matlab属性名和属性值
2008-04-25 14:09
20.12 属性名和属性值
下面各表中列出了MATLAB 4.2版本中的属性名和属性值.有一个星号*的属性是非文件化的.用大括号{}括起来的属性值是缺省值.
表20.3
根对象属性
BlackAndWhite
on:
{off}:
自动硬件检测标志
认为显示是单色的,不检测;
检测显示类型
*VlaxkOutUnusedSlots
值为[{no}|yes]
*CaptureMap
CaptureMatrix
由CaptureRect矩形所包围的区域内图象数据的只读矩阵,使用image来显示CaptureRect
捕捉矩形的尺寸和位置,是一个4元素的向量[left,bottom,width,height],单位由Units属性指定.
*CaseSen
值为[{on}|off]
CurrentFigure
当前图形的句柄.
Diary
on:
{off}:
会话记录
将所有的键盘输入和大部分输出拷贝到文件中
不将输入和输出存入文件
DiaryFile
一个包含diary文件名的字符串,缺省的文件名为diary
Echo
on:
{off}:
脚本响应模式
在文件执行时,显示脚本文件的每一行
除非指定echo on,否则不响应
Format
{short}:
shortE:
long:
longE:
hex:
bank:
+:
rat:
数字显示的格式
5位的定点格式
5位的浮点格式
15位换算过的定点格式
15位的浮点格式
16进制格式
美元和分的定点格式
显示+和-符号
用整数比率逼近
FormatSpacing
{loose}:
compact:
输出间隔
显示附加行的输入
取消附加行的输入
*HideUndocumented
no:
{yes}:
控制非文件式属性的显示
显示非文件式属性
不显示非文件式属性
PointerLocation
相对于屏幕左下角指针位置的只读向量[left,bottom]或[X,Y],单位由Units属性指定
PointerWindow
含有鼠标指针的图形句柄,如果不在图形窗口内,值为0.
ScreenDepth
整数,指定以比特为单位的屏幕颜色深度,比如:1代表单色,8代表256色或灰度ScreenSize
位置向量[left,bottom,width,height],其中[left,bottom]常为[0
0],[width,height]是屏幕尺寸,单位由Units属性指定
*StatusTable
向量
*TerminalHideGraphCommand
文本串
TerminalOneWindow
no:
yes:
由终端图形驱动器使用
终端有多窗口
终端只有一个窗口
*TerminalDimensions
终端尺寸向量[width,height]
TerminalProtocal
none:
X:
tek401x:
tek410x:
启动时终端类型设置,然后为只读
非终端模式,不连到X服务器
找到X显示服务器,X Windows模式
Tektronix 4010/4014 仿真模式
Tektronix 4100/4105仿真模式
*TerminalShowGraphCommand
文本串
Units
inches:
centimeters:
normalized:
points:
{pixels}:
Position属性值的度量单位
英寸
厘米
归一化坐标,屏幕的左下角映射到[0 0],右上角映射到[1 1]
排字机的点,等于1/72英寸
屏幕象素,计算机屏幕分辨率的最小单位
*UsageTable
向量
ButtonDowFcn
MATLAB回调字符串,当对象被选择时传给函数eval,初始值是一空矩阵Children
所有图形对象句柄的只读向量
Clipping
{on}:
off:
数据限幅模式
对根对象无效果
对根对象无效果
Interruptible
{no}:
yes:
ButtonDowFcn回调字符串的可中断性
不能被其它回调中断
可以被其它回调中断
Parent
父对象的句柄,常为空矩阵
*Selected
值为[on|off]
*Tag
文本串
Type
只读的对象辨识字符串,常是root
UserData
用户指定的数据,可以是矩阵,字符串等等
Visible
{on}:
off:
对象可视性
对根对象无效果
对根对象无效果
表20.4
图形对象属性
BackingStore
{on}:
off:
为了快速重画,存储图形窗口的拷贝
当一个图原来被覆盖的一部分显露时,拷贝备份,刷新窗口较快,但需要较多的内存
重画图形以前被覆盖的部分,刷新较慢,但节省内存
*CapterMap
矩阵
*Client
矩阵
Color
图形背景色,一个3元素的RGB向量或MATLAB预定的颜色名,缺省的颜色是黑色Colormap
m×3的RGB向量矩阵,参阅函数colormap
*Colortable
矩阵,也许包含一份系统颜色映象的拷贝
CurrentAxes
图形的当前坐标轴的句柄
CurrentCharacter
当鼠标指针在图形窗口中,键盘上最新按下的字符键
CurrentMenu
最近被选择的菜单项的句柄
CurrentObject
图形内,最近被选择的对象的句柄,即由函数gco返回的句柄
CurrentPoint
一个位置向量[left,bottom]或图形窗口的点的[X,Y],该处是鼠标指针最近一次按下或释放时所在的位置.
FixedColors
n×3的RGB向量矩阵,它使用系统查色表中的槽来定义颜色,初始确定的颜色是black和white
*Flint
InvertHardcopy
{on}:
off:
改变图形元素的颜色以打印
将图形的背景色改为白色,而线条,文本和坐标轴改为黑色以打印
打印的输出颜色和显示的颜色完全一致
KeyPressFcn
当鼠标指针处在图形内,按下键,传递给函数 eval 的MATLAB回调字符串MenuBar
{figure}:
none:
将MATLAB菜单在图形窗口的顶部显示,或在某些系统中在屏幕的顶部显示
显示缺省的MATLAB菜单
不显示缺省的MATLAB菜单
MinColormap
颜色表输入项使用的最小数目.它影响系统颜色表.如设置太低,会使未选中的图形以伪彩色显示.
Name
图形框架窗口的标题(不是坐标轴的标题).缺省时是空串,如设为string(字符串),窗口标题变为:Figure No.n:string
NextPlot
new:
{add}:
replace:
决定新图作图行为
画前建立一个新的图形窗口
在当前的图形中加上新的对象
在画图前,将除位置属性外的所有图形对象属性重新设置为缺省值,并删除所有子对象
NumberTitle
{on}:
off:
在图形标题中加上图形编号
如果Name属性值被设为string,窗口标题是Figure No.N:string
窗口标题仅仅是Name属性字符串
PaperUnits
{inches}:
centimeters:
normalized:
points:
纸张属性的度量单位
英寸
厘米
归一化坐标
点,每一点为1/72英寸
PaperOrientation
{portrait}:
landscape:
打印时的纸张方向
肖像方向,最长页面尺寸是垂直方向
景象方向,最长页面尺寸是水平方向
PaperPosition
代表打印页面上图形位置的向量[left,bottom,width,height],[left,bottom]代表了相对于打印页面图形左下角的位置,[width,height]是打印图形的尺寸,单位由PaperUnits属性指定
PaperSize
向量[width,height]代表了用于打印的纸张尺寸,单位由PaperUnits属性指定,缺省的纸张大小为[8.5 11]
PaperType
{usletter}:
uslegal1:
a3:
a4letter:
a5:
b4:
tabloid:
打印图形纸张的类型.当PaperUnits设定为归一化坐标时,MATLAB使用PaperType来按比例调整图形的大小
标准的美国信纸
标准的美国法定纸张
欧洲A3纸
欧洲A4信纸
欧洲A5纸
欧洲B4纸
标准的美国报纸
Pointer
crosshair:
{arrow}:
watch:
top1:
topr:
botr:
circle:
cross:
fleur:
鼠标指针形状
十字形指针
箭头
钟表指针
指向左上方的箭头
指向右上方的箭头
指向左下方的箭头
指向右下方的箭头
圆
双线十字形
4头箭形或指南针形
Position
位置向量[left,bottom,width,height],[left,bottom]代表了相对于计算机屏幕的左下角窗口左下角的位置,[width,height]是屏幕尺寸,单位由Units属性指定
Resize
{on}:
off:
允许不允许交互图形重新定尺寸
窗口可以用鼠标来重新定尺寸
窗口不能用鼠标来重新定尺寸
ResizeFcn
MATLAB回调字符串,当窗口用鼠标重新定尺寸时传给函数eval
*Scrolled
值为[{on}|off]
SelectionType
{normal}:
extended:
alt:
open:
一个只读字符串,提供了有关最近一次鼠标按钮选择所使用方式的信息.但实际是哪个键和/或按钮按下与平台有关
点击(按下和释放)鼠标左键,或只是鼠标按钮
按下shift键并进行多个常规(normal)选择;同时击双按钮鼠标的两个按钮;或点击一个三按钮鼠标的中按钮
按下Control键并进行一次常规选择;或者点击一个双按钮或三按钮鼠标的右按钮
双击任何鼠标按钮
Share Colors
{yes}:
共享颜色表的槽
不和其它窗口共享颜色表的槽
只要可能,重用颜色表中的槽
*StatusTable
向量
Units
inches:
centimeters:
normalized:
points:
{pixels}:
各种位置属性值的度量单位
英寸
厘米
归一化坐标,屏幕的左下角映射到 [0 0],右上角映射到 [1 1]
排字机的点,等于1/72英寸
屏幕象素,计算机屏幕分辨率的最小单位
*UsageTable
向量
WindowButtonDownFcn
当鼠标指针在图形内时,只要按一个鼠标按钮, MATLAB回调字符串传递给函数eval
WindowButtonMotionFcn
当鼠标指针在图形内时,只要移动一个鼠标按钮,MATLAB回调字符串传递给函数eval
*WindowID
长整数
ButtonDownFcn
当图形被选中时,MATLAB回调字符串传递给函数eval;初始值是一个空矩阵Children
图形中所有子对象句柄的只读向量;坐标轴对象,uicontrol对象和uimenu对象Clipping
{on}:
off:
数据限幅模式
对图形对象不起作用
对图形对象不起作用
Interruptible
{no}:
yes:
指定图形回调字符串是否可中断
不能被其它回调中断
可以被其它回调中断
Parent
图形父对象的句柄,常是0
*Selected
值为[on|off]
*Tag
文本串
Type
只读的对象辨识字符串,常是figure
UserDate
用户指定的数据,可以是矩阵,字符串等等
Visible
{on}:
off:
图形窗口的可视性
窗口在屏幕上可视
窗口不可视
表20.5
坐标轴对象属性
AspectRatio
纵横比向量[axis_ratio,data_ratio],这里axis_ratio是坐标轴对象的纵横比(宽度/高度),data_ratio是沿着水平轴和垂直轴的数据单位的长度比.如设置,则MATLAB建立一个最大的坐标轴,保留这些比率,该最大轴将在Position定义的矩形内拟合.该属性的缺省值为[NaN,NaN]
Box
on:
{off}:
坐标轴的边框
将坐标轴包在一个框架或立方体内
不包坐标轴
CLim
颜色界限向量[cmin cmax],它确定将数据映射到颜色映象.cmin是映射到颜色映象第一个入口项的数据,cmax是映射到最后一项的数据.参阅函数cmais CLimMode
{auto}:
manual:
颜色限制模式
颜色界限映成轴子对象的数据整个范围
颜色界限并不自动改变.设置CLim就把CLimMode值设为人工
Color
坐标轴背景颜色.一个三元素的RGB向量或一个预定义的颜色名.缺省值是none,它使用图形的背景色
ColorOrder
一个m×3 RGB值矩阵.如果线条颜色没有用函数plot和plot3指定,就用这些颜
色.缺省的ColorOrder为黄,紫红,洋红,红,绿和蓝
CurrentPoint
包含在坐标轴空间内的一对点的坐标矩阵,它定义了从坐标空间前面延伸到后面的一条三维直线.其形式是[xb yb zb :xf yf zf].单位在Units属性中指定.点[xf yf zf]是鼠标在坐标轴对象中上一次点击的坐标
DrawMode
{normal}:
fast:
对象生成次序
将对象排序,然后按照当前视图从后向前绘制
按已建立的次序绘制对象,不首先排序
*ExpFontAngle
值为[{normal}|italic|oblique]
*ExpFontName
缺省值为Helvetica
*ExpFontSize
缺省值为8点
*ExpFontStrikeThrough
值为[on|{off}]
*ExpFontUnderline
值为[on|{off}]
*ExpFontWeight
值为[light|{normal}|demi|bold]
FontAngle
{normal}:
italic:
oblique:
坐标轴文本为斜体
正常的字体角度
斜体
某些系统中为斜体
FontName
坐标轴单位标志的字体名.坐标轴上的标志并不改变字体,除非通过设置XLabel,YLabel和ZLable属性来重新显示它们.缺省的字体为Helvetica FontSize
坐标轴标志和标题的大小,以点为单位,缺省值为12点
*FontStrikeThrough
值为[on|{off}]
*FontUnderline
值为[on|{off}]
FontWeight
light:
{normal}:
demi:
bold:
坐标轴文本加黑
淡字体
正常字体
适中或者黑体
黑体
GridLineStyle
-:
--:
{:}:
-.:
格栅线形
实线
虚线
点线
点划线
*Layer
值为[top|{bottom}]
LineStyleOrder
指定线形次序的字符串,用在坐标轴上画多条线.例如:' .- | : | -- | - ' 将通过点划线,点线,虚线和实线循环.LineStyleOrder缺省值为 '-' ,即只有实线LineWidth
X ,Y和Z坐标轴的宽度.缺省值为0.5点
*MinorGridLineStyle
值为[ - | - - | {:} | -. ]
NextPlot
new:
add:
{replace}:
画新图时要采取的动作
在画前建立新的坐标轴
把新的对象加到当前坐标轴,参阅hold
在画前,删除当前坐标轴和它的子对象,并用新的坐标轴对象来代替它
Position
位置向量[left,bottom,width,height],这里[left,bottom]代表了相对于图形对象左下角的坐标轴左下角位置,[width,height]是坐标轴的尺寸,单位由Units属性指定
TickLength
向量[2Dlength 3Dlength],代表了在二维和三维视图中坐标轴刻度标记的长度.该长度是相对于坐标轴的长度.缺省值为[0.01
0.01],代表二维视图坐标轴长度的1/100,三维视图坐标轴长度的5/1000 TickDir
in:
out:
值为[{in}|out]
刻度标记从坐标轴线向内,二维视图为缺省值
刻度标记从坐标轴线向外,三维视图为缺省值
Title
坐标轴标题文本对象的句柄
Units
inches:
centimeters:
{normalized}:
points:
pixels:
位置属性值的度量单位
英寸
厘米
归一化坐标,对象左下角映射到[0 0],右上角映射到[1 1]
排字机的点,等于1/72英寸
屏幕象素,计算机屏幕分辨率的最小单位
View
向量[az el],它代表了观察者的视角,以度为单位.az为方位角或视角相对于负Y 轴向右的转角;el为X-Y平面向上的仰角.详细细节见三维图形这一章
XColor
RGB向量或预定的颜色字符串,它指定X轴线,标志,刻度标记和格栅线的颜色.缺省为white(白色)
XDir
{normal}:
reverse:
X值增加的方向
X值从左向右增加
X值从右向左增加
XForm
一个4×4的视图转换矩阵.设置view属性影响XForm
XGrid
on:
{off}:
X轴上的格栅线
X轴上每个刻度标记处画格栅线
不画格栅线
XLabel
X轴标志文本对象的句柄
XLim
向量[xmin xmax],指定X轴最小和最大值
XLimMode
{auto}:
manual:
X轴的界限模式
自动计算XLim,包括所有轴子对象的XData
从XLim取X轴界限
*XMinorGrid
值为[on|{off}]
*XMinorTicks
值为[on|{off}]
Xscale
{linear}:
log:
X轴换算
线形换算
对数换算
XTick
数据值向量,按此数据值将刻度标记画在X轴上,将XTick设为空矩阵就撤消刻度标记
XTickLabels
文本字符串矩阵,用在X轴上标出刻度标记.如果是空矩阵,那么MATLAB在刻度标记上标出该数字值
XTickLabelMode
{auto}:
manual:
X轴刻度标记的标志模式
X轴刻度标记张成XData
从XTickLabels中取X轴刻度标记
XTickMode
{auto}:
manual:
X轴刻度标记的间隔模式
X轴刻度标记间隔以张成XData
从XTick生成X轴刻度标记
YColor
RGB向量或预定的颜色字符串,它指定Y轴线,标志,刻度标记和格栅线的颜色.缺省为white(白色)
YDir
{normal}:
reverse:
Y值增加的方向
Y值从左向右增加
Y值从右向左增加
YGrid
on:
{off}:
Y轴上的格栅线
Y轴上每个刻度标记处画格栅线
不画格栅线
YLabel
Y轴标志文本对象的句柄
YLim
向量[Ymin Ymax],指定Y轴最小和最大值
YLimMode
{auto}:
manual:
Y轴的界限模式
自动计算YLim,包括所有轴子对象的YData
从YLim取Y轴界限
*YMinorGrid
值为[on|{off}]
*YMinorTicks
值为[on|{off}]
Yscale
{linear}:
log:
Y轴换算
线形换算
对数换算
YTick
数据值向量,按此数据值将刻度标记画在Y轴上.将YTick设为空矩阵就消去刻度标记
YTickLabels
文本字符串矩阵,用在Y轴上标出刻度标记,如果是空矩阵,那么MATLAB在刻度标记上标出该数字值
YTickLabelMode
{auto}:
manual:
Y轴刻度标记的标志模式
Y轴刻度标记张成YData
从YTickLabels中取Y轴刻度标记
YTickMode
{auto}:
manual:
Y轴刻度标记的间隔模式
Y轴刻度标记间隔以张成YData
从YTick生成Y轴刻度标记
ZColor
RGB向量或预定的颜色字符串,它指定Z轴线,标志,刻度标记和格栅线的颜色.缺省为white(白色)
ZDir
reverse:
Z值增加的方向
Z值从左向右增加
Z值从右向左增加
ZGrid
on:
{off}:
Z轴上的格栅线
Z轴上每个刻度标记处画格栅线
不画格栅线
ZLabel
Z轴标志文本对象的句柄
ZLim
向量[Zmin Zmax],指定Z轴最小和最大值
ZLimMode
{auto}:
manual:
Z轴的界限模式
自动计算ZLim,包括所有轴子对象的ZData
从ZLim取Z轴界限
*ZMinorGrid
值为[on|{off}]
*ZMinorTicks
值为[on|{off}]
Zscale
{linear}:
log:
Z轴换算
线形换算
对数换算
ZTick
数据值向量,按此数据值将刻度标记画在Z轴上,将ZTick设为空矩阵就撤消刻度标记
ZTickLabels
文本字符串矩阵,用在Z轴上标出刻度标记,如果是空矩阵,那么MATLAB在刻度标记上标出该数字值
ZTickLabelMode
{auto}:
manual:
Z轴刻度标记的标志模式
Z轴刻度标记张成ZData
从ZTickLabels中取Z轴刻度标记
ZTickMode
manual:
Z轴刻度标记的间隔模式
Z轴刻度标记间隔以张成ZData
从ZTick生成Z轴刻度标记
ButtonDownFcn
MATLAB回调字符串,当坐标轴被选中时,将它传递给函数eval;初始值是一个空矩阵
Children
除了轴标志和标题对象以外,所有子对象句柄的只读向量;包括线,曲面,图象,补片和文本对象
Clipping
{on}:
off:
数据限幅模式
对坐标轴对象不起作用
对坐标轴对象不起作用
Interruptible
{no}:
yes:
指定ButtonDownFcn回调字符串是否可中断
该回调字符串不能被其它回调所中断
该回调字符串可以被其它回调所中断
Parent
包含坐标轴对象的图形句柄
*Selected
值为[on|{off}]
*Tag
文本串
Type
只读的对象辨识字符串,常为axes
UserData
用户指定的数据,可以是矩阵,字符串等等
Visible
{on}:
off:
轴线,刻度标记和标志的可视性
坐标轴在屏幕上可视
坐标轴不可视
表20.6
线条对象属性
Color
线条颜色.一个三个元素RGB向量或MATLAB预定的颜色名之一.缺省值是
white(白色)
{normal}:
backgrount:
none:
消除和重画模式
重画影响显示的作用区域,以保证所有的对象正确地画出.这是最精确的,也是最慢的一种模式
通过在图形背景色中重画线来消除线条.这会破坏被消除的线后的对象
xor:用线下屏幕的颜色执行异或OR(XOR)运算,画出和消除线条.当画在其它对象上时,可造成不正确的颜色
当移动或删除线条时该线不会被消除
LineStyle
{-}:
--:
::
-.:
+:
o:
*:
.:
X:
线形控制
画通过所有数据点的实线
画通过所有数据点的虚线
画通过所有数据点的点线
画通过所有数据点的点划线
用加号作记号,标出所有的数据点
用圆圈作记号,标出所有的数据点
用星号作记号,标出所有的数据点
用实点作记号,标出所有的数据点
用X符号作记号,标出所有的数据点
LineWidth
以点为单位的线宽.缺省值是0.5
MarkerSize
以点为单位的记号大小,缺省值是6点
Xdate
线的X轴坐标的向量
Ydate
线的Y轴坐标的向量
Zdate
线的Z轴坐标的向量
ButtonDownFcn
当线条对象被选中时,MATLAB回调字符串传递给函数eval;初始值是一个空矩阵Children
空矩阵,线条对象没有子对象
Clipping
{on}:
off:
数据限幅模式
在坐标轴界限外的线的任何部分不显示
线条数据不限幅
Interruptible
{no}:
yes:
指定ButtonDownFcn回调字符串是否可中断
不能被其它回调中断
可以被其它回调中断
Parent
包含线条对象的坐标轴句柄
*Selected
值为[on|{off}]
*Tag
文本串
Type
只读的对象辨识字符串,常为line
UserData
用户指定的数据,可以是矩阵,字符串等等
Visible
{on}:
off:
线的可视性
线在屏幕上可视
线在屏幕上不可视
表20.7
文本对象属性
Color
线条颜色.一个三个元素RGB向量或MATLAB预定的颜色名之一.缺省值是
white(白色)
EraseMode
{normal}:
backgrount:
xor:
none:
消除和重画模式
重画影响显示的作用区域,以保证所有的对象正确地画出.这是最精确的,也是最慢的一种模式
通过在图形背景色中重画文本来消除文本.这会破坏被消除的文本后的对象
用文本下屏幕颜色执行异或OR(XOR)运算,画出和消除该文本.当画在其它对象
上时,会造成不正确的颜色
当移动或删除文本时该文本不会被消除
Extent
文本位置向量[left,bottom,width,height],[left,bottom]代表了相对于坐标轴对象左下角的文本对象左下角的位置,[width,height]是包围文本串的矩形区域的大小,单位由Units属性指定
FontAngle
{normal}:
italics:
oblique:
文本为斜体
正常的字体角度
斜体
某些系统中为斜体
FontName
文本对象的字体名.缺省的字体名为Helvetica
FontSize
文本对象的大小,以点为单位,缺省值为12点
*FontStrikeThrough
值为[on|{off}]
*FontUnderline
值为[on|{off}]
FontWeight
light:
{normal}:
demi:
bold:
文本对象加黑
淡字体
正常字体
适中或者黑体
黑体
HorizontalAlignment
{left}:
center:
right:
文本水平对齐
文本相对于它的Position左对齐
文本相对于它的Position中央对齐
文本相对于它的Position右对齐
Position
两元素或三元素向量[X Y Z],指出文本对象在三维空间中的位置.单位由Units 属性指定
Rotation
{0}:
±90:
±180:
±270:
以旋转度数表示的文本方向,
水平方向
文本旋转±90度
文本旋转±180度
文本旋转±270度
String
要显示的文本串
Units
inches:
centermeters:
normalized:
points:
pixels:
{data}:
位置属性值的度量单位
英寸
厘米
归一化坐标,对象左下角映射到[0 0],右上角映射到[1 1]
排字机的点,等于1/72英寸
屏幕象素,计算机屏幕分辨率的最小单位
父坐标轴的数据单位
VerticalAlignment
top:
cap:
{middle}:
baseline:
bottom:
文本垂直对齐
文本串放在指定的Y位置顶部
字体的大写字母的高度在指定的Y位置
文本串放在指定的Y位置中央
字体的基线在指定的Y位置
文本串放在指定的Y位置底部
ButtonDownFcn
当文本对象被选中时,MATLAB回调字符串传递给函数eval;初始值是一个空矩阵Children
空矩阵,文本对象没有子对象
Clipping
{on}:
off:
班级信工142 学号 22 姓名何岩实验组别实验日期室温报告日期成绩报告内容:(目的和要求,原理,步骤,数据,计算,小结等) 1.求信号的离散时间傅立叶变换并分析其周期性和对称性; 给定正弦信号x(t)=2*cos(2*pi*10*t),fs=100HZ,求其DTFT。 (a)代码: f=10;T=1/f;w=-10:0.2:10; t1=0:0.0001:1;t2=0:0.01:1; n1=-2;n2=8;n0=0;n=n1:0.01:n2; x5=[n>=0.01]; x1=2*cos(2*f*pi*t1); x2=2*cos(2*f*pi*t2); x3=(exp(-j).^(t2'*w)); x4=x2*x3; subplot(2,2,1);plot(t1,x1); axis([0 1 1.1*min(x2) 1.1*max(x2)]); xlabel('x(n)');ylabel('x(n)'); title('原信号x1'); xlabel('t');ylabel('x1'); subplot(2,2,3);stem(t2,x2); axis([0 1 1.1*min(x2) 1.1*max(x2)]); title('原信号采样结果x2'); xlabel('t');ylabel('x2'); subplot(2,2,2);stem(n,x5); axis([0 1 1.1*min(x5) 1.1*max(x5)]); xlabel('n');ylabel('x2'); title('采样函数x2'); subplot(2,2,4);stem(t2,x4); axis([0 1 -0.2+1.1*min(x4) 1.1*max(x4)]); xlabel('t');ylabel('x4'); title('DTFT结果x4'); (b)结果: 2.用以下两个有限长序列来验证DTFT的线性、卷积和共轭特性; (n) x1(n)=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12];x2(n)=R 10 (1)线性:(a)代码: w=linspace(-8,8,10000); nx1=[0:11]; nx2=[0:9]; x1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12];
matlab属性名和属性值 2008-04-25 14:09 20.12 属性名和属性值 下面各表中列出了MATLAB 4.2版本中的属性名和属性值.有一个星号*的属性是非文件化的.用大括号{}括起来的属性值是缺省值. 表20.3 根对象属性 BlackAndWhite on: {off}: 自动硬件检测标志 认为显示是单色的,不检测; 检测显示类型 *VlaxkOutUnusedSlots 值为[{no}|yes] *CaptureMap CaptureMatrix 由CaptureRect矩形所包围的区域内图象数据的只读矩阵,使用image来显示CaptureRect 捕捉矩形的尺寸和位置,是一个4元素的向量[left,bottom,width,height],单位由Units属性指定. *CaseSen
值为[{on}|off] CurrentFigure 当前图形的句柄. Diary on: {off}: 会话记录 将所有的键盘输入和大部分输出拷贝到文件中 不将输入和输出存入文件 DiaryFile 一个包含diary文件名的字符串,缺省的文件名为diary Echo on: {off}: 脚本响应模式 在文件执行时,显示脚本文件的每一行 除非指定echo on,否则不响应 Format {short}: shortE: long: longE:
hex: bank: +: rat: 数字显示的格式 5位的定点格式 5位的浮点格式 15位换算过的定点格式15位的浮点格式 16进制格式 美元和分的定点格式显示+和-符号 用整数比率逼近FormatSpacing {loose}: compact: 输出间隔 显示附加行的输入 取消附加行的输入 *HideUndocumented no: {yes}:
实验四基于MATLAB的根轨迹绘制与性能分析 [实验目的] 1.掌握MATLAB下的根轨迹绘制方法; 2.学会利用根轨迹进行系统分析。 [实验指导] 1.根轨迹作图函数(命令):rlocus( ) 调用格式: ①rlocus(sys) 或rlocus(num,den) ②rlocus(sys,k) ①②画根轨迹图,①变化参量(一般是根轨迹增益)范围系统自动给出; ②变化参量(一般是根轨迹增益)范围在程序中给出; ③r=rlocus(sys) ④ [r,k]=rlocus(sys) ③④不画根轨迹图,③返回闭环根向量;④返回闭环根向量(r)和变化参量(k)。 2.根与根轨迹增益的求取 ⑴在根轨迹上点击,可得到该点的根值和对应的根轨迹增益值。 ⑵使用计算给定根的根轨迹增益的函数(命令):rlocfind( ) 调用格式: ①[k,poles]=rlocfind(sys) ②[k,poles]= rlocfind(sys,p) 使用方法:
①首先,当前根轨迹已绘出。运行该命令时,在根轨迹图中显示出十字光标,当用户选择其中一点时,其相应的增益由k 记录,与增益相关的所有极点记录poles 中;同时,在命令行窗口显示出来。 ②事先事先给出极点p ,运行该命令时,除了显示出该根对应的增益以外,还显示出该增益对应的其它根。 3.开环零点极点位置绘图函数(命令): pzmap( ) 调用格式: ① pzmap(sys) ② [p,z]=pzmap(sys) 函数功能: 给定系统数学模型,作出开环零点极点位置图。 ① 零点极点绘图命令。零点标记为“+”,极点标记为“o”。 ② 返回零点极点值,不作图。 4.根轨迹渐进线的绘制 当根轨迹渐进线与实轴的交点σa 已求出后,可得到方程11()n m a K s σ-=--, 这是根轨迹渐进线的轨迹方程。 将1()() n m a K G s s σ-= -作为一个开环传递函数,录入到MATLAB 中,再使用根 轨迹作图函数(命令)rlocus( ),生成的轨迹就是原根轨迹的渐进线。 5.举例 例1:开环传递函数1 ()(1)(2) K G s s s s =++绘制其闭环根轨迹。 程序: >> z=[];p=[0,-1,-2];k=1;sys=zpk(z,p,k);rlocus(sys) 运行结果:
Matlab 程序性能分析 一、简单计算程序运行时间:tic,toc—— Measure performance using stopwatch timer 基本用法:tStart=tic; any_statements; tElapsed=toc(tStart); 计时单位是“秒”;tic用于设置计时器开始,toc设置计时器结束;手册说tStart是一个64位的整数,仅用于toc参数时有意义,经测试tic是微妙级的计时器。示例: some_time = rand * 2 %% example 1: time measured by tic-toc tStart = tic; pause(some_time); tElapsed_toc = toc(tStart) %% example 2: time measured by tic-tic tStart = tic; pause(some_time); tElapsed_tic = double(tic-tStart) / 1000000 %% example 3: time measured by tic-tocs tStart = tic; pause(some_time); tElapsed_toc1 = toc(tStart) some_time = rand * 2 pause(some_time); tElapsed_toc2 = toc(tStart) tElapsed_toc_toc = tElapsed_toc2 - tElapsed_toc1 示例1展示了tic-toc的基本用法,示例2展示了只用tic实现的计时功能,示例3展示了利用一个tic和多个toc实现程序的分段计时。 二、不推荐使用的程序计时工具:cputime 和 clock & etime cputime的用法:t = cputime; any_statements; e = cputime-t clock & etime的用法:t = clock; any_statements; e = etime(clock, t) Matlab推荐用tic-toc计时,而不是这两种计时工具,具体请参考帮助文档。 三、全面分析程序运行时间:Profiler profile 只能分析Matlab代码编写的函数的运行时间(如ls,magic等),若函数非Matlab代码(如svd,dir等),无法分析其运行时间。 1、启动Profiler的三种方法 (1)从菜单栏启动:Desktop --> Profiler; (2)从Matlab的Editor中启动:Tools --> Open Profiler; (3)从命令行启动:profile -history -historysize integer-timer clock on
%傅里叶变换 clc;clear all;close all; tic Fs=128;%采样频率,频谱图的最大频率 T=1/Fs;%采样时间,原始信号的时间间隔 L=256;%原始信号的长度,即原始离散信号的点数 t=(0:L-1)*T;%原始信号的时间取值范围 x=7*cos(2*pi*15*t-pi)+3*cos(2*pi*40*t-90*pi/180)+3*cos(2*pi*30*t-90*pi/ 180); z=7*cos(2*pi*15*t-pi)+3*cos(2*pi*40*t-90*pi/180); z1=6*cos(2*pi*30*t-90*pi/180); z1(1:L/2)=0; z=z+z1; y=x;%+randn(size(t)); figure; plot(t,y) title('含噪信号') xlabel('时间(s)') hold on plot(t,z,'r--') N=2^nextpow2(L);%N为使2^N>=L的最小幂 Y=fft(y,N)/N*2; Z=fft(z,N)/N*2;%快速傅里叶变换之后每个点的幅值是直流信号以外的原始信号幅值的N/2倍(是直流信号的N倍) f=Fs/N*(0:N-1);%频谱图的频率取值范围 A=abs(Y);%幅值 A1=abs(Z); B=A; %让很小的数置零. B1=A1; A(A<10^-10)=0; % A1(A1<10^-10)=0; P=angle(Y).*A./B; P1=angle(Z).*A1./B1; P=unwrap(P,pi);%初相位值,以除去了振幅为零时的相位值 P1=unwrap(P1,pi); figure subplot(211) plot(f(1:N/2),A(1:N/2))%函数ffs返回值的数据结构具有对称性,因此只取前一半 hold on plot(f(1:N/2),A1(1:N/2),'r--') title('幅值频谱')
利用matlab分析系统动态性能
控制系统的时域分析 一.系统阶跃响应的性能指标 表 1 系统性能指标 利用 matlab 程序求出各系统阶跃响应的性能指标及图像,如求原系统 1 的方程: num=1.05; den=conv([0.125,1],conv([0.5,1],[1,1,1])); G=tf(num,den); C=dcgain(G); [y,t]=step(G); plot(t,y) grid [Y,K]=max(y); tp=t(K) mp=100*(Y-C)/C n=1; while y(n)
图 1 系统 1 阶跃响应曲线图二.根据系统性能指标及图像分析系统 1.利用 Matlab 得各系统节约系统曲线,如图 2:num1=1.05; den1=conv([0.125,1],conv([0.5,1],[1,1,1])); G1=tf(num1,den1); [y1,t1]=step(G1); num2=1.05*[0.4762,1]; den2=conv([0.125,1],conv([0.5,1],[1,1,1])); G2=tf(num2,den2); [y2,t2]=step(G2); num3=1.05*[1,1]; den3=conv([0.125,1],conv([0.5,1],[1,1,1])); G3=tf(num3,den3); [y3,t3]=step(G3); num4=1.05*[0.4762,1]; den4=conv([0.25,1],conv([0.5,1],[1,1,1])); G4=tf(num4,den4); [y4,t4]=step(G4); num5=1.05*[0.4762,1]; den5=conv([0.5,1],[1,1,1]); G5=tf(num5,den5); [y5,t5]=step(G5); num6=1.05; den6=[1,1,1]; G6=tf(num6,den6);
一、傅立叶变化的原理; (1)原理 正交级数的展开是其理论基础!将一个在时域收敛的函数展开成一系列不同频率谐波的叠加,从而达到解决周期函数问题的目的。在此基础上进行推广,从而可以对一个非周期函数进行时频变换。 从分析的角度看,他是用简单的函数去逼近(或代替)复杂函数,从几何的角度看,它是以一族正交函数为基向量,将函数空间进行正交分解,相应的系数即为坐标。从变幻的角度的看,他建立了周期函数与序列之间的对应关系;而从物理意义上看,他将信号分解为一些列的简谐波的复合,从而建立了频谱理论。 当然Fourier积分建立在傅氏积分基础上,一个函数除了要满足狄氏条件外, 一般来说还要在积分域上绝对可积,才有古典意义下的傅氏变换。引入衰减因子e^(-st),从而有了Laplace变换。(好像走远了)。 (2)计算方法 连续傅里叶变换将平方可积的函数f(t)表示成复指数函数的积分或级数形式。 这是将频率域的函数F(ω)表示为时间域的函数f(t)的积分形式。 为 连续傅里叶变换的逆变换 (inverse Fourier transform) 即将时间域的函数f(t)表示为频率域的函数F(ω)的积分。 一般可称函数f(t)为原函数,而称函数F(ω)为傅里叶变换的像函数,原函数和像函数构成一个傅里叶变换对(transform pair)。 二、傅立叶变换的应用; DFT在诸多多领域中有着重要应用,下面仅是颉取的几个例子。需要指出 的是,所有DFT的实际应用都依赖于计算离散傅里叶变换及其逆变换的快速算
法,即快速傅里叶变换(快速傅里叶变换(即FFT )是计算离散傅里叶变换及其逆变换的快速算法。)。(1)、频谱分析DFT 是连续傅里叶变换的近似。因此可以对连续信号x(t)均匀采样并截断以得到有限长的离散序列,对这一序列作离散傅里叶变换,可以分析连续信号x(t)频谱的性质。前面还提到DFT 应用于频谱分析需要注意的两个问题:即采样可能导致信号混叠和截断信号引起的频谱泄漏。可以通过选择适当的采样频率(见奈奎斯特频率)消减混叠。选择适当的序列长度并加窗可以抑制频谱泄漏。(2)、数据压缩由于人类感官的分辨能力存在极限,因此很多有损压缩算法利用这一点将语音、音频、图像、视频等信号的高频部分除去。高频信号对应于信号的细节,滤除高频信号可以在人类感官可以接受的范围内获得很高的压缩比。这一去除高频分量的处理就是通过离散傅里叶变换完成的。将时域或空域的信号转换到频域,仅储存或传输较低频率上的系数,在解压缩端采用逆变换即可重建信号。(3)、OFDM OFDM (正交频分复用)在宽带无线通信中有重要的应用。这种技术将带宽为N 个等间隔的子载波,可以证明这些子载波相互正交。尤其重要的是,OFDM 调制可以由IDFT 实现,而解调可以由DFT 实现。OFDM 还利用DFT 的移位性质,在每个帧头部加上循环前缀(Cyclic Prefix ),使得只要信道延时小于循环前缀的长度,就能消除信道延时对传输的影响。三、傅里叶变换的本质; 傅里叶变换的公式为dt e t f F t j ?+∞∞--=ωω)()(可以把傅里叶变换也成另外一种形式: t j e t f F ωπ ω),(21)(=可以看出,傅里叶变换的本质是内积,三角函数是完备的正交函数集,不同频率的三 角函数的之间的内积为0,只有频率相等的三角函数做内积时,才不为0。)(2,21)(2121Ω-Ω==?Ω-ΩΩΩπδdt e e e t j t j t j
通信原理课程设计报告书 课题名称 16QAM 调制与解调 的MATLAB 实现及调制性能分析 姓 名 学 号 学 院 通信与电子工程学院 专 业 通信工程 指导教师 李梦醒 2012年 01 月 01日 ※※※※※※※※※ ※※ ※ ※ ※ ※ 2009级通信工程专业 通信原理课程设计
16QAM调制与解调的MATLAB实现及调制性能分 析 1 设计目的 (1)掌握16QAM调制与解调的原理。 (2)掌握星座图的原理并能熟悉星座图的应用。 (3)熟悉并掌握MATLAB的使用方法。 (4)通过对16QAM调制性能的分析了解16QAM调制相对于其它调制方式的优缺点。 2 设计原理 正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)是一种振幅和相位联合键控。虽然MPSK和MDPSK等相移键控的带宽和功率方面都具有优势,即带宽占用小和比特噪声比要求低。但是由图1可见,在MPSK体制中,随着 8/ 5π 8/ 3π 8/ π 8/ 7π 8/ 9π 8/ 11π 8/ 13π
8/15π 图 1 8PSK 信号相位 M 的增大,相邻相位的距离逐渐减小,使噪声容限随之减小,误码率难于保证。为了改善在M 大时的噪声容限,发展出了QAM 体制。在QAM 体制中,信号的振幅和相位作为两个独立的参量同时受到调制。这种信号的一个码元可以表示为 0()cos() (1)k k k s t A t kT t k T ωθ=+<≤+ (2—1) 式中:k=整数;k A 和k θ分别可以取多个离散值。 式(2—1)可以展开为 00()cos cos sin sin k k k k k s t A t A t θωθω=- (2—2) 令 X k = A k cos k , Y k = -A k sin k 则式(2—1)变为 00()cos sin k k k s t X t Y t ωω=+ (2—3) k X 和k Y 也是可以取多个离散的变量。从式(2—3)看出,()k s t 可以看作是两个 正交的振幅键控信号之和。 在式(2—1)中,若k 值仅可以取 /4和-/4,A k 值仅可以取+A 和-A , 则此QAM 信号就成为QPSK 信号,如图2所示: 图2 4QAM 信号矢量图
Matlab中Uicontrol 对象属性详解 Uicontrol:是user interface control 的缩写(用户界面控制)。在各计算机平台上,窗口系统都采用控制框和菜单,让用户进行某些操作,或设置选项或属性。控制框是图形对象,如图标、文本框和滚动条,它和菜单一起使用以建立用户图形界面,称之为窗口系统和计算机窗口管理器。MATLAB控制框,又称uicontrol,与窗口管理器所用的函数十分相似。它们是图形对象,可以放置在MATLAB的图形窗中的任何位置并用鼠标激活。MATLAB的uicontrol包括按钮、滑标、文本框及弹出式菜单。Uicontrol由函数uicontrol生成。 >>Hc_1=uicontrol(Hf_fig,' PropertyName ' ,PropertyValue,...) Uicontrol:是user interface control 的缩写(用户界面控制)。在各计算机平台上,窗口系统都采用控制框和菜单,让用户进行某些操作,或设置选项或属性。控制框是图形对象,如图标、文本框和滚动条,它和菜单一起使用以建立用户图形界面,称之为窗口系统和计算机窗口管理器。MATLAB控制框,又称uicontrol,与窗口管理器所用的函数十分相似。它们是图形对象,可以放置在MATLAB的图形窗中的任何位置并用鼠标激活。MATLAB的uicontrol包括按钮、滑标、
文本框及弹出式菜单。Uicontrol由函数uicontrol生成。 >>Hc_1=uicontrol(Hf_fig,' PropertyName ' ,PropertyValue,...) 其中,Hc_1是由函数uicontrol生成uicontrol对象的句柄。通过设定uicontrol对象的属性值' PropertyName' ,' PropertyValue ' 定义了uicontrol的属性;Hf_fig是父对象的句柄,它必须是图形。如果图形对象句柄省略,就用当前的图形建立不同类型的控制框。MATLAB共有八种不同类型或型式的控制框。它们均用函数uicontrol建立。属性' Style ' 决定了所建控制框的类型。' Callback ' 属性值是当控制框激活时,传给eval在命令窗口空间执行的MATLAB字符串。下面将给出uicontrol 对象的一些属性及它们相应的值和描述,{}内的内容为默认值,如{default},除非另外声明,否则所有的属性都可以进行设置,所有对象都通用的属性将在附件中列出。 1.‘BakcgroundColor'(背景颜色)---ColorSpec(特定的颜色).这个属性声明了用来填充uicontrol对象的背景颜色,ColorSpec是一个三元素的RGB 向量或者标准颜色的字符串号,默认的颜色值是和系统相关的,并且可以通过输入命令get(0,'DefaultUuicontrolBackgroundColor')获得。 2.‘Callback'(返回,回调)----string(字符串)。这个属性声明了当用户触发uicontrol对象(如:在按下一个'pushbutton'
功率谱估计性能分析及Matlab 仿真 1 引言 随机信号在时域上是无限长的,在测量样本上也是无穷多的,因此随机信号的能量是无限的,应该用功率信号来描述。然而,功率信号不满足傅里叶变换的狄里克雷绝对可积的条件,因此严格意义上随机信号的傅里叶变换是不存在的。因此,要实现随机信号的频域分析,不能简单从频谱的概念出发进行研究,而是功率谱[1]。 信号的功率谱密度描述随机信号的功率在频域随频率的分布。利用给定的 N 个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度叫做谱估计。谱估计方法分为两大类:经典谱估计和现代谱估计。经典功率谱估计如周期图法、自相关法等,其主要缺陷是描述功率谱波动的数字特征方差性能较差,频率分辨率低。方差性能差的原因是无法获得按功率谱密度定义中求均值和求极限的运算[2]。分辨率低的原因是在周期图法中,假定延迟窗以外的自相关函数全为0。这是不符合实际情况的,因而产生了较差的频率分辨率。而现代谱估计的目标都是旨在改善谱估计的分辨率,如自相关法和Burg 法等。 2 经典功率谱估计 经典功率谱估计是截取较长的数据链中的一段作为工作区,而工作区之外的数据假设为0,这样就相当将数据加一窗函数,根据截取的N 个样本数据估计出其功率谱[1]。 周期图法( Periodogram ) Schuster 首先提出周期图法。周期图法是根据各态历经的随机过程功率谱的定义进行的谱估计。 取平稳随机信号()x n 的有限个观察值(0),(1),...,(1)x x x n -,求出其傅里叶变换 1 ()()N j j n N n X e x n e ω ω---==∑ 然后进行谱估计
句柄式图形常用函数: (1)get(h)返回句柄值h所指定的图形对象的所有属性名称与相对应的属性值 (2)a = get(h)返回由句柄值h所指定的图形对象的属性结构数组,并且该数组的字段名称就是该对象的属性名称。 (3)a = get(0,'factory')返回所有能由用户设置的属性的默认定义值。 (4)a = get(0,'FactoryObjectTypePropertyName1', 'FactoryObjectTypePropertyName2',...)返回指定对象类型指定的属性值,输入参数FactoryObjectTypePropertyName为一个关键词,由字符Factory与图形对象类型(如Figure)还有属性名称(如Color)组成。 a = get(0,'factoryFigureColor')返回Figure对象的Color属性值。 (5)a = get(h,'DefaultObjectTypePropertyName1', 'DefaultObjectTypePropertyName1',...) 返回句柄值为h的对象指定属性的默认值。如“DefaultFigureColor”。 (6)a = get(h,'default')列出h对象的所有属性的默认属性值 (7)a = set(h)返回句柄值h所指定的图形对象的所有属性名称对应的可设置属性值,a为结构数组,存储对象的属性名称,其字段值为相对应的属性值。属性值中用{}括起来的表示默认值。 (8)set(h,a)使用指定的属性值来设置由句柄值h所指定的对象属性,a为结构数组,其字段名称为对象的属性名称,字段值为相对应的属性值。 (9)a = set(0,'factory')返回那些用户可以设置默认值的所有对象的属性,同时显示可设置的属性值。 (10)a=set(0,'FactoryObjectTypePropertyName')返回所有对象中指定的属性名称FactoryObjectTypePropertyName的所有可能的属性值。 (11)a = set(h,'属性名','属性值')设置句柄值为h的对象的与属性名对应的属性值。 (12) set(h,'DefaultObjectTypePropertyName1','DefaultObjectTypePropertyName2',...)对句柄值为h的对象设置特定属性名称的属性默认值。 (13)H = findobj;返回Root对象与其所有子对象的句柄值 (14)H = findobj(h);返回h变量的句柄值 (15)H = findobj(?属性名称…,?属性值…);依据对象的属性名称和属性值找出匹配的对象句柄值。 (16)H = findobj(ObjectHandles,?属性名称…,?属性值…);根据限定的对象列表找出与对象的属性名称和属性值匹配的对象句柄值 (17)gcf返回当前Figure对象的句柄值 gca返回当前axes对象的句柄值 gco返回当前鼠标单击的句柄值,该对象可以是除root对象外的任意图形对象,并且Matlab会把当前图形对象的句柄值存放在Figure的CurrentObject属性中Figure对象的属性篇
目录 用Matlab 对信号进行傅里叶变换 (2) Matlab 的傅里叶变换实例 (5) Matlab 方波傅立叶变换画出频谱图 (7)
用 Matlab 对信号进行傅里叶变换 1. 离散序列的傅里叶变换 DTFT(Discrete Time Fourier Transform) 代码: %原离散信号有 8 点 %原信号是 1行 8列的矩阵 %构建原始信号,为指数信号 %频域共-800 +800 的长度(本应是无穷, 高 %求 dtft 变换,采用原始定义的方法,对复指 7 subplot(311) 8 stem(n,xn); 9 title('原始信号(指数信号 )'); 10 subplot(312); 11 plot(w/pi,abs(X)); 12 title('DTFT 变换 ') 结果: 分析:可见,离散序列的 dtft 变换是周期的,这也符合 Nyquist 采样 定理的描述, 连续时间信号经周期采样之后, 所得的离散信号的频谱 是原连续信号频谱的周期延拓。 2. 离散傅里叶变换 1 N=8; 2 n=[0:1:N-1] 3 xn=0.5.^n; 4 5 w=[-800:1:800]*4*pi/800; 频分量很少,故省去) 6 X=xn*exp(-j*(n'*w)); 数分 量求和而得
与 1 中 DTFT 不一样的是, DTFT 的求和区间是整个频域,这对 N=8; % 原离散信号有 8 点 n=[0:1:N-1] %原信号是 1行 8列的矩阵 xn=0.5.^n; %构建原始信号,为指数信号 w=[-8:1:8]*4*pi/8; %频域共 -800 +800 的长度(本应是无穷, 高频分量很少, 故省去) X=xn*exp(-j*(n'*w)); %求 dtft 变换,采用原始定义的方法,对复指数分量求和而得 subplot(311) stem(n,xn); w1=[-4:1:4]*4*pi/4; X1=xn*exp(-j*(n'*w1)); title(' 原始信号 (指数信号 )'); subplot(312); stem(w/pi,abs(X)); title(' 原信号的 16 点 DFT 变换 ') subplot(313) stem(w1/pi,abs(X1)); title(' 原信号的 8 点 DFT 变换 ') 计算机的计算来说是不可以实现的, DFT 就是序列的有限傅里叶变换。 实际上, 1 中代码也只是对频域的 -800 +800 中间的 1601 结果图: 分析: DFT 只是 DTFT 的现实版本,因为 DTFT 要求求和区间无穷, 而 DFT 只在有限点内求和。 3. 快速傅里叶变换 FFT ( Fast Fourier Transform ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
粗糙集-属性约简-matlab程序 Data2为条件属性,decision2为决策属性 %%%my_test函数实现 clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读取信息系统文件 file = textread('data2.txt','%s','delimiter','\n','whitespace',''); %读取文件信息,每一行为一个胞元 [m,n]=size(file); %胞元的大小 for i=1:m words=strread(file{i},'%s','delimiter',' ');%读取每个胞元中字符,即分解胞元为新的胞元 words=words';%转置 X{i}=words; end X=X'; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% [B,num,AT]=my_reduct(X); %信息系统的约简 ind_A T=ind(X); %信息系统的不可等价关系 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%显示约简信息系统 disp('约简后的条件系统为:'); [m,n]=size(B); for i=1:m disp(B{i}); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读取决策系统文件 file = textread('decision2.txt','%s','delimiter','\n','whitespace',''); [m,n]=size(file); for i=1:m words=strread(file{i},'%s','delimiter',' '); words=words'; D{i}=words; end D=D'; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%决策系统的正域约简 X_D=X; [l,k]=size(X_D{1}); pos_d=pos(X_D,D);%正域 for i=1:m %%%%%%%%%%%%%%正域有问
句柄图形对象
(1) function my_plot x=1:10 y=peaks(10) %Z = peaks(n);returns an n-by-n matrix. cax=newplot %newplot prepares a figure and axes for subsequent graphics commands. %h = newplot prepares a figure and axes for subsequent graphics commands and returns a handle to the current axes. LSO=['- ';'--';': ';'-.'] %此处第一项与第三项要加空格,使得各行元素相等 set(cax,'FontName','Times','FontAngle','italic') %设置图形坐标轴的字体与字体倾斜角度 set(get(cax,'Parent'),'MenuBar','none')%关闭工具栏 line_handles=line(x,y,'Color','b') %将10条曲线利用直线全部画出,并返回直线句柄向量,10条曲线对应10个句柄值 %所以该句柄向量一共有10个元素 style=1 for i=1:length(line_handles) if style>length(LSO)
style=1 end set(line_handles(i),'LineStyle',LSO(style,:)) %设置直线属性 style=style+1 end grid on
陕西科技大学实验报告 班级信工142 学号22 姓名何岩实验组别实验日期室温报告日期成绩报告内容:(目的和要求,原理,步骤,数据,计算,小结等) 1.求信号的离散时间傅立叶变换并分析其周期性和对称性; 给定正弦信号x(t)=2*cos(2*pi*10*t),fs=100HZ,求其DTFT。 (a)代码: f=10;T=1/f;w=-10:0.2:10; t1=0:0.0001:1;t2=0:0.01:1; n1=-2;n2=8;n0=0;n=n1:0.01:n2; x5=[n>=0.01]; x1=2*cos(2*f*pi*t1); x2=2*cos(2*f*pi*t2); x3=(exp(-j).^(t2'*w)); x4=x2*x3; subplot(2,2,1);plot(t1,x1); axis([0 1 1.1*min(x2) 1.1*max(x2)]); xlabel('x(n)');ylabel('x(n)'); title('原信号x1'); xlabel('t');ylabel('x1'); subplot(2,2,3);stem(t2,x2); axis([0 1 1.1*min(x2) 1.1*max(x2)]); title('原信号采样结果x2'); xlabel('t');ylabel('x2'); subplot(2,2,2);stem(n,x5); axis([0 1 1.1*min(x5) 1.1*max(x5)]); xlabel('n');ylabel('x2'); title('采样函数x2'); subplot(2,2,4);stem(t2,x4); axis([0 1 -0.2+1.1*min(x4) 1.1*max(x4)]); xlabel('t');ylabel('x4'); title('DTFT结果x4'); (b)结果:
%实现功能,对下表所示获取的数据进行处理绘图,如A0-A3是三次采样结果,随时间变化是A0-C0 %A0 A1 A2 A3 %B0 B1 B2 B3 %C0 C1 C2 C3 %单引号内为文件路径名 d=importdata('D:\ninewallgg.dat'); %读取后为矩阵 %对矩阵进行转置 %d=d'; %例如求A0,A1,A2平均值 average=mean(d); x=0.05:0.1:0.95; %plot(x,y,'--hr','LineWidth',1.5,'MarkerEdgeColor','c','MarkerFaceColor','m %','MarkerSize',10); %设置背景颜色 figure('color','white'); %设置线宽为2,线型,颜色,标记大小等 plot(x,average,':*k','linewidth',2,'MarkerSize',5); %保留图形,继续画其他的 hold on; plot(x,av,':*b','linewidth',2,'MarkerSize',5); hold on; %抽取第一列和第二列分别绘图 %plot(dd(:,1),dd(:,2)); %设置坐标轴属性 axis normal; %axis([0 0.4 0 150]); %set(gca,'XGrid','on'); set(gca,'YGrid','on'); %设置标注框内容及格式 dds=legend('Von Neunann邻域','Moore邻域'); set(dds,'FontSize',12); %设置标题 title('不同邻域对比','FontSize',14); %设置坐标轴名称,字体大小 xlabel('init density','FontSize',14); ylabel('The total time of evacation','FontSize',12);
离散信号的变换(MATLAB 实验) 一、实验目的 掌握用Z 变换判断离散系统的稳定与否的方法,掌握离散傅立叶变换及其基本性质和特点,了解快速傅立叶变换。 二、实验内容 1、已经系统函数为 5147.13418.217.098.2250 5)(2342-++--+=z z z z z z Z H (1) 画出零极点分布图,判断系统是否稳定; (2)检查系统是否稳定; (3) 如果系统稳定,求出系统对于u(n)的稳态输出和稳定时间b=[0,0,1,5,-50];a=[2,-2.98,0.17,2.3418,-1.5147]; subplot(2,1,1);zplane(b,a);title('零极点分布图'); z=roots(a); magz=abs(z) magz = 0.9000 0.9220 0.9220 0.9900 n=[0:1000]; x=stepseq(0,0,1000); s=filter(b,a,x); subplot(2,1,2);stem(n,s);title('稳态输出'); (1)因为极点都在单位园内,所以系统是稳定的。 (2)因为根的幅值(magz )都小于1,所以这个系统是稳定的。 (3)稳定时间为570。 2、综合运用上述命令,完成下列任务。 (1) 已知)(n x 是一个6点序列: ???≤≤=其它,050,1)(n n x
计算该序列的离散时间傅立叶变换,并绘出它们的幅度和相位。 要求:离散时间傅立叶变换在[-2π,2π]之间的两个周期内取401个等分频率上进行数值求值。 n=0:5;x=ones(1,6); k=-200:200;w=(pi/100)*k; X=x*(exp(-j*pi/100)).^(n'*k); magX=abs(X);angX=angle(X); subplot(2,1,1);plot(w/pi,magX);grid;title('幅度'); subplot(2,1,2);plot(w/pi,angX);grid;title('相位'); (2) 已知下列序列: a. ,1000),52.0cos()48.0cos()(≤≤+=n n n n x ππ; b .)4sin()(πn n x =是一个N =32的有限序列; 试绘制)(n x 及它的离散傅立叶变换 )(k X 的图像。 a . n=[0:1:100];x=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n); subplot(2,1,1);plot(n,x);title('x(n)的图像'); X=dft(x,101); magX=abs(X); subplot(2,1,2);plot(n,magX);title('丨X(k)丨的图像');
MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及属性(一) 在MATLAB中把定义的神经网络看作一个对象,对象还包括一些子对象:输入向量、网络层、输出向量、目标向量、权值向量和阈值向量等,这样网络对象和各子对象的属性共同确定了神经网络对象的特性。网络属性除了只读属性外,均可以按照约定的格式和属性的类型进行设置、修改、引用等。引用格式为: 网络名. [子对象] . 属性 例如:net.Inputs,net.biasConnect(1),net.inputConnect(1,2),net.inputs{1}.range。 在MATLAB命令窗口中逐条执行以下语句(newp、newff为网络创建函数),即可创建网络net1和net2。 p=[1,2;-1,1;0,1]; net1=newp(p,2); net2=newff([-1 1;-1 1], [15,2], {'tansig','purelin'}, 'traingdx', 'learngdm'); 1.结构属性 结构属性决定了网络子对象的数目(包括输入向量、网络层向量、输出向量、目标向量、阈值向量和权值向量的数目)以及它们之间的连接关系。无论何时,结构属性值一旦发生变化,网络就会自动重新定义,与之相关的其他属性值也会自动更新。 (1)numInputs属性 net.numInputs属性定义了网络的输入向量数,它可以被设置为零或正整数。其值一般在用户定义网络中才被设置,而由MATLAB神经网络工具箱中的网络定义函数所创建的网络,则输入向量就不止一个,而是多个。所以网络的输入向量数并不是网络输入元素的个数。 net.numInputs属性值一旦改变,与输入向量相关的输入层连接向量(net.inputConnect)和输入层向量(net.inputs)会自动随之改变。 (2)numLayers属性 numLayers属性定义了网络的层数,它可以被设置为零或正整数。 net.numLayers属性值一旦改变,下列与网络相关的布尔代数矩阵就会随之改变: net.biasConnect net.inputConnect https://www.doczj.com/doc/7818597444.html,yerConnect net.targetConnect 下列与网络层相关的子对象细胞矩阵的大小也会随之改变: net.biases