y=(abs(3*k)<=60).*exp((-(0.1*pi*3*k).^2)/5);

这是一个MATLAB代码，表示一个以k为自变量的函数y。它的表达式为：

- 当abs(3*k)小于等于60时，y = exp((-(0.1*pi*3*k)^2)/5)
- 当abs(3*k)大于60时，y = 0

其中，abs(x)表示x的绝对值，exp(x)表示e的x次方，pi是圆周率。这个函数在k在-20到20之间有较大的值，而在其他地方则接近于0。

相关问题

matlab y=(abs(3*k)<=60).*exp((-(0.1*pi*3*k).^3)/5);为什么没有图像输出

这段代码本身并不会输出图像，它只是定义了一个函数。如果想要输出图像，需要调用该函数并将其绘制出来。

例如可以按照以下步骤绘制该函数：

1. 定义一个 k 的取值范围，比如 -100 到 100。
2. 调用该函数，将得到的 y 值存储在一个数组中。
3. 使用 plot 函数将 k 和 y 绘制成图像。

具体的代码实现如下：

k = -100:100;
y = (abs(3*k)<=60).*exp((-(0.1*pi*3*k).^3)/5);
plot(k, y);

运行该代码即可绘制出该函数的图像。

% 生成发送信号 fs = 1000; % 采样频率 T = 1/fs; % 采样周期 t = 0:T:1-T; % 时间序列 f1 = 50; % 信号频率1 f2 = 70; % 信号频率2 x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 发送信号 % 生成接收信号 v = 10; % 相对速度 fD = 2*v/3e8*f1; % 多普勒频移 y = x.*exp(1i*2*pi*fD*t); % 接收信号 % MP算法估计多普勒频移 N = 20; % 压缩感知采样数 A = randn(N,length(x)); % 测量矩阵 b = A*y.'; % 压缩采样 x0 = zeros(length(x),1); % 初始化估计值 k = 5; % 迭代次数 for i = 1:k x1 = x0 + A'*(b-A*x0); % 迭代更新 x0 = x1.*(abs(x1)>0.1*max(abs(x1))); % 阈值处理 end fD_est = fD + x0(f1+1); % 估计多普勒频移 % 计算相关度 r = abs(sum(x.*conj(y.*exp(-1i*2*pi*fD_est*t))));这段代码不显示相关度

这段代码计算的是接收信号y与发送信号x经过多普勒频移后的相关度r，其中估计的多普勒频移为fD_est。具体来说，相关度r的计算是将接收信号y与发送信号x经过多普勒频移后的复共轭相乘，再经过一段时间的平均，即：

r = abs(sum(x.*conj(y.*exp(-1i*2*pi*fD_est*t))));

这段代码的输出结果是一个标量值，表示接收信号与发送信号经过多普勒频移后的相关度大小。如果相关度的值比较高，说明接收到的信号与发送信号的相似度比较高，可以用来判断信号是否来自于发送端。