MATLAB在信号与系统中的应用(3)

简介: MATLAB在信号与系统中的应用(3)

1.阶跃函数的绘制几种图像的区别

t=0:0.01:3;

ft1=t.*(t>=0 & t<=1);

ft2=t.*(t>=0);

ft3=t.*(t>=0 & t<=1)+(t>=1);

ft4=(t-1).*(t>=1);

ft5=-(t-1).*(t>=0 & t<=1);

ft6=t.*(t>=2 & t<=3);

ft7=(t-2).*(t>=2 & t<=3);

>> subplot(241),plot(t,ft1),title('t[u(t)-u(t-1)]');

>> subplot(242),plot(t,ft2),title('tu(t-1)');

>> ft3=t.*(t>=0 & t<=1)+(t>1);

>> subplot(243),plot(t,ft3),title('t[u(t)-u(t-1)]+u(t-1)');

>> axis([0 6 0 2]);

>> subplot(244),plot(t,ft4),title('(t-1)u(t)');

>> axis([0 6 -1 2]);

>> subplot(245),plot(t,ft5),title('-(t-1)[u(t)-u(t-1)]');

>> subplot(246),plot(t,ft6),title('t[u(t-2)-u(t-3)]');

>> subplot(247),plot(t,ft7),title('(t-2)[u(t-2)-u(t-3)]');

实验图:

20180325173614853.jpg

2.使用MATLAB实现卷积

符号法求解卷积

syms tao;

>> t=sym('t','positive');

>> xt1=sym('heaviside(t)-heaviside(t-1)');

>> xt_tao=subs(xt1,t,tao)*subs(xt1,t,t-tao);

>> yt=int(xt_tao,tao,0,t);

>> yt=simplify(yt);

>> ezplot(yt,[0,2]);grid on

f(t)=u(t)-u(t-1),求s(t)=f(t)*f(t):

20180325175255878.jpg


数值法求解卷积

t=0:dt:3;

f=(t>=1)-(t>=2);

f1=conv(f,f)*dt;

n=length(f1);

tt=(0:n-1)*dt+2;

subplot(121),plot(t,f),grid on

title('f(t)=u(t-1)-u(t-2)')

subplot(122),plot(tt,f1),grid on

title('s(t)=f(t)*f(t)')

20180325181049692.jpg

dt=0.01;

t=-6:dt:6;

f1=(t>=-1)-(t>=1);

f2=(t==-5)+(t==5);

f3=(t==-1/2)+(t==1/2);

st1=conv(f1,f2);

st11=(t>=-6)-(t>=-4)+(t>=4)-(t>=6);

st2=conv(stt,f2);

st=(t>=-5)-(t>=-4)+(t>=4)-(t>=5);

st3=conv(st,f2);

st4=conv(f1,f3);

n1=length(st1);

n2=length(st2);

n3=length(st3);

n4=length(st4);

t1=(0:n1-1)*dt-12;

t2=(0:n2-1)*dt-12;

t3=(0:n3-1)*dt-12;

t4=(0:n4-1)*dt-12;

subplot(221),plot(t1,st1),axis([-7 7 0 3]),title('s(t)=f1(t)*f2(t)')

subplot(222),plot(t2,st2),axis([-12 12 0 3]),title('s(t)=f1(t)*f2(t)*f2(t)')

subplot(223),plot(t3,st3),axis([-12 12 0 3]),title('s(t)=f(t)*f(t)')

subplot(224),plot(t4,st4),axis([-1 1 0 3]),title('s(t)=f1(t)*f3(t)')

20180326180315790.jpg


相关文章
|
11天前
|
运维 算法
基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测matlab仿真
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
31 3
|
1月前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。
|
1月前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
MIMO系统中差分空间调制解调matlab误码率仿真
本项目展示了一种基于Matlab 2022a的差分空间调制(Differential Space Modulation, DMS)算法。DMS是一种应用于MIMO通信系统的信号传输技术,通过空间域的不同天线传输符号序列,并利用差分编码进行解调。项目包括算法运行效果图预览、核心代码及详细中文注释、理论概述等内容。在发送端,每次仅激活一个天线发送符号;在接收端,通过差分解调估计符号和天线选择。DMS在快速衰落信道中表现出色,尤其适用于高速移动和卫星通信系统。
|
1月前
|
安全 调度
电力系统的负荷损失和潮流计算matlab仿真,对比最高度数,最高介数以及最高关键度等节点攻击
本课题研究节点攻击对电力系统稳定性的影响,通过模拟最高度数、最高介数和最高关键度攻击,对比不同攻击方式下的停电规模。采用MATLAB 2022a 进行系统仿真,核心程序实现线路断开、潮流计算及优化。研究表明,节点攻击会导致负荷损失和系统瘫痪,对电力系统的安全构成严重威胁。通过分析负荷损失率和潮流计算,提出减少负荷损失的方法,以提升电力系统的稳定性和安全性。
|
1月前
|
算法
基于最小二乘递推算法的系统参数辨识matlab仿真
该程序基于最小二乘递推(RLS)算法实现系统参数辨识,对参数a1、b1、a2、b2进行估计并计算误差及收敛曲线,对比不同信噪比下的估计误差。在MATLAB 2022a环境下运行,结果显示了四组误差曲线。RLS算法适用于实时、连续数据流中的动态参数辨识,通过递推方式快速调整参数估计,保持较低计算复杂度。
|
1月前
|
Python
基于python-django的matlab护照识别网站系统
基于python-django的matlab护照识别网站系统
15 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于心电信号时空特征的QRS波检测算法matlab仿真
本课题旨在通过提取ECG信号的时空特征并应用QRS波检测算法识别心电信号中的峰值。使用MATLAB 2022a版本实现系统仿真,涵盖信号预处理、特征提取、特征选择、阈值设定及QRS波检测等关键步骤,以提高心脏疾病诊断准确性。预处理阶段采用滤波技术去除噪声,检测算法则结合了一阶导数和二阶导数计算确定QRS波峰值。
|
2月前
|
算法
基于极大似然算法的系统参数辨识matlab仿真
本程序基于极大似然算法实现系统参数辨识,对参数a1、b1、a2、b2进行估计,并计算估计误差及收敛曲线,对比不同信噪比下的误差表现。在MATLAB2022a版本中运行,展示了参数估计值及其误差曲线。极大似然估计方法通过最大化观测数据的似然函数来估计未知参数,适用于多种系统模型。
|
3月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于LS算法的OFDM+QPSK系统信道估计均衡matlab性能仿真
基于MATLAB 2022a的仿真展示了OFDM+QPSK系统中最小二乘(LS)算法的信道估计与均衡效果。OFDM利用多个低速率子载波提高频谱效率,通过循环前缀克服多径衰落。LS算法依据导频符号估计信道参数,进而设计均衡器以恢复数据符号。核心程序实现了OFDM信号处理流程,包括加性高斯白噪声的加入、保护间隔去除、快速傅立叶变换及信道估计与均衡等步骤,并最终计算误码率,验证了算法的有效性。
94 2