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

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：

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：

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 clear close all %% 读入参数 data = readmatrix('c108.txt'); data2 = importdata("c108.txt"); local_data = data(:,2:3); task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end maxload = data2.data(2); v = 60; runt = dist./v; timewindow = data(2:end,5:6); worktime = data(2:end,7); caldata.runt = runt; caldata.task = task; caldata.dist = dist; caldata.timewindow = timewindow; caldata.worktime = worktime; caldata.maxload = 100;

这段代码是用 MATLAB 读入一个文本文件，并对其中的数据进行处理。具体来说，它读入了名为 "c108.txt" 的文本文件，提取了其中的第二列和第三列作为地点坐标，第四列作为任务编号，第五列和第六列作为任务的时间窗口，第七列作为任务的工作时间，并计算了每个任务之间的距离、需要的时间、最大载重量等数据。这些数据将被用于后续的任务调度和路径规划。