clc; clear; %设置八个幅值 A1=3;A2=8;A3=5;A4=2;A5=6;A6=7;A7=4;A8=1; %设置八个频率分量 f1=1;f2=2;f3=3;f4=4;f5=5;f6=6;f7=7;f8=8; %定义采样区间 x=0:0.001:8; %构建八个信号函数 y1=A1*sin(2*pi*f1*x).*(0<x&x<1); y2=A2*sin(2*pi*f2*x).*(1<x&x<3); y3=A3*sin(2*pi*f3*x).*(2<x&x<3); y4=A4*sin(2*pi*f4*x).*(2<x&x<4); y5=A5*sin(2*pi*f5*x).*(4<x&x<5); y6=A6*sin(2*pi*f6*x).*(5<x&x<6); y7=A7*sin(2*pi*f7*x).*(6<x&x<7); y8=A8*sin(2*pi*f8*x).*(0<x&x<8); %八个信号叠加求和构建非平稳信号函数 y=y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+y8;继续编写matlab代码，选用一个合适的小波画出y的时频能量图

时间: 2023-11-29 20:04:08 浏览: 146
可以使用小波变换来绘制非平稳信号的时频能量图。下面是使用MATLAB编写的代码： ```matlab % 导入小波变换工具箱 import wavelet.* % 小波变换参数设置 wname = 'db4'; % 选用 Daubechies 4 小波 level = 5; % 小波分解的层数 % 进行小波分解 [c, l] = wavedec(y, level, wname); % 计算小波系数的能量 energy = zeros(level+1, length(y)); for i = 1:level+1 energy(i, :) = wrcoef('a', c, l, wname, i-1); end % 绘制时频能量图 t = 0:0.001:8; figure; imagesc(t, 1:level+1, energy); colormap(jet); xlabel('时间（秒）'); ylabel('尺度'); title('非平稳信号的时频能量图'); ``` 这段代码首先导入小波变换工具箱，然后选用 Daubechies 4 小波对信号进行五层小波分解，然后计算小波系数的能量，并绘制时频能量图。运行这段代码，就可以得到非平稳信号的时频能量图。
相关问题

clc; clear; %设置八个幅值 A1=3;A2=8;A3=5;A4=2;A5=6;A6=7;A7=4;A8=1; %设置八个频率分量 f1=1;f2=2;f3=3;f4=4;f5=5;f6=6;f7=7;f8=8; %定义采样区间 x=0:0.001:8; %构建八个信号函数 y1=A1*sin(2*pi*f1*x).*(0<x&x<1); y2=A2*sin(2*pi*f2*x).*(1<x&x<3); y3=A3*sin(2*pi*f3*x).*(2<x&x<3); y4=A4*sin(2*pi*f4*x).*(2<x&x<4); y5=A5*sin(2*pi*f5*x).*(4<x&x<5); y6=A6*sin(2*pi*f6*x).*(5<x&x<6); y7=A7*sin(2*pi*f7*x).*(6<x&x<7); y8=A8*sin(2*pi*f8*x).*(0<x&x<8); %八个信号叠加求和构建非平稳信号函数 y=y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+y8;继续使用matalb画出函数y的haar小波时频能量图

抱歉，我无法绘制图形，请您自行使用 MATLAB 绘制。您可以使用以下代码生成 y 的 Haar 小波时频能量图： ```matlab % 对 y 进行小波分解，使用 5 层分解 [c, l] = wavedec(y, 5, 'haar'); % 初始化小波时频矩阵 w = zeros(length(c), length(y)); % 对每个小波系数进行小波包变换，得到小波时频矩阵 for i = 1:length(c) w(i, :) = wpfbm(c(i), l, 'haar', length(y)); end % 计算小波时频能量图 wt = w.^2; imagesc(wt); set(gca,'YDir','normal'); xlabel('Time (samples)'); ylabel('Frequency (Hz)'); colorbar; title('Haar Wavelet Time-Frequency Energy Plot of y'); ```

clear clc tic %%%%%%%%产生输入序列%%%%%%%% x=[1,1,0,1,1,0,1,0,1]; %initial value a1=-1.5; a2=0.7; b1=1.0; b2=0.5; c1=-0.8; c2=0.6; num=8000; %n为脉冲数目 M=[]; %存放M序列,其作为输入 for i=1:num temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end u=M; %%%%%%%%产生噪声序列%%%%%%%% v=randn(1,num); e(1)=0; e(2)=0; for i=3:num e(i)=v(i)+c1*v(i-1)+c2*v(i-2); end %%%%%%%%产生观测序列%%%%%%%% z=zeros(num,1); z(1)=0; z(2)=0; for i=3:num z(i)=-a1*z(i-1)-a2*z(i-2)+b1*u(i-1)+b2*u(i-2)+e(i); end %%%%%%%%设置初始值%%%%%%%% P=100*eye(4); Theta=zeros(4,num); x(1)=0; x(2)=0; for i=3:num H=[-z(i-1);-z(i-2);u(i-1);u(i-2)]; H_SA=[-x(i-1);-x(i-2);u(i-1);u(i-2)]; K=P*H_SA/(1+H'*P*H_SA); Theta(:,i)=Theta(:,i-1)+K*(z(i)-H'*Theta(:,i-1)); P=(eye(4)-K*H')*P; x(i)=H_SA'*Theta(:,i); end figure(1) plot(Theta(1,:),'b'); hold on plot(Theta(2,:),'r'); plot(Theta(3,:),'k'); plot(Theta(4,:),'g'); legend('a1','a2','b1','b2'); hold off

根据你提供的代码，这段代码是用MATLAB实现了一个基于最小二乘法的参数估计算法。该算法用于估计线性系统的参数，通过观测序列和输入序列来求解系统的参数。 代码的主要步骤如下： 1. 生成输入序列 M，这里使用了一个带有反馈的移位寄存器来产生 M 序列。 2. 生成噪声序列 v，使用 randn 函数生成均值为0、方差为1的高斯噪声。 3. 生成观测序列 z，通过线性系统的差分方程来计算 z 的值。 4. 设置初始值 P 和 Theta，P 是协方差矩阵，Theta 是参数估计值。 5. 进行递推计算，通过递推公式来更新参数估计值和协方差矩阵。 6. 绘制参数估计结果的图像。 最后，通过绘制图像可以看到参数 a1、a2、b1、b2 的估计结果。 请注意，这段代码仅是一个例子，具体应用中可能需要根据实际情况进行修改和调整。
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clc; clear; close all; % % 正弦波============================================================= amp = 100e3; %幅值 depth = 400e3; %深度（采样点个数） x = 0:1:depth; % 1个周期，400e3个点 y = ampsin(2pi*x/400e3) + amp; y = int32(y); plot(x,y,‘-o’); fid = fopen(‘sin.coe’,‘w’); fprintf(fid,‘memory_initialization_radix=10;\n’); fprintf(fid,‘memory_initialization_vector =\n’); fprintf(fid, ‘%d,\n’, y); fclose(fid); % 锯齿波============================================================= amp = 100e3; %幅值 depth = 400e3; %深度（采样点个数） x = 0:1:depth; % 1个周期，400e3个点 y = x/2; y = int32(y); plot(x,y,‘-o’); fid = fopen(‘sawtooth.coe’,‘w’); fprintf(fid,‘memory_initialization_radix=10;\n’); fprintf(fid,‘memory_initialization_vector =\n’); fprintf(fid, ‘%d,\n’, y); fclose(fid); % 三角波============================================================= amp = 100e3; %幅值 depth = 400e3; %深度（采样点个数） x = 0:1:depth; y=depth/4sawtooth(2pi*x/depth,0.5) + amp; % 0.5 是最大值的位置 y = uint32(y); % y = round(y * (2 ^ (width - 1) - 1) + 2 ^ (width - 1) - 1);%量化 plot(x,y); fid = fopen(‘triangular.coe’,‘w’); fprintf(fid,‘memory_initialization_radix=10;\n’); fprintf(fid,‘memory_initialization_vector =\n’); fprintf(fid, ‘%d,\n’, y); fclose(fid); % 方波============================================================= amp = 100e3; %幅值 depth = 400e3; %深度（采样点个数） x = 0:1:depth; y=2ampsquare(2pix/depth,50); %50 为占空比 y = uint32(y); plot(x,y,‘-o’); figure; fid = fopen(‘square.coe’,‘w’); fprintf(fid,‘memory_initialization_radix=10;\n’); fprintf(fid,‘memory_initialization_vector =\n’); fprintf(fid, ‘%d,\n’, y); fclose(fid); 代码中幅值和深度应该有怎样的关系

在正弦波中，代码正确地将幅值设置为amp，因为sin函数乘以amp。但在锯齿波中，幅值实际由x/2决定，这可能没有正确使用amp参数，应该调整为amp*(x/depth)，这样幅值可以达到amp。同理，三角波和方波也需要检查是否amp...

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1;

这段代码是一个MATLAB程序的开头部分，主要包括了清空变量、设置初始值、定义一些常数等内容。具体来说： - clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。 - m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的...

close all clear clc %% Read Images % the size of images must be equal a=imread('IR1.png'); b=imread('VIS1.png'); %% Wavelet Transform [a1,b1,c1,d1]=dwt2(a,'db2'); [a2,b2,c2,d2]=dwt2(b,'db2'); [k1,k2]=size(a1); %% Fusion Rules %% Average Rule for i=1:k1 for j=1:k2 a3(i,j)=(a1(i,j)+a2(i,j))/2; end end %% Max Rule for i=1:k1 for j=1:k2 b3(i,j)=max(b1(i,j),b2(i,j)); c3(i,j)=max(c1(i,j),c2(i,j)); d3(i,j)=max(d1(i,j),d2(i,j)); end end %% Inverse Wavelet Transform c=idwt2(a3,b3,c3,d3,'db2'); imshow(a) title('First Image') figure,imshow(b) title('Second Image') figure,imshow(c,[]) title('Fused Image') fusedimage=(c-min(c(:)))/(max(c(:))-min(c(:)))*255; fusedimage1=uint8(fusedimage); imwrite(fusedimage1,'fusedimage.bmp')并进行公式上的展示

这段代码实现了两张图像的小波融合，其融合规则使用了平均规则和最大规则。...最后将融合后的图像进行归一化处理，得到$fusedimage$矩阵，再将其转换为$uint8$类型，最后保存为$fusedimage.bmp$文件。

对这段代码进行解析close all clear clc %% Read Images % the size of images must be equal a=imread('IR1.png'); b=imread('VIS1.png'); %% Wavelet Transform [a1,b1,c1,d1]=dwt2(a,'db2'); [a2,b2,c2,d2]=dwt2(b,'db2'); [k1,k2]=size(a1); %% Fusion Rules %% Average Rule for i=1:k1 for j=1:k2 a3(i,j)=(a1(i,j)+a2(i,j))/2; end end %% Max Rule for i=1:k1 for j=1:k2 b3(i,j)=max(b1(i,j),b2(i,j)); c3(i,j)=max(c1(i,j),c2(i,j)); d3(i,j)=max(d1(i,j),d2(i,j)); end end %% Inverse Wavelet Transform c=idwt2(a3,b3,c3,d3,'db2'); imshow(a) title('First Image') figure,imshow(b) title('Second Image') figure,imshow(c,[]) title('Fused Image') fusedimage=(c-min(c(:)))/(max(c(:))-min(c(:)))*255; fusedimage1=uint8(fusedimage); imwrite(fusedimage1,'fusedimage.bmp')

2. 对两张图像进行小波变换，得到四个系数矩阵：a1、b1、c1、d1和a2、b2、c2、d2。 3. 采用平均规则对a1和a2进行融合，得到a3矩阵。 4. 采用最大规则对b1、b2、c1、c2、d1、d2进行融合，得到b3、c3、d3矩阵。 5. 对...

解释这个代码的意思并给出这个代码每一句的作用clear all; clc; % 参数设置 T_set = 37; % 设置温度 Kp = 1; % 控制增益 Ts = 0.1; % 采样时间 T_sim = 500; % 仿真时间 T_ambient = 25; % 环境温度 heat_max = 100; % 加热器最大功率 % 初始化变量 T_now = T_ambient; % 当前温度 power = 0; % 初始功率为 0 time = 0:Ts:T_sim; % 时间向量 temp = zeros(size(time)); % 温度向量 % 循环仿真 for i = 1:length(time) % 计算误差 error = T_set - T_now; % 计算控制功率 power = Kp * error; % 限制功率在最大值范围内 if power > heat_max power = heat_max; elseif power < 0 power = 0; end % 计算加热后的温度 dTdt = (power / heat_max) * (T_set - T_now); T_now = T_now + dTdt * Ts; % 记录当前温度 temp(i) = T_now; end % 绘图 plot(time,temp); xlabel('Time (sec)'); ylabel('Temperature (Celsius)'); title('去掉PID控制的温度变化');

这段代码是一个简单的温度控制系统的仿真程序。下面是每一句代码的作用： - clear all：清空工作区和命令窗口中的所有变量和函数。 - clc：清空命令窗口中的所有文本。 - T_set = 37：设置期望温度为37摄氏度...

%% BPSK通信系统仿真 clear; clc; close all; % ========== 系统参数 ========== Fs = 1e6; % 采样率1MHz fc = 100e3; % 载波频率100kHz bit_rate = 10e3; % 比特率10kbps n_bits = 1024; % 传输比特数 EbN0_dB = 0:2:10; % 信噪比范围(dB) % ========== 信号生成 ========== bits = randi([0 1], 1, n_bits); % 随机比特流 sps = Fs/bit_rate; % 每符号采样数 % ========== BPSK调制 ========== % 符号映射：0->+1, 1->-1 symbols = 1 - 2*bits; % 升余弦脉冲成形 rolloff = 0.35; span = 6; rrc_filter = rcosdesign(rolloff, span, sps); tx_baseband = upfirdn(symbols, rrc_filter, sps); % 载波调制 t = (0:length(tx_baseband)-1)/Fs; tx_signal = real(tx_baseband) .* cos(2*pi*fc*t); % ========== 信道传输 ========== ber_sim = zeros(size(EbN0_dB)); for k = 1:length(EbN0_dB) % 添加高斯白噪声 rx_signal = awgn(tx_signal, EbN0_dB(k), 'measured'); % ========== BPSK解调 ========== % 相干解调 I = rx_signal .* cos(2*pi*fc*t) * 2; % 匹配滤波 I_filt = upfirdn(I, rrc_filter, 1, sps); rx_syms = I_filt(span+1:end-span); % 判决 demod_bits = rx_syms < 0; % 误码率计算 ber_sim(k) = sum(bits ~= demod_bits(1:n_bits))/n_bits; end % ========== 理论误码率 ========== ber_theory = berawgn(EbN0_dB, 'psk', 2, 'nondiff'); % ========== 结果可视化 ========== figure; subplot(311); stem(bits(1:50)); title('原始比特流'); subplot(312); plot(tx_signal(1:500)); title('调制信号波形'); subplot(313); plot(rx_signal(1:500)); title('接收信号波形'); figure; semilogy(EbN0_dB, ber_sim, 'ro-', EbN0_dB, ber_theory, 'b-'); legend('仿真误码率', '理论误码率'); xlabel('Eb/N0 (dB)'); ylabel('误码率'); title('BPSK系统性能曲线'); grid on; 需要添加解调波形

clear; clc; fs = 8000; % 采样频率 (Hz) fc = 1000; % 载波频率 (Hz) Tsym = 0.1; % 符号周期 (秒) Nsamples_per_symbol = fs * Tsym; % 每个符号的样本数 t = 0:1/fs:Tsym-1/fs; % 单个符号的时间向量 % 原始二...

clear;clc; % 6个工地坐标 a=[1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25]; b=[1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75]; % 临时料场位置 x=[5 2]; y=[1 7]; % 6个工地水泥日用量 d=[3 5 4 7 6 11]; % 计算目标函数系数，即6工地与两个料场的距离，总共12个值 for i=1:6 % 对于6个工地 for j=1:2 % 接收两个料场的供用 l(i,j)=sqrt((x(j)-a(i))^2+(y(j)-b(i))^2); % 距离 end end

这段代码计算了6个工地与两个临时料场的距离。首先，定义了6个工地的坐标a和b，以及两个临时料场的坐标x和y。然后使用两层循环，计算了每个工地与两个料场之间的距离，并将结果存储在矩阵l中。具体地，通过计算...

分别分析程序：%%移位寄存器产生M序列 clear clc %% Np=63;%周期 deltaT=1;%节拍 a=1;%幅值 %逻辑“0”为a,逻辑“1”为-a; %初始序列（010101） x1=1; x2=0; x3=1; x4=0; x5=1; x6=0; %% %进行循环移位，生成M序列 for i=1:deltaT:Np y6=x6;y5=x5;y4=x4;y3=x3;y2=x2;y1=x1; x6=y5;x5=y4;x4=y3;x3=y2;x2=y1;x1=xor(y5,y6); if y6==0 %u(i)=-1 ; %逻辑“0”为a u(i)=a; else %u(i)=y6; %逻辑“1”为-a; u(i)=-a; end end %% %绘图 i1=i; k=1:deltaT:i1; plot(k,u,'b'); xlabel('k'); ylabel('M序列'); title('移位寄存器产生的M序列')和程序：number_ a=sum(M_ XuLie = a) ; number_ a c = sum(M_ XuLie == -a); number_ a number_ a_ c

2. clc: 清除命令窗口中的内容。 3. Np=63;: 设置周期为63。 4. deltaT=1;: 设置节拍为1。 5. a=1;: 设置幅值为1。 6. x1=1;x2=0;x3=1;x4=0;x5=1;x6=0;: 初始化初始序列为010101。 7. for i=1:deltaT:Np...

分析如下代码；clear;clc; fs = 1000; % 采样率 wp = [60 240]/(fs/2); % 通带截止频率 ws = [100 200]/(fs/2); % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 %采用椭圆滤波器 % 计算滤波器阶数和截止频率 [n, Wp] = ellipord(wp, ws, Rp, Rs); % 设计带阻滤波器 [b, a] = ellip(n, Rp, Rs, Wp, 'stop'); % 绘制幅频响应 freqz(b, a, [], fs); fvtool(b, a); clear;clc; % 设计参数 wp1 = 260pi; % 通带截止频率 wp2 = 2240pi; % 通带截止频率 ws1 = 2100pi; % 阻带起始频率 ws2 = 2200pi; % 阻带截止频率 Rp = 3; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 % 频率归一化 wp1n = wp1/(2pi); wp2n = wp2/(2pi); ws1n = ws1/(2pi); ws2n = ws2/(2pi); % 计算通带和阻带边缘的模拟滤波器参数 wp = [wp1n,wp2n]; ws = [ws1n,ws2n]; [n,wn] = buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); [b,a] = butter(n,wn,'stop','s'); % 双线性变换 fs = 1000; % 采样频率 [bz,az] = bilinear(b,a,fs); % 绘制幅频响应曲线 w = 0:0.1:fs/2; freqz(bz,az,w,fs);

这段代码实现了两个带阻滤波器的设计和绘制。 第一个带阻滤波器是采用椭圆滤波器进行设计，通过指定通带截止频率、阻带截止频率、通带最大衰减和阻带最小衰减等参数，计算出滤波器的阶数和截止频率，进而设计出带阻...

%% 利用标准D-H法建立多轴机器人并作轨迹规划 close all; clear; clc; ks = pi/180; %D-H参数表 theta1 = 0; D1 = 5; A1 = 5; alpha1 = pi/2; offset1 = 0; theta2 = 0;D2 = 0; A2 = 20; alpha2 = 0; offset2 = 0; theta3 = 0; D3 = 0; A3 = 5; alpha3 = pi/2; offset3 = 0; theta4 = 0; D4 = 20; A4 = 0; alpha4 = pi/2; offset4 = 0; theta5 = 0; D5 = 0; A5 = 0; alpha5 = pi/2; offset5 = 0; theta6 = 0; D6 = 10; A6 = 0; alpha6 = 0; offset6 = 0; L1 = Link('d', 5, 'a', 5, 'alpha', -pi/2,'offset',0); %Link 类函数;offset建立初始的偏转角 L2 = Link('d', 0, 'a', 20, 'alpha', 0, 'offset', 0); L3 = Link('d', 0, 'a', 5, 'alpha', -pi/2,'offset',0); L4 = Link('d', 20, 'a', 0, 'alpha', pi/2,'offset',0); L5 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', -pi/2,'offset',0); L6 = Link('d', 10, 'a', 0, 'alpha', 0, 'offset',0); L1.qlim = [-pi,pi];%利用qlim设置每个关节的旋转角度范围 L2.qlim = [-120,120]*ks; L3.qlim = [-60,60]*ks; L4.qlim = [-pi,pi]; L5.qlim = [-120,120]*ks; L6.qlim = [-pi,pi]; robot=SerialLink([L1,L2,L3,L4,L5,L6],'name','KJ244机械臂'); %SerialLink 类函数 robot.teach title('KJ244机械臂');绘制一段正弦路径

这段代码是建立一个多轴机器人，并进行轨迹规划，利用标准D-H法来确定机械臂的参数，然后利用Link类函数建立机械臂的各个关节，并设置每个关节的旋转角度范围，最后利用SerialLink类函数建立机械臂，并利用teach函数...

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，...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

% eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma_h=0.1：将0.1赋值给变量sigma_h % eps_i=12*eps0：将12乘以eps0的值赋值给变量eps_i % sigma_...

close all;clear all; clc; [s, fs] = audioread('C5_1_y.wav'); % 读入数据文件 s=s-mean(s); % 消除直流分量 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一 N=length(s); % 语音长度 time=(0:N-1)/fs; % 设置时间刻度 SNR=5; % 设置信噪比 r1=awgn(s,SNR,'measured','db'); M=64; % 设置Ｍ和mu mu=0.001; itr=length(r1); snr1=SNR_Calc(s,r1); % 计算初始信噪比 [y,W,e]=LMS(r1,s,M,mu,itr); output=e/max(abs(e)); % LMS滤波输出 snr2=SNR_Calc(s,output); % 计算滤波后的信噪比 snr=snr2-snr1; SN1=snr1; SN2=snr2; SN3=snr; fprintf('snr1=%5.4f snr2=%5.4f snr=%5.4f\n',snr1,snr2,snr); % 作图 subplot 311; plot(time,s,'k'); ylabel('幅值') ylim([-1 1 ]); title('原始语音信号'); subplot 312; plot(time,r1,'k'); ylabel('幅值') ylim([-1 1 ]); title('带噪语音信号'); subplot 313; plot(time,output,'k'); ylim([-1 1 ]); title('LMS滤波输出语音信号');

这是一段MATLAB代码，实现了对一个语音信号进行LMS自适应滤波降噪的过程。具体来说，代码实现了以下功能： 1. 读入一个语音文件，并对其进行预处理，包括消除直流分量、幅值归一化等。 2. 设定信噪比和LMS自适应...

clc clear K=100;%仿真次数 T =zeros(1,K);%存储每组仿真寿命 jcjg=1;%设置检测间隔 a=1:1:20; b=1:1:20; [a,b] = meshgrid(a,b); N =30; N_s=8; N_z=N-N_s; for i=1:K simT_z=wblrnd(20,2,1,N_z); P=1; simT_s=wblrnd(20,2,1,N_s);%生成一组十个寿命数据 for j=1:N_s ys(j)=floor(simT_s(j)/jcjg); %得出每个寿命数据对应的删失数据 T1(j)=(ys(j))*jcjg;% T2(j)=(ys(j)+1)*jcjg; % f = wblcdf(T1(j),a,b);%删失数据概率 f1 = wblcdf(T2(j),a,b);%删失数据概率 p = f1-f;%一个元件的仿真概率 P = P.*p; %一组是个元件的概率累乘 end for m=1:length(simT_z) pp=wblpdf(simT_z(m),a,b); % [ppmax,b2] = max(pp); % [ppmax,a1] = max(ppmax); % b2 = b2(a1); % de(m,:) = [a1,b2,ppmax]; end P_1=P.*pp; [P_1max,xh2] = max(P); [P_1max,xh1] = max(P_1max); xh2 = xh2(xh1); re(j,:) = [xh1,xh2,P_1max]; xh1 =(sum(xh1))/(length(xh1)); xh2 =(sum(xh2))/(length(xh2)); [M,V]=wblstat(xh1,xh2); T(i)=M; end t=sum(T)/length(T)%求均值 v=std(T)

这段代码是一个基于Weibull分布的寿命仿真程序，用来模拟元件的寿命，然后计算元件的平均寿命和标准差。具体来说，程序中生成了100组元件的寿命数据，其中包括N个元件，其中N_s个元件的寿命符合Weibull分布，N_z个...

请对下列代码进行规范整理：clear all;close all;clc %% 读取视频 videoFile = 'D:\R2021a\gxl\DataAlignBeam1\beamtestcut1.avi'; % 设置视频文件路径 videoObj = VideoReader(videoFile); % 创建VideoReader对象 numFrames = videoObj.NumFrames; % 获取总帧数 %% 旋转图像+框选区域 outputVideoFile = 'D:\R2021a\gxl\DataAlignBeam1\beamtestcut1_rotated.avi'; outputVideo = VideoWriter(outputVideoFile); open(outputVideo); outputVideoFile = 'D:\R2021a\gxl\DataAlignBeam1\beamtestcut1_rotated_boxed.avi'; outputVideo = VideoWriter(outputVideoFile); open(outputVideo); % 框选位置 x = 100; % 框选区域左上角 x 坐标 y = 100; % 框选区域左上角 y 坐标 width = 200; % 框选区域宽度 height = 150; % 框选区域高度 for frameIndex = 1:numFrames % 读取视频帧 frame = read(videoObj, frameIndex); % 进行旋转操作（示例为顺时针旋转90度） rotatedFrame = imrotate(frame, 90); % 在旋转后的帧上框选特定位置 boxedFrame = rotatedFrame; boxedFrame(y:y+height, x:x+width, :) = 255; % 设置框选区域为白色 % 续写框选后的视频帧 writeVideo(outputVideo, boxedFrame); end close(outputVideo);

clear all; close all; clc; %% 读取视频 videoFile = 'D:\R2021a\gxl\DataAlignBeam1\beamtestcut1.avi'; % 设置视频文件路径 videoObj = VideoReader(videoFile); % 创建VideoReader对象 numFrames = videoObj....

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