MATLABデジタル信号処理

MATLABデジタル信号処理

図1に示すように、波形生成機能

機能 説明
平方 方波
ノコギリ のこぎり
シンク sinc関数
diric diric機能
rectpuls 非サイクルの方形波
tripuls 非周期三角波
パルス送信 パルスシーケンス
チャープ FM余弦波
  • 二乗関数:呼び出し、次のように:

    • X =正方形(T):期間2PI、方形波の最大振幅が得られます。

    • X =正方形(T、デューティ):期間2PIその結果、方形波の最大振幅、デューティは、デューティサイクルです。

      デューティ比が50%と30%の方形波であったように、周期的方形関数を生成します。

      t = 0:0.001:4;
      y1 = square(2*pi*t);
      y2 = square(2*pi*t, 30);
      subplot(1, 2, 1);
      plot(t, y1);
      subplot(1, 2, 2);
      plot(t, y2);
      axis([0, 4, -1.5, 1.5]);
      

ここに画像を挿入説明

  • ノコギリ機能:呼び出し、次のように:

    • X =鋸歯(T、幅):期間2PIその結果、鋸歯1ピーク、幅、横軸は、サイクルの位置の比率を表します。

    ノコギリ定期的なノコギリ機能と方形波1を生成:

    t = 0:0.001:4;
    y1 = sawtooth(2*pi*t);
    y2 = sawtooth(2*pi*t, 0.5);
    subplot(1, 2, 1);
    plot(t, y1);
    subplot(1, 2, 2);
    plot(t, y2);
    axis([0, 4, -1, 1]);
    

ここに画像を挿入説明

  • sinc関数:呼び出し、次のように:

    • X = SINC(T):sinc関数の波形を生成します。

    sinc関数の波形をによって生成されます。

    t = -5:0.001:5;
    y = sinc(t);
    plot(t,y);
    axis([-5 5 -1 1]);
    

    [外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-C456wGgR-1585278842571)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled2。 JPG)]

  • diric機能:呼び出し、次のように:

    • X = diric(X、N):周期2PIの関数としての奇数である場合、N、4PIの周期関数は、偶数の場合、N。

    生成はdiricの機能を波形:

    t = -15:0.05:15;
    y1 = diric(t, 5);
    y2 = diric(t, 6);
    subplot(121);
    plot(t, y1);
    subplot(122);
    plot(t, y2);
    axis([-15 15 -1 1]);
    

    [外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-RWo7rH8m-1585278842571)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\無題。 JPG)]

  • rectpulsが機能:コールを次のように:

    • X = rectpuls(T、W):Wは、矩形波の高さで、非発生期間の幅です。

    生成rectpulsは、長さ1S、非周期的な矩形波0.7sの幅で機能します:

    t = 0:0.01:1;
    y = rectpuls(t, 0.7);
    plot(t, y);
    axis([0 1 -0.2 1]);
    

    [外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-OfQFWGDJ-1585278842573)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled3。 JPG)]

  • tripulsが機能:コールを次のように:

    • X = tripuls(T、幅、S):非周期単位の高さ、幅、幅、三角波の傾きSを生成します。

      生成tripulsは、長さ1秒、0.6秒の幅は、それぞれ、0.9及び0、非周期的な三角波の傾きと機能します:

      t = 0:0.01:1;
      y1 = tripuls(t, 0.6, 0);
      subplot(121);
      plot(t, y1);
      y2 = tripuls(t, 0.6, 0.9);
      subplot(122);
      plot(t, y2);
      axis([0 1 -0.2 1]);
      

      [外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-xOZI0trr-1585278842574)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled4。 JPG)]

  • pulstran機能:呼び出し、次のように:

    • X = pulstran(T、D、 'FUNC'):パラメータ値がFUNC gauspulsである(ガウス正弦波変調信号); rectpuls(非周期方形波); tripuls(非周期的な三角波)。この関数は、インパルス列FUNCのDサンプリング間隔により所定の形状を生成します。
    • X = pulstran(T、D、 'FUNC'、P1、P2):伝達関数funcにパラメータP1およびP2。
    • X = pulstran(T、D、P、FS):ベクトルPは元の配列を表し、Fsはサンプリングレートです。元の配列の遅延時間は、出力シーケンスを加えました。

    インパルス関数pulstran列によって生成された三角波。

    t = 0:0.001:1;
    d= 0:1/3:1;
    y = pulstran(t, d, 'tripuls');
    plot(t, y);
    axis([0 1 1.3 1.75]);
    

    [チェーンが失敗した外ピクチャー・ダンプは、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい、それは直接ダウンアップロードした写真を保存することをお勧めします(IMG-6O7vIIr8-1585278842575)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled11。 JPG)]

  • チャープ機能:呼び出し、次のように:

    • チャープ(T、F0、T1、F1):チャープ余弦信号を生成します。F0とF1は、時刻ゼロから時刻t1の瞬間周波数です。
    • チャープ(T、F0、T1、 F1、メソッド): メソッドのパラメータを指定異なる掃引モード、三つの方法を含む範囲:
      リニア線形
      二次、二次
      、対数対数

    二次チャープ掃引信号は、周波数の関数は、図の時間領域波形および時間的に描かれています。

    t = 0:1/400:1;
    y = chirp(t, 10, 1, 100, 'quadratic');
    plot(t, y);
    spectrogram(y,128,120,128,1000,'yaxis');
    
    axis([0 1 -1 1]);
    

    [外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-WD8VIAtp-1585278842576)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled9。 JPG)]

t = 0:1/400:1;
y = chirp(t, 10, 1, 100, 'quadratic');
plot(t, y);
%spectrogram(y,128,120,128,1000,'yaxis');

axis([0 1 -1 1]);

[外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-Vl3W5Hrd-1585278842578)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled10。 JPG)]

2、フーリエ変換関数を

機能 説明
FFT 高速離散フーリエ変換を計算します
関数fftshift ゼロ周波数スペクトルに関数、中心位置を調整するFFT出力順序
IFFT 離散逆フーリエ変換を計算
  • FFT機能:呼び出し、次のように:
    • Y = FFT(X):高速フーリエ変換計算信号を変換は、yはxは。2のべき乗の長さxは、ベース2のアルゴリズムは、より遅いまたは分割基数アルゴリズムを使用する場合。
    • Y = FFT(X、N):NポイントFFTを計算しました。長さ(X)> N、切り捨てX、またはゼロとき。
  • 関数fftshift機能:呼び出し、次のように:
    • Y =関数fftshift(X):直接左右二つの部分にxがベクトルである場合、関数fftshift(X)は、X交換; Xはマトリックス(マルチチャンネル信号)である場合、xは左上で、右及び右上を下げ、2〜4の左部分を下げます2本の交換。
  • IFFT機能:呼び出し、次のように:
    • Y = IFFT(X):フーリエ変換を計算信号xを逆変換します
    • Yは、IFFT(X、N)=:NポイントIFFTを計算しました。長さ(X)> N、ここで、n、X、またはゼロに切り捨ての長さである場合。

図3に示すように、フィルタ機能を実現し、分析されます

関数名
コンバージョン 畳み込ま
IMPZ インパルス応答デジタル・フィルタ
z平面 ポール・ゼロプロット離散システム
腹筋 振幅の計算
角度 位相角を求めて
フィルタ 直接型IIフィルター
  • 関数conv:呼び出し、次のように:

    • C = CONV(A、B)、B畳み込みCのベクトルを返します。
  • impz機能:呼び出し、次のように:

    • [H、T] = impz(B):分子B、それぞれ、システム伝達関数の分母係数ベクトル。システムリターンインパルス(B)及び応答ベクトルh Tの各軸。
    • [H、T] = impz(B、N):インパルス応答リターン点n。
    • [H、T] = impz(B、N、FS):指定したインパルス応答サンプル1 / Fの間隔。Fsが相対頻度、デフォルト値です。

    に応答してインパルス線形システム(B)計算:

    b = [0.2 0.1 0.3 0.1 0.2];
     a= [1 -1.1 1.5 -0.7 0.3];
    impz(b,a,50);
    

    [外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-BbrOco7D-1585278842579)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled8。 JPG)]

  • z平面機能:呼び出し、次のように:

    • z平面(Z、P):極 - 零点プロットのレンダリングシステムは、「O」ゼロは、「X」は、ポールを表します。Z、pはゼロと極ベクトルです。
    • z平面(B):B 、 搬送システムは、分子および母体機能である
      ベクター。

    零点と極の線形システム(B、A)を計算します。

    b = [0.2 0.1 0.3 0.1 0.2];
     a= [1 -1.1 1.5 -0.7 0.3];
     zplane(b, a);
    

    [外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-AOBIdVvC-1585278842580)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled7。 JPG)]

  • abs関数:呼び出し、次のように:

    • Y = ABS(x)は:複素ベクトルyベクトルxの大きさを返します。

    これは、フーリエ変換の正弦波信号の振幅スペクトル変換を示しています:

    t = (0:99)/100;
    x =  sin(2*pi*40*t);
    y = fft(x);
    m = abs(y);
    f = (0:length(y)-1)/length(y)*100;
    plot(f,m);
    

    [外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-V4jl4SVo-1585278842580)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled6。 JPG)]

  • アングル機能:コール次のように:

    • P =角度(H):位相ベクトルPの複素ベクトルhを返します。

    周波数特性の方形波信号を示しています。

    t = (0:99)/10000;
    x =  sin(2*pi*t);
    y = fft(x);
    m = angle(y);
    f = (0:length(y)-1)/length(y)*100;
    plot(f,m);
    

    [外国チェーンの写真は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい失敗ダンプ、それがダウンした画像を保存直接アップロードすることをお勧めします(IMG-8JSr4DtV-1585278842581)(C:\ Users \ユーザーレノボ\デスクトップ\党新\ IOTデータ処理\ untitled5。 JPG)]

  • フィルタ機能:呼び出し、次のように:

    • Y =フィルタ(B、X):X計算入力信号(降順に)伝達関数の分子と分母係数ベクトルを介して出力y B、フィルタとして。
    • [Y、ZF =フィルタ(B、X)は:最終状態ベクトルZFを返します。
    • [...] =フィルタ(B、X、ZI):フィルタZI指定された初期条件。
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転載: blog.csdn.net/bboyliang67/article/details/105137048