这样就可以将数据读取到MATLAB的工作空间中,然后可以使用变量名`data`来访问数据。需要注意的是,如果在读取数据之前已经定义了变量名`data`,则会覆盖掉已有的`data`变量,因此建议在读取数据之前清空工作空间中的变量,例如:
```matlab
clear; % 清空工作空间
load('data.mat'); % 读取数据
```
这样可以确保读取的数据被保存在新的变量中,不会与已有的变量产生冲突。
clc clf figure; y=1:12; x=load('matlabdata1.txt'); stackedplot(x);
As an AI language model, I cannot access your local files to execute this code. However, I can explain what this code does.
The first line "clc" clears the command window. The second line "clf" clears the current figure. The third line "figure" creates a new figure window.
The fourth line loads data from a text file named "matlabdata1.txt" into a variable named "x". The format of the data in the text file is not specified in the code, so we cannot tell what kind of data is being loaded.
The fifth line creates a stacked plot of the data in "x" using the "stackedplot" function. A stacked plot displays multiple variables stacked on top of each other, with each variable represented by a different color. The x-axis represents the index of the data, while the y-axis represents the values of the variables.
Overall, this code loads data from a file and creates a stacked plot of the data.