输入信号延迟+下采样+相移+多相滤波

这段代码实现了输入信号的延迟、下采样、相移和多相滤波四个功能。

具体实现过程如下：

1. 对输入信号进行下采样，即从yt信号中每隔I个样点取一个，得到yr信号。

2. 对yr信号进行复数相移，与发射的y0信号相同。

3. 对yr信号进行多相滤波，使用h作为滤波器系数。

4. 对滤波后的信号进行时延消除，即将滤波后的信号向左移动滤波器长度的一半。

其中，变量含义如下：

- yt：输入信号，长度为signalLen。
- I：下采样因子。
- yr：下采样后的信号，长度为signalLen/I。
- h：多相滤波器系数，长度为signalLen/2。
- x_tmp：滤波后的信号，长度为signalLen。
- x：滤波后并消除时延的信号，长度为signalLen。
- delay：滤波器的延迟，为滤波器长度的一半。

相关问题

%% 输入信号延迟+下采样+相移+多相滤波 for k=1:I yr(k,:)=yt(k:I:end).'.*(-1).^(0:signalLen-1);%I是下采样因子，从yt中每隔I个样点取一个，然后乘复数相移系数，与发射的y0相同 % 多相滤波 delay=size(h,2)/2;%滤波延迟，前面减1了这里不用减1？？ x_tmp=I*ifft(fft(yr(k,:),signalLen).*fft(h(k,:),signalLen));%滤波 x(k,:)=circshift(x_tmp,[0,-delay]);%时延消除 % plot(1:signalLen,yr(k,:),'bo-',1:signalLen,x(k,:),'r.-') end %% 相移+IFFT for r=1:signalLen%每一路信号包含n1+I个采样点 mfft(:,r)=x(:,r).'.*exp(-1j*pi/I*(0:(I-1)));%相移 mhat(:,r)=ifft(mfft(:,r));%对每一个采样时刻的I路信号，计算离散傅立叶反变换 end %% 解调频率 figure, index=[1,I:-1:2];%第一个索引是1，然后从8到2，步长是-1 for k=1:I%产生I路信号 %频域去噪 mf=fft(mhat(k,:)); thrd_mf=max(abs(mf))/2;%阈值设置 mf(abs(mf)<thrd_mf)=0; mhat(k,:)=ifft(mf);%还原时域信号 subplot(4,2,k);plot(t,I*real(mhat(index(k),:)),'.-', t,m(k,:),'ro-');legend('接收解调信号','原始发射信号');% pause()%虚部是cos end

这段代码是在进行信号处理，包括信号延迟、下采样、相移、多相滤波、解调频率等操作。其中，首先将接收到的信号进行下采样，并乘上复数相移系数与发射的信号相同，然后进行多相滤波，消除滤波延迟，并进行时延消除。接着，对每一个采样时刻的I路信号，进行相移和离散傅立叶反变换。最后，对每个子带进行频域去噪，设置阈值后，进行还原时域信号，并与原始发射信号进行比较。

基于matlab gui自适应滤波+平滑滤波+小波滤波心电信号处理【含matlab源码 1809期

基于MATLAB GUI的自适应滤波、平滑滤波和小波滤波是心电信号处理中常用的方法。以下是一个简单的示例MATLAB代码，用于对心电信号进行这些滤波处理。

首先，我们需要获取心电信号数据。假设我们有一个名为data的数组，包含了采样率为Fs的心电信号数据。

% 获取心电信号数据
Fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/Fs:1; % 时间轴
f = 5; % 心电信号频率
data = sin(2*pi*f*t); % 心电信号数据，这里用一个正弦波信号代替

接下来，我们可以编写自适应滤波函数。自适应滤波通过动态调整滤波器参数来对信号进行平滑。这里我们使用MATLAB的adaptivefilter函数。

% 自适应滤波函数
filtered_data = adaptivefilter(data);

然后，我们可以使用MATLAB内置的smooth函数进行平滑滤波。smooth函数可以通过移动平均、高斯滤波等方法对信号进行平滑处理。

% 平滑滤波函数
window_size = 10; % 窗口大小
smoothed_data = smooth(data, window_size);

最后，我们可以使用MATLAB的Wavelet Toolbox提供的小波滤波函数对信号进行小波变换和滤波处理。

% 小波滤波函数
wname = 'db4'; % 小波基函数名
level = 4; % 分解级数
[C, L] = wavedec(data, level, wname); % 小波分解
threshold = 0.5; % 阈值
C_thresh = wthresh(C, 'h', threshold); % 高频分量阈值处理
filtered_data = waverec(C_thresh, L, wname); % 小波重构

以上是一个基于MATLAB GUI的自适应滤波、平滑滤波和小波滤波的心电信号处理的简单示例代码。注意，这只是一个演示，并不一定适用于所有情况。根据实际需求，可能需要进行更多的参数调整和优化。