import numpy as np import scipy.fftpack as fftpack import matplotlib.pyplot as plt def compressive_sampling(signal,M): N = len(signal) phi = np.random.normal(size=(M,N)) y = np.dot(phi,signal) return y,phi def compressive_reconstruction(signal, M, tol=1e-5, max_iter=100): N = len(signal) Phi = np.random.normal(size=(M, N)) y = np.dot(Phi, signal) x = np.zeros(N) i = 0 error = tol + 1 while (error > tol) and (i < max_iter): x_old = x.copy() x = fftpack.idct(y * np.dot(Phi, x), norm='ortho') error = np.linalg.norm(x - x_old) / np.linalg.norm(x_old) i += 1 return x #生成信号 N = 100 t = np.linspace(0,1,N) f1,f2,f3 = 10,30,60 s1,s2,s3 = np.sin(2*np.pi*f1*t), np.sin(2*np.pi*f2*t), np.sin(2*np.pi*f3*t) signal = s1 + s2 + s3 #进行压缩感知采样和重构 M = 200 reconsrtucted = compressive_reconstruction(signal,M) #绘制原始信号和重构信号图像 fig,ax = plt.subplots(2,1,figsize=(8,6)) ax[0].plot(t,signal) ax[0].set_title("original signal") ax[1].plot(t, "reconstructed signal") ax[1].set_title("Reconstructed Signal") plt.show()

这段代码实现了一个简单的压缩感知信号重构过程。首先，使用 `compressive_sampling` 函数对信号进行采样，生成测量矩阵和采样数据 `y`。然后，使用 `compressive_reconstruction` 函数对采样数据进行重构，得到重构信号 `reconsrtucted`。最后，使用 `matplotlib` 库绘制原始信号和重构信号的图像。

具体来说，这段代码生成了一个包含三个正弦波的信号，然后使用 `compressive_reconstruction` 函数对其进行采样和重构。采样时，使用了一个大小为 `M` x `N` 的随机测量矩阵 `Phi`，其中 `M` 是采样率，`N` 是信号长度。重构时，使用了一个迭代算法，不断更新信号的频域表示，直到误差小于给定的阈值或达到最大迭代次数。最终，使用 `matplotlib` 库绘制了原始信号和重构信号的图像。

需要注意的是，这段代码中有一些语法错误，如第二个 `ax[1].plot` 函数中缺少了第一个参数 `t`。此外，代码中还缺少了一些必要的注释和说明，可能不太易懂。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat

这段代码导入了一些常用的Python库和加载.mat文件的函数loadmat。具体解释如下：

- numpy：Python数学计算库，提供了高效的数组运算和大量的数学函数。
- matplotlib.pyplot：Python绘图库，提供了广泛的绘图功能和自定义选项。
- scipy.io.loadmat：Scipy科学计算库的一个函数，用于读取MATLAB格式的数据文件。

import socket import numpy as np import scipy.signal as signal from scipy.fftpack import fft,ifft from scipy.stats import pearsonr import matplotlib.pyplot as pltdef is_valid(corr_arr): for i in range(0, 25): if corr_arr[i] < 0.8: return False return True if __name__ == '__main__':udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) # 2.绑定本地的相关信息，如果一个网络程序不绑定，则系统会随机分配 dest_addr = ('192.168.4.2', 4444) # ip地址 和端口号，ip一般不用写，表示本机的任何一个ip udp_socket.bind(dest_addr) # 必须绑定自己的IP N = 32768 # 采样点数 fs = 48000 # 采样频率 n = np.arange(N) # 用于产生离散时间序列 f = n * fs / N # 生成频率序列，为后续作图做准备#将标准的chirp数据取出来作为标准 file_object = open('chirp2218.txt') try: chirp_data_str = file_object.read() chirp_data_spl = chirp_data_str.split(',') n = len(chirp_data_spl) chirp_data = np.zeros(4800, dtype=np.int16) for i in range(0, 4800): chirp_data[i] = int(chirp_data_spl[i]) finally: file_object.close() while True: recv_data = udp_socket.recvfrom(19200) n = len(recv_data[0])voice_data = recv_data[0]voice_data_del = np.zeros(9600, dtype=np.int16)

这段代码主要是一个Python程序，首先导入了一些Python的库，包括socket、numpy、scipy.signal、scipy.fftpack、scipy.stats和matplotlib.pyplot。这些库提供了一些常用的函数和工具，例如用于网络通信的socket库、用于科学计算的numpy和scipy库、用于绘图的matplotlib库等。

is_valid函数用于判断相关系数数组中的值是否满足一定的条件。具体来说，它会判断数组中第一个值是否大于0.8，如果大于则继续判断数组中后面的25个值是否都大于0.8，如果都大于则返回True，否则返回False。

在main函数中，代码首先创建了一个UDP套接字并绑定了本地的IP地址和端口号。然后定义了一些常量，包括采样点数N、采样频率fs、离散时间序列n和频率序列f。这些常量为后续的信号处理和绘图做准备。

接下来，代码从文件中读取了标准的chirp数据并将其转换为numpy数组。然后，代码进入一个无限循环，不断接收UDP数据并对其进行处理。具体来说，代码首先从接收到的数据中取出音频数据，并将其转换为numpy数组。然后，代码对音频数据进行一些处理并进行相关性分析，最后根据相关性分析的结果进行判断并输出结果。