程序1: %在MATLAB中是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的,当采样时间间隔足够小时,这些离散的采样值就能较好地近似出连续信号,matlab中连续信号的显示实际上还是离散信号的显示,只是取样点特别 %多的时候,用线连接起来,显示出来的图形就比较圆滑,接近连续信号:如果取样点特别少,连接起来就会变成折线: clear all; %这个其实可以没有,只不过以前出过问题,现在就加上! N=; %这个是你举得信号的点数,随便你了 fs=; %这个是抽样频率,记得要高于信号中最高频率

找到相应的文件 findfile %1 打开文件夹 %2 拷贝第一个文件 %3 关闭当前文件,再次拷贝新的文件,直到文件末尾结束 clc clear DST_PATH_t = 'C:\Users\Manual\Desktop\航次11\1234567890';%目的文件目录 directory = uigetdir('','选择指定文件夹:'); day_char = '0730'; %时间 天 hour_char = '00'; %时 00 - 23 minute_char = '00'; %

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

  1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

转载:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/interp1.html?s_tid=srchtitle#btwp6lt-2_1 interp1 一维数据插值(表查找) 全页折叠 语法 vq = interp1(x,v,xq) vq = interp1(x,v,xq,method) vq = interp1(x,v,xq,method,extrapolation) vq = interp1(v,xq) vq = interp1(v,xq,method) v

I =imread('C:\Users\wangd\Desktop\in000155.jpg'); %读入原图像文件 I1 = rgb2gray(I); subplot(,,);imshow(I1); %显示原图像 fftI1=fft2(I1); %二维离散傅立叶变换 sfftI1=fftshift(fftI1); %直流分量移到频谱中心 RR1=real(sfftI1); %取傅立叶变换的实部 II1=imag(sfftI1); %取傅立叶变换的虚部 A1=sqrt(RR1.^+II1.^);

MATLAB部分: xmap = repmat( linspace( -regionW/2, regionW/2, regionW), regionH, 1 );%linspace [x1,x2,N] 等差数列 ymap = repmat( linspace( -regionH/2, regionH/2, regionH)', 1, regionW); %转置 %compute the angle of the vector p1-->p2 vecp1p2 = labelData(2,:) -

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/u013538664/article/details/37673711 1.一维数组直接合并        题目:            数组work1[x1,x2--,xn],work2[y1,y2--,yn],如今要生成一个数组work3.        work3中的数据为[x1,x2,x3--xn,y1,y2--yn];        合并方法:            直接将两个矩阵合并:

1. 二分法(Bisection) 1) 原理 [介值定理] 对于连续的一元非线性函数,若其在两个点的取值异号,则在两点间必定存在零点. [迭代流程] 若左右两端取值不同,则取其中点,求其函数值,取中点和与中点取值异号的端点构成新的区间(其中必有零点).进行下一次迭代. 2) 实现二分求根算法 使用MATLAB实现二分法代码如下.捕捉异常主要是为了在无法进行二分法的区间内发生输出zeropt为空的错误. function [ zeropt ] = bisection( func, left, r

输入信号序列和采样率,该子函数可以画出该信号的频谱图. function [f,spec,NFFT]=spec_fft_plot(sample,L,Fs) % 输入数据说明: % sample:信号序列: % L:信号序列的长度: % Fs:该信号的采样频率. % 输出数据说明: % f:频率: % spec:频谱图纵坐标: NFFT = 2^nextpow2(L); % NFFT = L; spec=abs(fft(sample,NFFT)./L); flag = 1; if flag ==1

05插值和拟合 1.一维插值 (1) 机床加工零件,试用分段线性和三次样条两种插值方法计算.并求x=0处的曲线斜率和13<=x<=15范围内y的最小值. x0=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15]; y0=[0 1.2 1.7 2 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6]; x=0:0.1:15; % interp1现有插值函数,要求x0单调,'method'有 % nearest 最近项插值 linear 线性插值 % spline 立方样条插值 cubic 立方插值

一般而言,方程没有能够普遍求解的silver bullet,但是有几类方程的求解方法已经非常清晰确凿了,比如线性方程.二次方程或一次分式.一次方程可以直接通过四则运算反解出答案,二次方程的求根公式也给出了只需要四则运算和开根号的符号表达式.而一次分式的分子即为一次函数.更多的方程并没有普适的符号表达式,但通过用便于求零点的函数模仿.代替之也可以估计零点的位置.插值方法可以实现这一思路. 插值迭代方法包括割线法.二次插值法等多项式插值方法,反插法以及线性分式插值法等等,其核心是用几个点及其函数值信

1.两点分布 clc clear a=rand(1,10); for ii=1:10 if a(ii)<0.2 a(ii)=0; else a(ii)=1; end end a x=0的概率为0.2,x=1的概率为0.8:两点分布 clc clear a=rand(1,10); b=(a>0.2) 循环用向量化表示 2.伯努利分布(二项分布) clc clear N=1000000; r=binornd(19,0.3,1,N);%A事件发生概率0.3,重复19次.事件A发生的次数.仿真1000

一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:/w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:/w01.tif') 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示

MATLAB函数表 4.1.1特殊变量与常数 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 Inf 无穷大 I 虚数单位 inputname 输入参数名 NaN 非数 nargin 输入参数个数 nargout 输出参数的数目 pi 圆周率 nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数 realmin 最小正浮点数 varargin 实际输入 的参量 varargout 实际返回的参量     4.1.2操作符与特殊字符 + 加 -

Matlab 如何绘制复杂曲线的包络线 http://jingyan.baidu.com/article/aa6a2c14d36c710d4c19c4a8.html 如果一条曲线(比如声音波形)波动很大,曲折复杂,可以通过绘制包络线的方式使其更加平滑和清晰.本经验帮助刚接触matlab不久的新手完成这一过程. 工具/原料 Matlab 软件 样本数据 方法/步骤   处理前后的效果对比,图示为某声波傅里叶变换(fft)后的频谱图.   原数据为横纵坐标为 frequency 和 Amplitud

matlab图像处理 转自:http://www.cnblogs.com/lovebay/p/5094146.html 1. 图像和图像数据 缺省情况下,MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double),64位浮点数,所需存储量很大:MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8),即图像矩阵中每个数据占用1个字节. 在使用MATLAB工具箱时,一定要注意函数所要求的参数类型.另外,uint8与double两种类型数据的值域不同,编程需注意值域转换. 从uint8到double的转