MATLAB Simulink Sigma-Delta调制仿真教程与示例

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资源摘要信息:"该压缩包包含了关于Delta-Sigma调制技术的MATLAB和Simulink资源。Delta-Sigma调制技术在信号处理领域中是一个非常重要的技术,主要用于提高信号的分辨率和抑制噪声。Matlab和Simulink都是MathWorks公司推出的一款强大的数学计算软件和仿真环境,它们提供了丰富的工具箱来支持各种复杂的计算和仿真需求。SDT(Simulink Design Optimization)是一个用于Simulink模型的优化工具箱,可以用于参数估计、系统辨识和模型验证等。这个压缩包中的文件可能包含了如何在MATLAB和Simulink中实现Delta-Sigma调制器的示例,以及如何使用SDT工具箱进行模型优化的指导。文件的命名方式表明了这是一个关于Delta-Sigma技术和MATLAB/Simulink结合使用的教程或示例。" 知识点: 1. Delta-Sigma调制技术:Delta-Sigma调制,也称为Sigma-Delta调制,是一种常用于数据转换的过采样技术。它通过在信号上添加量化噪声,然后在数字域中通过滤波器去除噪声来提高信号的分辨率和动态范围。Delta-Sigma调制器主要由积分器、比较器和反馈路径组成,可以用于模拟到数字转换(ADC)和数字到模拟转换(DAC)。 2. MATLAB:MATLAB是一种高性能的数学计算和可视化软件,广泛应用于工程计算、算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算等领域。MATLAB提供了一个交互式的高级编程环境,用户可以使用MATLAB语言编写脚本和函数,以及开发复杂的算法。 3. Simulink:Simulink是MATLAB的一个附加产品,它提供了一个可视化的仿真环境,允许工程师设计复杂的动态系统,并对这些系统进行建模、仿真和分析。Simulink支持多域仿真和基于模型的设计,特别适合于嵌入式系统和多域物理系统的建模和仿真。 4. SDT(Simulink Design Optimization):SDT是一个用于优化Simulink模型参数的工具箱。它提供了参数估计、模型校准、设计探索和优化等功能。SDT可以帮助工程师根据实验数据调整模型参数,或者基于性能指标对系统进行优化设计,从而得到更加精确和高效的系统模型。 5. simulink_s:这可能是一个文件名,或者是对Simulink软件的简称。在本上下文中,它可能指向Simulink中实现的Delta-Sigma调制模型示例或仿真文件。 6. 文件命名:"Sigma_Delta.zip","***.txt","Sigma_Delta":这些文件名表明了压缩包的内容与Delta-Sigma技术相关,且可能包括了在MATLAB/Simulink环境中实现该技术的示例文件。"***.txt"可能是一个文本文件,包含了与下载地址(***)相关的信息,用于指导用户如何下载或获取更多的资源信息。 综上所述,该压缩包是一个关于使用MATLAB和Simulink实现和优化Delta-Sigma调制器的宝贵资源,对于相关领域的工程师和研究人员来说具有较高的实用价值。通过使用这些工具,可以加深对Delta-Sigma技术的理解,并能够在实际工程中应用这种技术,实现高精度和高效率的数据转换和信号处理。

def df_of_positive(positive_temp): date=[]; place=[]; people=[]; time=[]; people_num=[]; delttime=[]; people_total=[]; for i in range(3): filename=qianfu[i] print("今天日期是:",filename) filename = file+'\\'+filename+'.csy'; try: scanning_code = pd.read_csv(filename,encoding='gbk') #7开这一天的数据 except: print(filename,'is not found.') place_temp=(scanning_code['user_id']==positive_temp['人品_ID']) time_positive = scanning_code[place_temp]['create_time'] id_of_been_to = np.array(scanning_code[place_temp]['grid_point_id']) # 去过的所有场所所有ID for j in range(len(id_of_been_to)): grid_temp =id_of_been_to[j] people_temp = scanning_code[scanning_code['grid_point_id']==grid_temp]['user_id'] #找到这一天同一地点的人群 time_temp = scanning_code[scanning_code['grid_point_id']==grid_temp]['create_time'] index_delt_less_than_30min=[] delt_=[]; for k in range(len(time_temp)): delt= delt_time(time_positive.iloc[j])-delt_time(time_temp.iloc[k]) #计算时间差 if np.abs(delt)<=30: index_delt_less_than_30min.append(k) delt_.append(time_temp.iloc[k].split(" ")[1]) df_temp=(scanning_code[scanning_code['grid_point_id']==grid_temp]).iloc[index_delt_less_than_30min] people_num.append(len(df_temp)) people.append(list(df_temp['user_id'])) place.append(grid_temp) date.append(qianfu[i]) delttime.append(delt_) time.append(time_positive.iloc[j].split(" ")[l]) people_total.append(len(people_temp)) df = pd.DataFrame({'日期':date,'阳者经过时间':time,'地点':place,'经过总人数':people_total,'密接者':people,'密接者时间':delttime,'密接人数':people_num}) return df

2023-04-24 上传