对如下代码分析:clear;clc; % 设计数字滤波器带通滤波器 %带通滤波器设计。通带100Hz--200Hz; %阻带,截止频率60 Hz和240Hz,通带允许最大衰减3dB, 阻带应达到的最小衰减30dB fs = 5e3; % 采样频率 wp = [100 200] / (fs/2); % 通带频率范围,归一化 ws = [60 240] / (fs/2); % 阻带频率范围,归一化 rp = 3; % 通带最大衰减 rs = 30; % 阻带最小衰减 [n, Wn] = buttord(wp, ws, rp, rs); % 计算巴特沃斯滤波器的阶数和截止频率 [b, a] = butter(n, Wn, 'bandpass'); % 设计数字滤波器 freqz(b,a); % 绘制滤波器的频率响应图 clear;clc; % 设计数字滤波器带通滤波器,使用双线性变换法 % 通带100Hz--200Hz,截止频率60Hz和240Hz,通带允许最大衰减3dB,阻带应达到的最小衰减30dB % 参数设置 Fs = 1e3 ;% 采样率 wp = [100 200]/(Fs/2); % 通带边缘频率 ws = [60 240]/(Fs/2); % 阻带边缘频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 % 计算滤波器阶数和归一化截止频率 [n, wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs, 's'); [b, a] = butter(n, wn, 'bandpass', 'z'); % 双线性变换 [z, p, k] = butter(n, wn, 'bandpass', 'z'); [bs, as] = bilinear(z, p, k, Fs); freqz(b,a); % 绘制滤波器的频率响应图

时间: 2024-02-04 19:02:43 浏览: 94
这段代码是用MATLAB实现的数字滤波器的设计,其中包含了两个例子,一个是使用巴特沃斯滤波器设计带通滤波器,另一个是使用双线性变换法设计带通滤波器。 第一个例子中,先定义了采样频率和滤波器的通带和阻带频率范围,然后使用buttord函数计算出巴特沃斯滤波器的阶数和截止频率,接着使用butter函数设计数字滤波器,最后使用freqz函数绘制滤波器的频率响应图。 第二个例子中,先定义了采样率和滤波器的通带和阻带边缘频率,然后使用buttord函数计算出滤波器的阶数和归一化截止频率,接着使用butter函数设计数字滤波器,并使用双线性变换将其转换为离散时间域中的滤波器,最后使用freqz函数绘制滤波器的频率响应图。 这段代码可以用于数字滤波器的设计和分析,对于信号处理和通信系统等领域有着广泛的应用。
相关问题

对如下代码分析:%低通滤波器设计。wp=pi/3, ws=pi/2 %通带允许最大衰减3dB, 阻带应达到的最小衰减30dB。 clear;clc; % 设计数字低通滤波器 %设计参数 wp = pi/3; % 通带截止频率 ws = pi/2; % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 % 计算通带和阻带边界的归一化频率 wpn = wp/pi; wsn = ws/pi; % 计算数字滤波器的阶数和截止频率 [n,wn] = buttord(wpn,wsn,Rp,Rs); [b,a] = butter(n,wn); % 绘制数字滤波器的幅频响应 [H,w] = freqz(b,a,1024); mag = 20*log10(abs(H)); plot(w/pi,mag);xlabel('归一化频率');ylabel('幅度响应(dB)');title('数字低通滤波器幅频响应');grid on; %在使用双线性变换时,需要先设计一个模拟滤波器,然后再进行变换得到数字滤波器的系数。 %使用butter函数设计了一个模拟低通滤波器,然后使用bilinear函数进行双线性变换,将模拟滤波器转换为数字滤波器 clear;clc; %双线性变换法 wp = pi/3; % 通带截止频率 ws = pi/2; % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 fs = 1000; % 采样频率 [N, Wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs, 's'); % 计算滤波器阶数和归一化截止频率 [b, a] = butter(N, Wn, 'low', 's'); % 计算滤波器系数 [bz, az] = bilinear(b, a, fs); % 双线性变换 freqz(bz, az); % 绘制滤波器幅频响应图 %fvtool函数查看滤波器的频率响应、群延迟 fvtool(bz, az);

这段代码实现了一个数字低通滤波器的设计和绘制,具体流程如下: 1. 设置滤波器的通带截止频率wp、阻带截止频率ws、通带最大衰减Rp、阻带最小衰减Rs。 2. 计算通带和阻带边界的归一化频率wpn和wsn。 3. 利用buttord函数计算出数字滤波器的阶数n和截止频率wn。 4. 利用butter函数计算出数字低通滤波器的分子b和分母a。 5. 利用freqz函数计算数字低通滤波器的频率响应H,并将其转换为dB形式的幅度mag,绘制数字低通滤波器的幅频响应曲线。 6. 利用双线性变换法将模拟低通滤波器转换为数字低通滤波器。 7. 利用freqz函数计算数字滤波器的频率响应,并绘制数字滤波器的幅频响应曲线。 8. 使用fvtool函数可以查看滤波器的频率响应和群延迟。 总之,这段代码实现了数字低通滤波器的设计和绘制,可以用于信号处理中的滤波器设计。其中,双线性变换法是将模拟滤波器转换为数字滤波器的一种方法,可以保持滤波器的频率响应形状不变,但会引入一定的非线性失真和群延迟。

对以下代码进行分析;% 例1,设计一个带通滤波器,其参数为:ws1=0.2*pi;wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi;ws2=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-75dB; % 根据阻带要求选择布莱克曼窗。 clear;clc; ws1=0.2*pi; wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi; ws2=0.8*pi; Ap=-3; As=-75; wd=min((wp1-ws1),(ws2-wp2)); wc1=(ws1+wp1)/2; wc2=(ws2+wp2)/2; % 计算窗口长度 N=ceil(11*pi/wd); % 计算窗口 w_bla=(blackman(N+1))'; hd=ideal_lp(wc2,N+1)-ideal_lp(wc1,N+1);%低通 h=hd.*w_bla; % 采用窗函数设计法完成低通滤波器的设计,参数为: wp1=0.35*pi; wp=0.35*pi;ws=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-45dB; % 阻带要求是As % 采用窗函数设计法完成低通滤波器的设计 % 采用汉明窗以及ideal_lp函数 % 参数为:wp1=0.35pi; wp=0.35pi; ws=0.8*pi; Ap=-3dB, As=-45dB clear;clc; % 参数设置 wp1 = 0.35*pi; % 通带截止频率1 wp = 0.35*pi; % 通带截止频率2 ws = 0.8*pi; % 阻带截止频率 Ap = 3; % 通带最大衰减 As = 45; % 阻带最小衰减 % 计算滤波器阶数和截止频率 delta_w = ws - wp; delta_p = (10^(Ap/20)-1)/(10^(Ap/20)+1); delta_s = 10^(-As/20); A = -20*log10(min(delta_p,delta_s)); n = ceil((A-8)/(2.285*delta_w/pi)); wc = (wp+ws)/2; % 汉宁窗窗函数设计法 h = fir1(n, wc/pi, hann(n+1)); % 绘制滤波器幅频特性曲线 [H, W] = freqz(h, 1, 1024); figure; plot(W/pi, 20*log10(abs(H)));title('低通滤波器幅频特性曲线');xlabel('频率/\pi');ylabel('幅值/dB'); fvtool(h, 1); clear;clc; % 定义参数 ws = 0.2*pi; % 通带截止频率 wp = 0.35*pi; % 阻带截止频率 Ap = 3; % 通带最大衰减量 As = 50; % 阻带最小衰减量 % 计算数字滤波器阶数和截止频率 [N, wn] = buttord(wp/pi, ws/pi, Ap, As); % 设计数字滤波器b和a分别是分子和分母多项式的系数 [b, a] = butter(N, wn, 'high'); % 绘制滤波器频率响应曲线 freqz(b, a); fvtool(b, a);

此代码实现了两个滤波器的设计,一个是带通滤波器,一个是高通滤波器。 对于带通滤波器,先根据阻带要求选择布莱克曼窗,然后计算窗口长度。接着利用ideal_lp函数得到低通滤波器的理想频率响应,再用窗函数乘上,得到带通滤波器的频率响应。 对于高通滤波器,采用汉宁窗窗函数设计法,先计算滤波器阶数和截止频率,然后用fir1函数得到滤波器系数,最后绘制滤波器的频率响应曲线。 同时,在每个滤波器的设计中,都有对应的参数设置和计算过程,最后用fvtool函数绘制滤波器的幅频特性曲线。
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float DigFil(invar, setic) float invar; int setic; /******************************************************************************/ /* Filter Solutions Version 2009 Nuhertz Technologies, L.L.C. */ /* www.nuhertz.com */ /* +1 602-279-2448 */ /* 3rd Order Band Pass Butterworth */ /* Bilinear Transformation with Prewarping */ /* Sample Frequency = 5.000 KHz */ /* Standard Form */ /* Arithmetic Precision = 4 Digits */ /* */ /* Center Frequency = 300.0 Rad/Sec */ /* Pass Band Width = 20.00 Rad/Sec */ /* */ /******************************************************************************/ /* */ /* Input Variable Definitions: */ /* Inputs: */ /* invar float The input to the filter */ /* setic int 1 to initialize the filter to zero */ /* */ /* Option Selections: */ /* Standard C; Initializable; Internal States; Not Optimized; */ /* */ /* There is no requirement to ever initialize the filter. */ /* The default initialization is zero when the filter is first called */ /* */ /******************************************************************************/ /* */ /* This software is automatically generated by Filter Solutions */ /* no restrictions from Nuhertz Technologies, L.L.C. regarding the use and */ /* distributions of this software. */ /* */ /******************************************************************************/ { float sumnum=0.0, sumden=0.0; int i=0; static float states[6] = {0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0}; static float znum[7] = { -7.968e-09, 0.0, 2.39e-08, 0.0, -2.39e-08, 0.0, 7.968e-09 }; static float zden[6] = { .992, -5.949, 14.88, -19.86, 14.92, -5.981 }; if (setic==1){ for (i=0;i<6;i++) states[i] = [i] = [i]*invar; return 0.0; } else{ sumnum = sumden = 0.0; for (i=0;i<6;i++){ sumden += states[i]*zden[i]; sumnum += states[i]*znum[i]; if (i<5) states[i] = states[i+1]; } states[5] = invar-sumden; sumnum += states[5]*znum[6]; return sumnum; } }

clc; clear; close all; % 定义参数 fc = 2e3; % 载波频率 fs = 64 * fc; % 采样频率 T = 8 / fc; % 基带信号周期 Ts = 1 / (2 * fc); % 输入信号周期 B = 0.5 / T; % 基带带宽 BbTb = 0.5; % 3dB带宽 % 生成数字序列和基带信号 data = [0 0 1 0 1 0 1 0]; baseband = generate_baseband(data, fs, T); % GMSK调制 modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb); % 绘制调制后的波形 figure(1); t = 0:1/fs:length(modulated_signal)/fs-1/fs; plot(t, modulated_signal); xlabel('时间/s'); ylabel('幅度'); title('GMSK调制波形00101010'); % 生成基带信号的函数 % 输入参数: % data: 数字序列 % fs: 采样频率 % T: 基带信号周期 % 输出参数: % baseband: 基带信号 function baseband = generate_baseband(data, fs, T) baseband = zeros(1, length(data) * fs * T); for i = 1:length(data) if data(i) == 0 baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = -1; else baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = 1; end end end % GMSK调制的函数 % 输入参数: % baseband: 基带信号 % fc: 载波频率 % fs: 采样频率 % B: 基带带宽 % BbTb: 3dB带宽 % 输出参数: % modulated_signal: 调制信号 function modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb) kf = B / (2*pi); % 调制指数 bt = 0:1/fs:length(baseband)/fs-1/fs; % 基带信号时间序列 gaussian = gausspuls(bt, B/(2*pi*BbTb), 2.5); % 高斯滤波器 baseband_f = filter(gaussian, 1, baseband); % 进行滤波 cumulative_freq = cumsum(baseband_f) / fs * kf; % 计算累积频偏 t = 0:1/fs:length(baseband_f)/fs-1/fs; % 调制信号时间序列 phasor = exp(1j*(2*pi*fc*t + 2*pi*cumulative_freq)); % 产生载波相位 modulated_signal = real(baseband_f .* phasor); % 进行相乘运算,得到调制信号 end % 自定义高斯滤波器函数 % 输入参数: % t: 时间序列 % B: 带宽 % alpha: 音频信号系数 % 输出参数: % g: 高斯函数 function gaussian = gausspuls(t, B, alpha) gaussian = (2 * pi * B * t) .^ alpha .* exp(-(2 * pi * B * t) .^ 2 / (2 * log(2))); end

分析如下代码;clear;clc; % 滤波器要求 wp = 2*pi*10e3; % 通带截止频率 ws = 2*pi*12e3; % 阻带起始频率 Rp = 0.5; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 % 计算滤波器参数 [n, wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs, 's'); % 巴特沃斯滤波器的阶数和截止频率 [b, a] = butter(n, wn, 's'); % 巴特沃斯滤波器的分子和分母 % 绘制幅频响应曲线 w = linspace(0, 2*pi*20000, 1000); [h, f] = freqs(b, a, w); mag = 20*log10(abs(h));%dB phase = angle(h); figure; subplot(2,1,1);plot(f/(2*pi), mag);title('低通Butterworth滤波器幅频特性');xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度响应(dB)'); subplot(2,1,2);plot(f/(2*pi), phase);title('低通Butterworth滤波器相频特性');xlabel('频率(Hz)');ylabel('相位(度)'); % 输出滤波器参数 disp('滤波器阶数:');disp(n); disp('滤波器截止频率(Hz):');disp(wn/(2*pi)); % 双线性变换法 % 计算规格化频率 wp_norm = wp/(2*pi); ws_norm = ws/(2*pi); % 计算滤波器阶数 [n, Wn] = buttord(wp_norm, ws_norm, Rp, Rs, 's'); % 计算模拟Butterworth滤波器的分母和分子多项式系数 [b, a] = butter(n, Wn, 's'); % 采样频率 fs = 2*wp; [bz, az] = bilinear(b, a, fs); %频率响应 [H, w] = freqz(bz, az, 1024); f = w/(2*pi)*fs; H_db = 20*log10(abs(H)); % 绘制幅频特性 figure; subplot(2,1,1);plot(f, H_db);title('低通Butterworth滤波器幅频特性');xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度响应(dB)'); % 绘制相频特性 phi = unwrap(angle(H))*180/pi; subplot(2,1,2);plot(f, phi);title('低通Butterworth滤波器相频特性');xlabel('频率(Hz)');ylabel('相位(度)');

改进以下代码,使机器人的运动轨迹为一个半径为3的圆clear; close all; clc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % diff_vel p2p Motion Control 两轮差速任意姿态到达目标点 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% input 输入 % Goal -----------目标位姿 % r --------------驱动轮半径(m) % l --------------轮间距,两驱动轮中心间距(m) % InitPos --------初始位姿 % goal_rad -------目标半径(m) % lin_vel_lim ----速度限幅(m/s) % lin_acc_lim ----加速度限幅(m/s^2) % ang_vel_lim ----角速度限幅(rad/s) % ang_acc_lim ----角加速度限幅(rad/s^2) % ctrl_fre -------控制频率(hz) % max_sim_time ---最大仿真时长(s) %% output 输出 % lin_vel --------车体线速度(m/s) % ang_vel --------车体角速度(rad/s)(右手定则) % theta ----------姿态角(rad) % v_l ------------左轮转动线速度(m/s) % v_r ------------右轮转动线速度(m/s) % phiL -----------左轮正方向转动角速度,记反转速度为负值(rad/s) % phiR -----------右轮正方向转动角速度,记反转速度为负值(rad/s) %% 位姿信息 % Pos = [x, y ,theta] %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 仿真开始 InitPos = [1, 0, 0]; Goal = [5,4,0]; r = 0.15; l = 0.4; goal_rad = 0.05; ctrl_fre = 100; max_sim_time = 100; lin_vel_lim = 1.2; lin_acc_lim = lin_vel_lim/2; ang_vel_lim = 1.5; ang_acc_lim = 0.8; sim('diff_vel_motion_ctrl_system.slx'); PlotTracking; %画图

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LiveLy-公寓管理门户:创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用,旨在提供一套完善的管理系统,包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验,分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制,首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长,需要用户保持耐心。 根据描述,该系统特别强调了用户体验(UX)设计,特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷,并且在移动设备上的适配效果不佳,LiveLy则试图打破这一固有模式,提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看,LiveLy采用了以下技术栈: 1. Angular 6:这是一种由Google开发的开源前端框架,用于构建动态网页应用,支持单页面应用(SPA)的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本,它在性能和安全性方面进行了显著改进,同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe:Stripe是一个在线支付处理平台,它提供了一套API,允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式,如信用卡、借记卡、支付钱包等,并提供了高级的安全措施,如令牌化处理,来保护用户的支付信息。 3. Java:作为后端开发语言,Java被广泛应用于企业级应用开发中,它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发,允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot:它是基于Spring框架的一个模块,使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能,简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL:这是一个开源的对象-关系数据库系统,它具有强大的功能和性能,广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询,具有可扩展性和高度的可靠性,是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress:虽然在描述中没有明确提及,但从压缩包子文件的名称列表中推断,可能指的是Cypress.io,这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具,允许开发者编写和运行测试,确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外,文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支,其中“master”通常指代主版本或主分支,是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息,LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案,它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念,提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发,它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"