Pi=abs(B2(:,3)); Qi=abs(B2(:,4));

时间: 2024-04-18 08:30:03 浏览: 139
根据你提供的代码片段,假设B2是一个矩阵,其中第三列存储了Pi的值,第四列存储了Qi的值。你使用了Matlab中的索引操作符(:)来获取每一行的第三列和第四列的值,并使用abs函数计算它们的绝对值。 代码解释如下: - `B2(:,3)`:表示获取B2矩阵的所有行(:)和第三列(3),即获取Pi的值。 - `B2(:,4)`:表示获取B2矩阵的所有行(:)和第四列(4),即获取Qi的值。 - `abs()`:是Matlab内置函数,用于计算输入值的绝对值。 这段代码将得到Pi和Qi的绝对值,并将其存储在名为`Pi`和`Qi`的向量中,分别对应第三列和第四列的绝对值。你可以在后续的代码中使用这两个向量进行进一步的计算或分析。
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翻译t1=(0:100*pi/999:100*pi); t2=(0:110*pi/999:110*pi); t3=(0:120*pi/999:120*pi); t4=(0:130*pi/999:130*pi); t5=(0:140*pi/999:140*pi); t6=(0:150*pi/999:150*pi); t7=(0:160*pi/999:160*pi); t8=(0:170*pi/999:170*pi); c1=cos(t1); c2=cos(t2); c3=cos(t3); c4=cos(t4); c5=cos(t5); c6=cos(t6); c7=cos(t7); c8=cos(t8); adr1=Mcreate(1001203); adr1=[adr1,adr1(1),adr1(2)]; %用户地址为初始m序列 fh_seq1= []; for k=1:g seq_1=adr1(3*k-2)*2^2+adr1(3*k-1)*2+adr1(3*k); fh_seq1=[fh_seq1 seq_1]; %生成用户载波序列 end

这段 MATLAB 代码的功能是生成用户的载波序列,用于模拟数字通信中的多用户接入过程。 代码解释如下: ``` t1 = (0:100*pi/999:100*pi); % 产生一段时间序列,用于生成载波序列 t2 = (0:110*pi/999:110*pi); t3 = (0:120*pi/999:120*pi); t4 = (0:130*pi/999:130*pi); t5 = (0:140*pi/999:140*pi); t6 = (0:150*pi/999:150*pi); t7 = (0:160*pi/999:160*pi); t8 = (0:170*pi/999:170*pi); c1 = cos(t1); % 产生8个不同的载波序列,对应8个用户 c2 = cos(t2); c3 = cos(t3); c4 = cos(t4); c5 = cos(t5); c6 = cos(t6); c7 = cos(t7); c8 = cos(t8); adr1 = Mcreate(1001203); % 生成一个初始的 m 序列 adr1 = [adr1, adr1(1), adr1(2)]; % 用户地址为初始 m 序列 fh_seq1 = []; % 初始化用户载波序列 for k = 1:g seq_1 = adr1(3*k-2)*2^2 + adr1(3*k-1)*2 + adr1(3*k); % 生成用户载波序列 fh_seq1 = [fh_seq1 seq_1]; end ``` `t1` 到 `t8` 分别是产生载波序列所需的时间序列。`cos` 函数用这些时间序列产生8个不同的载波序列。 `Mcreate(1001203)` 用于生成一个初始的 m 序列,`adr1` 是将该序列加上两个周期之后的结果,用于生成用户的地址。 `seq_1` 是根据用户地址生成的用户载波序列,`fh_seq1` 是所有用户的载波序列,用于模拟多用户接入的过程。

%画线部分 sitat11=sita2+k5*3*pi/2; if(sitat11<0) sitat11=sitat11+2*pi; elseif(sitat11>2*pi) sitat11=sitat11-2*pi; end sitat11=sitat11; sitat12=atan((y3-y0)/(x3-x0)); if( y3 - y0 > 0 && x3 - x0 > 0 ) sitat12 = sitat12; elseif( y3 - y0 > 0 && x3 - x0 < 0 ) sitat12 = pi-abs(sitat12); elseif (y3 - y0 < 0 && x3 - x0 < 0 ) sitat12 = pi+abs(sitat12); elseif( y3 - y0 < 0 && x3 - x0 > 0 ) sitat12 = 2*pi-abs(sitat12); elseif(y3 - y0 == 0 && x3 - x0 > 0 ) sitat12 = 0; elseif(y3 - y0 > 0 && x3 - x0 == 0 ) sitat12 = pi/2; elseif(y3 - y0 == 0 && x3 - x0 < 0 ) sitat12 = pi; elseif( y3 - y0 < 0 && x3 - x0 == 0 ) sitat12 = 3/2*pi; end if(G0==2) if(sitat11>sitat12) t1=sitat11:-0.01:sitat12; elseif(sitat11==sitat12) t1=sitat11+pi:-0.01:sitat12; else t1=sitat11+2*pi:-0.01:sitat12; end elseif(G0==3) if(sitat11>sitat12) t1=sitat11:0.01:sitat12+2*pi; else t1=sitat11:0.01:sitat12; end end if(G0==2)%插入型时 if(sitat11>sitat12) t=sitat11:-0.01:sitat12; elseif(sitat11==sitat12) t=sitat11+pi:-0.01:sitat12; else t=sitat11+2*pi:-0.01:sitat12; end elseif(G0==3) if(sitat11>sitat12) t=sitat11:0.01:sitat12+2*pi; else t=sitat11:0.01:sitat12; end end这段代码的含义

这段代码主要是用来计算角度值的。其中,sitat11和sitat12是两个角度值,根据输入的x0、y0、x3、y3等参数计算得出。在if语句中,根据不同情况对sitat12进行处理,以保证其值在正确的范围内。然后根据G0的值,分别计算出t1和t,这里主要是根据不同的插补方式进行计算。最终得到的t1和t即为需要进行插补的角度序列。
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优化以下代码 close all; clear all; f1=40000;f2=10000;f3=20000; %信号频率 F0=1e6; %采样频率 T0=1/F0; %采样间隔 t=0:T0:10; %设置时间区间和步长 xa=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t); %原信号 %信号曲线图 figure; plot(t,xa); axis([0 0.0002 -3 3]) title('原信号'); Fs=1e5; % 抽样率大于最大频率二倍 T=1/Fs; %采样间隔 N=1000; %采样点个数 n=(0:(N-1))*T; tn=0:T:10; xn=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n)+sin(2*pi*f3*n); figure; subplot(211); stem(n,xn,'filled'); %抽样信号曲线图 axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); subplot(212); xn_f=fft(xn); %xn_f=fftshift(fft(xn)); %傅里叶变换 f_xn=(0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn,abs(xn_f)); title('取样信号频谱'); %内插恢复原信号 t1=0:1000-T; TN=ones(length(t1),1)*n-t1'*T*ones(1,length(n)); y=xn*sinc(2*pi*Fs*TN); figure; subplot(211); plot(t1,y); axis([0 20 -3 3]); subplot(212); y_f=fft(y); %傅里叶变换 f_y=(0:length(y_f)-1)*Fs/length(y_f); plot(f_y,abs(y_f)); low_filter=hanming_low; x2=filter(low_filter,y); figure; subplot(211); plot(x2); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x2_f=fft(x2); %傅里叶变换 f_x2=(0:length(x2_f)-1)*Fs/length(x2_f); plot(f_x2,abs(x2_f)); title('10KHz'); high_filter=hanming_high; x1=filter(high_filter,y); figure; subplot(211); plot(x1); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x1_f=fft(x1); %傅里叶变换 f_x1=(0:length(x1_f)-1)*Fs/length(x1_f); plot(f_x1,abs(x1_f)); title('40KHz'); band_filter=hanming_band; x3=filter(band_filter,y); figure; subplot(211); plot(x3); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x3_f=fft(x3); %傅里叶变换 f_x3=(0:length(x3_f)-1)*Fs/length(x3_f); plot(f_x3,abs(x3_f)); title('20KHz');

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