>> 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): 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 ...
%1_42 %% 各类数据缺失值的创建 a=[nan 1 2 3] %数值型缺失值 s=[string(missing) "a" "b"] %字符串型缺失值 t=[NaT datetime(2018,8,8)] %时间型缺失值 %missing函数可创建不同数值类型的缺失值 aa=[missing 1 2 3] ss=[missing "a" "b"] tt=[missing datetime(2018,8,8)] isnan(...
A=[1,4,7;3,6,9;6,7,4];B=A´ 矩阵的加减 矩阵的加减使用的是”+”和”-“运算符。进行矩阵加减运算必须是同型矩阵。例如: A=[1,3,6;4,5,7;7,8,9]; B=[3,5,7;2,4,6;1,3,9]; C=A+B 以下是关于矩阵与标量进行加减运算的内容: 矩阵可以与一个数进行加减运算,运算法则是对应每个...
ht=sinc(t/Ts).*(cos(a*pi*t/Ts))./(1-4*a^2*t.^2/Ts^2+eps); st=conv(dd,ht); %数字信号序列与冲击响应做卷积,得到输出信号 tt=-3*Ts:dt:(N_data+3)*N*dt-dt; plot(tt,st); axis([0 50,-1.2 1.2]); xlabel('t/Ts'); ylabel('信号'); 图2 信号序列 上述①、②仅是产生...
tt = [0:length(xx)-1]/fs;%横轴各点对应的时间 结果图省略。 滤波 利用快速傅里叶简单滤波 下例是将振幅为1的5Hz正弦波和振幅为0.5的10Hz正弦波相加之后,滤除8Hz以上的信号。 clc;clear; fs=30;%采样率 N=256; n=0:N-1; t=n/fs;
t=-3*pi:pi/10:3*pi;y=sin(t)./t;tt=t+(t==0)*eps;yy=sin(tt)./tt;subplot(1,2,1),plot(t,y),axis([-9,9,-,]),xlabel(”t”),ylabel(”y”),title(”残缺图形”)subplot(1,2,2),plot(tt,yy),axis([-9,9,-,])xlabel(”tt”),ylabel(”yy”),title(”正确图形”)【...
若 t = [1 2 3 4 5 6];dt=t(2)-t(1); t(2)为2，t(1) 为1， 则dt=1 第二句T=6 end 为数组的最后一个元素，相当于t(length(t))
'\partialx_i + 0.5\Sigma_{i=1}^n\Sigma_{j=1}^n',... '\partial^2(b_{ij}p)/\partialx_i\partialx_j']; tt=str2mat(t,'Y(\omega)=\int_0^\infty y(t)e^{-j\omegat}dt'); [x,y]=ginput(1); text(x,y,tt); 则将得出如下图所示的结果。看见较复杂的数学公式也可以在 MAT...
x=sin(2*pi*5*t)+0.5*sin(2*pi*10*t);%快速傅里叶y=fft(x,N); mag =abs(y);%振幅ang =angle(y);%相位f = n*fs/N;%横轴各点对应的频率值%逆变换xx = ifft(y); xx =real(xx);%计算误差使得xx可能是复数,对其取实部得到信号tt = [0:length(xx)-1]/fs;%横轴各点对应的时间 ...
弦的单独修饰可以使用setChordMN函数,其中m,n值是和原始数值矩阵的行列完全对应的,举个例子(把S2流向G4的弦颜色更改为红色): CC.setChordMN(2,4,'FaceColor',[1,0,0]) 弦的颜色映射 使用setChordColorByMap函数进行颜色映射, matlab 自带的colormap均可用: ...