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

clc.zip_CPFSK_QPSK信号自己编_cpfsk信号_environment1yh_steppedb5u

自己编的5种调制信号仿真：CPFSK,FM,AM,QPSK,SSB，希望对大家有帮助

lorenz.zip_Lorzen 龙格库塔_grandmother4i1_lorzen_simulation chaotic_

lorzen混沌系统的仿真首先我们要把微分方程组用MATLAB表示出来 function dydt = lorenz_diff(t,y) ...clear clc y0 = [0,2,9]; [t,y] = ode45('lorenz_diff',[0,200],y0); plot(y(:,1),y(:,3),'.'); grid on;

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...

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;

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...

解释代码：clear clc close all tic %% 用importdata这个函数来读取文件 % shuju=importdata('cc101.txt'); load('cc101'); shuju=c101; % bl=importdata('103.txt'); bl=3; cap=60; %车辆最大装载量 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「张叔zh

1. clear clc close all：清MATLAB的工作区、命令窗口和图形窗口，以便开始一个新的任务。 2. tic：开始计时，用于衡量程序运行时间。 3. shuju=importdata('cc101.txt');：importdata函数用于从文本文件...

clear,clc data = importdata("w-petroprice.txt"); USprice=data(:,5); logUSprice=log(USprice出错 untitled (第 3 行) USprice=data(:,5);); t=datetime(data(:,3),data(:,1),data(:,2)); plot(t,logUSprice); title('(a)logUSprice'); xlabel('t');ylabel('logUSprice');

第二行代码中，data = importdata("w-petroprice.txt")表示将文本文件"w-petroprice.txt"中的数据导入到变量data中。第三行代码中，USprice=data(:,5)表示将data中第5列的数据取出赋值给变量USprice。第四行代码...

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; av=100; f0=50; t=[1:length(signal)]; noise2=avcos(2pif0t/fs); signal2=noise2+signal; subplot(4,2,2); plot(signal2); title('工频噪声的EGC信号'); xlabel('采样点'); ylabel('幅值(dB)'); wp = [0.18,0.22]; ws = [0.192,0.208]; Rp = 1; Rs = 15; [N,Wn] = buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); [b,a] = butter(N,Wn,'stop'); n=0:0.001:pi; % 计算数字滤波器的幅频响应特性 [H, w] = freqz(b, a, 512, fs); % 计算数字滤波器在频率区间[0,fs/2]上的频率响应特性 figure; plot(w/80/pi, 20log10(abs(H))); % 绘制数字滤波器的幅频响应特性 xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('带阻滤波器的幅频响应'); % 对含工频干扰的心电信号进行滤波处理 x3 = filter(b, a, signal2); % 得到滤波后的信号 % 绘制干净心电信号波形、含工频干扰的心电信号波形以及滤波后的信号波形 figure; subplot(3,1,1); plot(signal); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('干净的EGC信号'); subplot(3,1,2); plot(t, signal2); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('工频干扰的EGC信号'); subplot(3,1,3); plot(t, x3); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('滤波后的EGC信号'); % 对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较 Y1 = fft(signal); Y2 = fft(signal2); Y3 = fft(x3); f = fs(0:(length(Y1)/2))/length(Y1); % 计算频率轴 figure; subplot(3,1,1); plot(20log10(abs(signal))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('干净心电图频谱'); subplot(3,1,2); plot(20log10(abs(signal2))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('工频干扰下心电频谱'); subplot(3,1,3); plot(20*log10(abs(x3))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('滤波后频谱');逐句解释这段代码

val=importdata('Ecg.txt'); signal=val(1,1:1800); 导入名为"Ecg.txt"的数据文件，并将前1800个数据作为心电信号。 matlab fs=500; 设置采样频率为500Hz。 matlab figure(1) subplot(4,2,1); plot...

clc; clear all; close all; load 'x412.mat' n=4344; fs = 10000; t = 0:1/fs:(n-1)/fs; y1=icasig(1,:); MM.f=y1'; MM.tau = 0; MM.DC = 0; MM.init = 1; MM.tol = 1e-7; % figure(2) % plot(y_f1,cc1,'b','LineWIdth',1.5); % xlabel('棰戠巼/Hz'); % ylabel(['骞呭??',num2str(i)]); Run_no=1; % Number of independent runs Particles_no=20; % Number of particles Max_iter=10; % Maximum number of iterations lb=[2,500]; ub=[10,2000]; dim=2;

接着，定义了一些变量，包括n（数据点数）、fs（采样率）、t（时间序列）、y1（经过独立成分分析后得到的第一行数据）、MM（一个结构体，包含了一些参数）等。其中，MM结构体中的f字段为y1的转置，表示f为y1的列...

clear clc c=3.0e8; e=1.60210e-19; me=9.10908e-31; epsilon=8.854187818e-12; %真空介电常数 h=6.626e-34;

这段代码定义了几个常量，包括： - c：光速，值为 3.0e8。 - e：元电荷，即电子的电荷量，值为 1....在这段代码中，clear 和 clc 分别是清空工作空间和命令行窗口的命令。定义这些常量可以方便后续的计算。

clear clc t= -100:0.001:100; % 初值：增量：终值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

- clear 和 clc 分别是清空变量和清空命令窗口的指令。 - t = -100:0.001:100 定义了一个从 -100 到 100 的数组，步长为 0.001，用于后面计算函数的取值。 - syms x 定义了一个符号变量 x。 - y = x/(x * x...

clear clc a=xlsread('A.xlsx','sheet1','A1:A34198'); b=xlsread('A.xlsx','sheet1','B1:B34198'); if a==2 if b==2 c=0; elseif b==1 c=2; end elseif a==1 c=1; end xlswrite('B.xlsx',c,'sheet1','C1:C34198');这个代码有什么问题？

1. 当读取 A.xlsx 的数据时，你没有指定 sheet 名称，应该将 'sheet1' 修改为实际的 sheet 名称。 2. 当读取 A.xlsx 的数据时，你只读取了 A 列和 B 列的第一个值，而没有读取整个列的数据。应该使用类似 xlsread('...

clc clear; close all %% 读入参数 data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); data = data(1:101,:); data2 = importdata("C1_4_4.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；请写出上述伪代码

其中，readmatrix函数用于读取TXT文件中的数据，importdata函数也可以读取TXT文件，但会将文件中的数据全部读入为一个字符串数组，需要进行一些处理。local_data矩阵存储了数据中每个任务点的位置信息，task...

clc,clear a1=load("2.txt") G =upper(a1); plot(G)

1. 你确定你已经将 "2.txt" 文件放置在正确的路径下了吗？确保文件存在，并且你在运行代码时指定了正确的路径。 2. 你确定文件内容是可以被正确转换为大写的吗？请确保文件内容是可以被转换为大写的文本。如果...

matlab自行设计矩形信号，并实现两组矩形信号的相加，clc,clear;f0=1;t=0:0.0001:5;w0=2×pi×f0;f1=rrctanglep(t-2,2);f2＝

在这段代码中，我们先清空了当前的工作区（clc）和清除所有变量（clear）。然后定义了所需的频率参数，并生成了两个矩形信号，一个在时间2和4之间，每个都有2秒宽。最后，我们将这两个信号相加，并绘制出结果。

clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y_train); Y_test = grp2idx(Y_test); X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); 未定义函数或变量 'Y_train'。

clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y(cv.training)); Y_test = grp2idx(Y(cv.test)); X_train = X(cv....

clc,clear a1=load("2.txt") G = graph(a1); plot(G) 你帮我看一下这些代码为什么没法生成图像

1. 文件路径错误：请确保 "2.txt" 文件位于当前工作目录中，或者提供正确的文件路径。 2. 数据格式问题：请确保 "2.txt" 文件中的数据格式与 graph 函数所需的格式相匹配。graph 函数可以接受邻接矩阵、邻接列表或...

clc,clear y = ('a.txt'); n = length(y); alpha = [0.2, 0.5, 0.8]; m = length(alpha); y_hat(1, [1:m]) = (y(1) + y(2)) / 2; for i = 2 : n y_hat(i,:) = alpha * y(i-1)+(1-alpha).y_hat(i-1,:); end y_hat err = sqrt(mean((repmat(y,1,m)-y_hat).^2)) xlswrite('a.xls',y_hat) y_hat1988 = alpha y(n)+(1-alpha).*y_hat(n,:)

具体来说，代码中的第一行'clc,clear'是清空工作区和命令窗口的命令。第二行'y = ('a.txt')'是将文件名'a.txt'赋值给变量'y'。第三行'n = length(y)'是计算变量'y'的长度，也就是文件'a.txt'中数据的数量。第...

clear,clc; pauseTime = 1; data_path = "..\Set12"; ext = [".jpg", ".png", "*.jpeg"]; filePaths = []; for i = 1 : length(ext) filePaths = cat(1,filePaths, dir(fullfile(data_path,ext(i)))); end noise_leval = [10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70];

这段代码定义了一个文件路径数组filePaths，用于存储指定目录下...此外，代码还使用了clear和clc函数来清空MATLAB的工作区和命令窗口。最后，定义了一个变量pauseTime，用于控制程序在执行过程中暂停的时间。

clc,clear data=[123 54 66 ... 25 333 89]; n=size(data,1); x=data x=zscore(x); %数据标准化 r=cov(x) %求标准化数据的协方差阵，即求相关系数矩阵 [vec,val,con]=pcacov(r) %进行主成分分析的相关计算 num=input('请选择主因子的个数：'); %交互式选择主因子的个数 f1=repmat(sign(sum(vec)),size(vec,1),1); vec=vec.f1; %特征向量正负号转换 f2=repmat(sqrt(val)',size(vec,1),1); a=vec.f2 %求初等载荷矩阵 am=a(:,1:num); %提出 num 个主因子的载荷矩阵 [b,t]=rotatefactors(am,'method', 'varimax') %旋转变换,b 为旋转后的载荷阵 bt=[b,a(:,num+1:end)]; %旋转后全部因子的载荷矩阵 contr=sum(bt.^2) %计算因子贡献 rate=contr(1:num)/sum(contr) %计算因子贡献率 coef=inv(r)b %计算得分函数的系数 score=xcoef %计算各个因子的得分 weight=rate/sum(rate) %计算得分的权重 Tscore=score*weight' %对各因子的得分进行加权求和，即求各地区综合得分

clc,clear % 清除命令行窗口和工作区中的变量 data=[123 54 66 ... 25 333 89]; % 载入原始数据 n=size(data,1); x=data x=zscore(x); % 数据标准化 r=cov(x) % 求标准化数据的协方差阵，即求相关系数矩阵 [vec,...

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clear,clc data = importdata("w-petroprice.txt"); USprice=data(:,5); logUSprice=log(USprice出错 untitled (第 3 行) USprice=data(:,5);); t=datetime(data(:,3),data(:,1),data(:,2)); plot(t,logUSprice); title('(a)logUSprice'); xlabel('t');ylabel('logUSprice');

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clear,clc; pauseTime = 1; data_path = "..\Set12"; ext = ["*.jpg", "*.png", "*.jpeg"]; filePaths = []; for i = 1 : length(ext) filePaths = cat(1,filePaths, dir(fullfile(data_path,ext(i)))); end noise_leval = [10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70];

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