y=square(2*pi*30*t,50);

时间: 2023-10-02 19:04:57 浏览: 41
I'm sorry, as an AI language model, I cannot execute code. However, I can provide an explanation of what this code means. The code `y=square(2*pi*30*t,50);` is an equation in MATLAB or another programming language that involves the square wave function. The square wave function is a periodic waveform that alternates between two levels, typically high and low. It is commonly used in electronics and digital signal processing. In this equation, `y` is the output of the square wave function. `t` is the input variable representing time. `2*pi*30*t` is the argument of the square function, which determines the frequency of the waveform. The value `50` is the duty cycle of the waveform, which determines the percentage of time the waveform spends in the high state versus the low state. Overall, this equation generates a square wave with a frequency of 30 Hz and a duty cycle of 50%.

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用MATLAB来实现最小二乘法，最小二乘法的线性拟合

对下面这个信号添加高斯白噪声使信噪比为0db。f = 50; % 频率 duty = 50; % 占空比 t = 0:0.0001:0.1; % 时间 y = square(2*pi*f*t,duty); % 方波 plot(t,y) axis([0 0.1 -1.5 1.5])

y = square(2*pi*f*t,duty); % 方波 % 添加高斯白噪声 SNR = 0; % 信噪比为0dB P_signal = mean(y.^2); % 信号功率 P_noise = P_signal / (10^(SNR/10)); % 噪声功率 noise = randn(size(y)) * sqrt(P_noise); y_...

优化这段代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2*np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2*np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X**2 Y_square =Y**2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta)把输入信号部分整理成函数，输入参数为t_vec,A,phi,noise,锁相测量部分也整理成代码，输入为待测周期信号，以及频率freq,输出为Alpha

Y_square = Y ** 2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) Alpha = result / (2 * np.pi * freq) return Alpha 6. 最后将整个程序整合...

优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X2 Y_square =Y2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta)，把输入信号部分整理成函数：输入参数为t_vec,A,phi,noise;锁相测量部分也整理成代码，输入待测周期信号，以及频率freq,输出为A,phi,不用绘图

Y_square = Y ** 2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) return result, Theta 使用方法示例： python t = np.linspace(0, 0.2, 1001)...

t=linspace(0,20,1000); x=square(0.5*pi*t,50); b=[1,0];a=[1,10]; sys=tf(b,a); y=lsim(sys,x,t); subplot(211),plot(t,x),axis([0,20,0,2]);title('输入') subplot(212),plot(t,y),axis([0,20,-2,2]);title('输出')优化

x = signal.square(0.5 * np.pi * t, duty=50) # 方波输入 cutoff_frequency = 10 # 截止频率 y = lowpass_filter(x, cutoff_frequency, sample_rate) # 一阶低通滤波器输出 # 绘图 fig, (ax1, ax2) = plt....

对下面这个信号添加高斯白噪声使信噪比为-10db。f = 50; % 频率 duty = 50; % 占空比 t = 0:0.0001:0.1; % 时间 y = square(2pif*t,duty); % 方波 plot(t,y) axis([0 0.1 -1.5 1.5])

y = square(2*pi*f*t,duty); % 方波 % 添加高斯白噪声 SNR = -10; % 信噪比为-10dB signal_power = rms(y)^2; noise_power = signal_power / 10^(SNR/10); noise = sqrt(noise_power) * randn(size(y)); y_noisy = ...

% 判断输入的数字，输出对应的结果 input_num = input('请输入数字：'); if input_num == 1 % 巴特沃斯滤波器图像 [b, a] = butter(5, 0.5, 'low'); freqz(b, a); title('巴特沃斯滤波器图像'); elseif input_num == 2 % 切比雪夫滤波器图像 [b, a] = cheby1(5, 1, 0.5, 'low'); freqz(b, a); title('切比雪夫滤波器图像'); elseif input_num == 3 % 三维图像 [x, y] = meshgrid(-2:0.2:2); z = x .* exp(-x .^ 2 - y .^ 2); figure; surf(x, y, z); xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); title('三维图像'); elseif input_num == 4 % D触发器的输入输出图像 t = 0:0.01:2; d = square(2*pi*t, 50); q = zeros(size(t)); for i = 2:length(t) if d(i) > d(i-1) q(i) = 1; elseif d(i) < d(i-1) q(i) = 0; end end添加imwrite来保存这四个图像

d = square(2*pi*t, 50); q = zeros(size(t)); for i = 2:length(t) if d(i) > d(i-1) q(i) = 1; elseif d(i) (i-1) q(i) = 0; end end % 添加imwrite来保存这四个图像 imwrite(getframe(gcf).cdata, '...

t = -2:0.01:2; T = [15,25,51,101]; for k = 1:length(T) a=0; for n = 1:2:T(k) b=exp(1i*n*pi*t)/n; a=a+b; end y=2*a/(1j*pi); x=0.5*square(pi*t); figure; p=plot(t,real(y),t,x); axis([-2,2,-0.8,0.8]); set(gca,'XTick',-2:1:2) set(gca,'YTick',-0.8:0.4:0.8) set(gca,'XTickLabel',{'-2','-1','0','1','2'}) set(gca,'YTickLabel',{'-0.8','-0.4','0','0.4','0.8'}) xlabel('自变量') ylabel('函数值') titlemsg=sprintf('吉布斯现象N=%d的合成波形',T(k)); title(titlemsg) text(0,-0.5,'\leftarrow 方波函数','HorizontalAlignment','left') set(gcf,'Color','w') hold on end

Null is a term that represents the absence of a value or data in a database or programming language. It can be used to denote a missing or undefined value, empty space, or an unknown value....

补充实现一个内含子函数的M函数绘图文件。 function Hr=exm060301(flag) %exm060301.m Demo for handles of primary functions and subfunctions % flag use 'line' or 'circle' % Hr t=(0:50)/50*2*pi; x=sin(t); y=cos(t); _______________; % ______________; end function cirline(wd,x,y,t) %cirline(wd,x,y,t) % wd use 'line' or 'circle' % t % x % y switch wd case 'line' plot(t,x,'b',t,y,'r','LineWidth',2) case 'circle' plot(x,y,'-g','LineWidth',8), axis square off otherwise error('输入宗量只能取''line''或''circle''!') end shg end

t = (0:50)/50*2*pi; x = sin(t); y = cos(t); if strcmp(flag, 'line') Hr = cirline('line', x, y, t); elseif strcmp(flag, 'circle') Hr = cirline('circle', x, y, t); else error('输入宗量只能取''...

矩形脉冲信号：rectpuls(t, width) 周期矩形脉冲信号：square(t, DUTY) 三角波脉冲信号：tripuls(t, width, skew) 周期三角波信号：sawtooth(t, width) 单位阶跃信号：y=(t>=0)这五个信号的代码

y = square(2*pi*t, DUTY); plot(t,y); 3. 三角波脉冲信号：tripuls(t, width, skew) t = -5:0.1:5; width = 2; skew = 0.5; y = tripuls(t,width,skew); plot(t,y); 4. 周期三角波信号：sawtooth...

在如下这段代码的基础上，实现连接不同二级杆组的功能：function pendulumGUI %创建主窗口和控件 f = figure('Visible','off','Position',[360,500,450,285]); hstart = uicontrol('Style','pushbutton','String','Start','Position',[315,220,70,25],'Callback',@startbutton_Callback); hstop = uicontrol('Style','pushbutton','String','Stop','Position',[315,180,70,25],'Callback',@stopbutton_Callback); htext = uicontrol('Style','text','String','Angle:','Position',[325,130,40,15]); hslider = uicontrol('Style','slider','Min',0,'Max',180,'Value',90,'Position',[100,90,250,20],'SliderStep',[1/179 10/179],'Callback',@slider_Callback); ha = axes('Units','pixels','Position',[50,60,200,185]); %初始化参数 L = 1; dt = 0.05; theta = 90; omega = 0; g = 9.8; t = 0; %绘图函数 function draw_pendulum(theta) x = L*sin(theta*pi/180); y = -L*cos(theta*pi/180); plot([0,x],[0,y],'LineWidth',2,'MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10); axis([-L-0.5,L+0.5,-L-0.5,L+0.5]); axis square; title(sprintf('Time: %.2f s, Angle: %.2f deg',t,theta)); end %启动按钮回调函数 function startbutton_Callback(source,eventdata) set(hstart,'Enable','off'); set(hstop,'Enable','on'); while get(hstop,'Value') == 0 theta = theta + omega*dt; omega = omega - g/L*sin(theta*pi/180)*dt; t = t + dt; cla; draw_pendulum(theta); pause(0.01); end set(hstart,'Enable','on'); set(hstop,'Enable','off'); set(hstop,'Value',0); end %停止按钮回调函数 function stopbutton_Callback(source,eventdata) set(hstop,'Value',1); end %滑动条回调函数 function slider_Callback(source,eventdata) theta = get(hslider,'Value'); cla; draw_pendulum(theta); end %显示主窗口 set(f,'Name','Pendulum GUI','NumberTitle','off','Resize','off','Visible','on'); end

y = -L*cos(theta*pi/180); plot([0,x],[0,y],'LineWidth',2,'MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10); axis([-L-0.5,L+0.5,-L-0.5,L+0.5]); axis square; title(sprintf('Time: %.2f s, Angle: %.2f deg',t,...

M文件实现画出以下信号的波形图和频谱图。 载波：Acos（2pi*fc*t） 消息信号：随机信号或者三角波、矩形波信号等

% msg_signal = square(2*pi*5*t); % 矩形波信号 % 生成调制信号 mod_signal = A*cos(2*pi*fc*t); % 生成调制后的信号 modulated_signal = msg_signal.*mod_signal; % 绘制波形图 subplot(2,1,1) plot(t, ...

(1) 复指数信号：用MATLAB命令画出0≤ t ≤ 3复指数信号的实部、虚部、模及相角随时间变化的曲线，并观察其时域特性。 (2) 用MATLAB中y=square(t,DUTY)产生频率为10Hz、占空比为30%的周期方波信号。 (3) 用上面定义的uCT阶跃函数实现幅度为1、宽度为1的门函数。

x = square(2 * pi * f * t, DUTY); % 产生周期方波信号 plot(t, x); axis([0, 1, -1.2, 1.2]); title('周期方波信号'); 程序中，首先给定方波的频率和占空比。然后，用时间向量t产生时间范围内的点，范围为0到...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(121) t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) bbox=dict(boxstyle='round',fc='white') plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox) #arrowstyle箭头类型，arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"指的是xy与xytext之间的连接类型 bbox_prop=dict(fc='white') ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8) ax2=fig.add_subplot(122) x=np.linspace(0,10,200) y=np.sin(x) ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8)) ax2.set_ylim(-1.5,1.5) ax2.set_xlim(0,10) bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white') ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black')) ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5) #设置水印(带方框的水印) ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3)) plt.show()

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matlab绘制星形线并求面积,利用曲线积分，求下列曲线所围成的图形的面积： （1)星形线x=acos3t，y=asin3t，0≤t...

A = int(ds, t, 0, pi/6) + int(ds, t, pi/3, pi/2) + int(ds, t, 2*pi/3, 5*pi/6) + int(ds, t, 4*pi/3, 3*pi/2) + int(ds, t, 5*pi/3, 11*pi/6) + int(ds, t, 7*pi/4, 2*pi); 解释一下，首先定义符号变量 t，...

matlab的square

Matlab中的square函数是用于生成方波信号的函数。它可以生成周期性的方波信号，包括正弦波、三角波和锯齿波等周期性信号。...这将生成一个周期为2*pi，占空比为50%的方波信号，并用plot函数绘制出来。

matlab的square怎么用

y = square(2*pi*5*t); 这里的2*pi*5表示方波的周期为5秒，可以根据需要调整。 3. 可以使用plot函数将信号可视化： plot(t,y); 这将绘制出方波信号在时间轴t上的波形图。 完整的代码如下： t = 0:0.01:1; y = ...

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