MATLAB源代码

matlabsimulink电力系统建模与仿真源代码Matlab Simulink是一款功能强大的系统级建模和仿真工具，用于电力系统建模与仿真。

它极大地简化了系统级建模和仿真的流程，使得系统级建模和仿真不再是一项困难和耗时的工作。

这篇文章将介绍如何使用Matlab Simulink来进行电力系统建模与仿真，并给出相应的源代码。

1. 建立电力系统首先，我们需要建立电力系统。

可以通过添加各种组件来建立电力系统，比如发电机、变压器、传输线等。

在Matlab Simulink中，这些组件可以通过搜索库获得。

2. 设置模型参数在建立电力系统之后，我们需要设置模型的参数。

这些参数包括电压、电流、频率、相位等等。

根据不同的模型和实验条件，模型参数可能有所不同。

3. 添加输入和输出接下来，我们需要添加输入和输出。

这些输入和输出可能是电流、电压、功率等等。

在添加输入和输出之后，我们需要定义它们的格式，并将它们与相应的模型参数相连。

4. 编写MATLAB函数在建立电力系统之后，我们需要编写MATLAB函数。

这些函数可能包括方程、差分方程或其他类型的方程。

这些函数可以用于计算电力系统的各种参数，比如电阻、电感、电容等等。

5. 编写电力系统仿真源代码最后，我们需要编写电力系统仿真源代码。

这些代码将根据设置的模型参数和输入输出来模拟电力系统的各种行为。

在编写电力系统仿真源代码之前，我们需要先了解系统的行为和响应。

以下是一个简单的Matlab Simulink电力系统建模与仿真源代码实例：```% Example: Simulate a simple electrical systemclc;time = 0:0.01:10; % Time vectorV1 = 2*sin(2*pi*60*time); % AC voltage waveformR = 10; % ResistanceL = 1; % InductanceC = 0.01; % CapacitanceI = zeros(size(time)); % CurrentQ = zeros(size(time)); % Capacitor voltage% Simulate systemfor i=2:length(time)dt = time(i) - time(i-1);V2 = V1(i) - I(i-1)*R;I(i) = I(i-1) - dt*(R*I(i-1)/L + Q(i-1)/L - V2/L);Q(i) = Q(i-1) + dt*(I(i-1) - Q(i-1)/(R*C));end% Plot Resultsfigure;subplot(2,1,1);plot(time,V1,'r',time,I,'b');xlabel('Time (s)'); ylabel('V (V), I (A)');title('Voltage and Current vs. Time');legend('Voltage','Current');subplot(2,1,2);plot(time,Q,'g');xlabel('Time(s)'); ylabel('Q(C,V) (Coulombs, Volts)');title('Charge and Voltage vs. Time');legend('Charge');```以上是一个简单的电力系统建模和仿真源代码实例，包括电压、电流、电感、电容等基本元素。

matlab的conv的c源代码MATLAB的conv函数是非常常用的信号处理函数，它用于进行离散卷积运算。

在MATLAB中，conv函数的底层实现是使用C语言编写的，我们可以通过查看源代码来了解其具体实现细节。

以下是MATLAB的conv函数的部分C源代码：```c#include "mex.h"/* Gateway Function */void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){/* Check input and output arguments */if (nrhs != 2){mexErrMsgIdAndTxt("MATLAB:conv:invalidNumInputs","Two input arguments required.");}if (nlhs > 1){mexErrMsgIdAndTxt("MATLAB:conv:maxlhs","Too many output arguments.");}/* Get input data */double *input1 = mxGetPr(prhs[0]);double *input2 = mxGetPr(prhs[1]);mwSize len1 = mxGetNumberOfElements(prhs[0]);mwSize len2 = mxGetNumberOfElements(prhs[1]);/* Calculate output size */mwSize outlen = len1 + len2 - 1;/* Create output array */plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1, outlen, mxREAL); double *output = mxGetPr(plhs[0]);/* Perform convolution */for (mwSize i = 0; i < outlen; i++){output[i] = 0;for (mwSize j = 0; j < len2; j++){if (i - j >= 0 && i - j < len1){output[i] += input1[i - j] * input2[j];}}}}```以上是MATLAB的conv函数的简化版本C源代码。

matlab rcosflt函数matlab库中的过采样函数rcosflt参数及源代码详解RCOSFLT函数是Matlab库中的一个用于过采样的函数。

在本文中，我将详解该函数的各个参数及其源代码，帮助读者理解和使用该函数。

RCOSFLT函数的全称是Raised Cosine FIR Filter。

Raised Cosine FIR 滤波器是一种常用于数字通信系统中的滤波器设计方法。

该滤波器的特点是具有有限冲激响应（FIR）和升余弦（Raised Cosine）的滚降特性。

通过应用此滤波器，可以在数字信号传输过程中实现过采样。

首先，我们来看一下RCOSFLT函数的参数列表：matlaby = rcosflt(x, sps, span, ftype, varargin)- x：输入信号，是一个向量或矩阵；- sps：每个输入符号的样本数，即信号的过采样率；- span：滤波器的时间范围，用于确定滤波器的长度；- ftype：滤波器类型，可以是'sqrt'（默认）或'truncated'；- varargin：可选参数，用于进一步定制滤波器。

接下来，我们将对RCOSFLT函数进行源代码的详细解析：matlabfunction y = rcosflt(x, sps, span, ftype, varargin)narginchk(3, 5); 检查输入参数的数量是否符合要求if nargin >= 4 && ~isempty(ftype) 如果滤波器类型不为空，则判断滤波器类型是否有效validateattributes(ftype, {'char'}, {'vector'}, 'rcosflt','FTYPE', 4);if ~(strcmpi(ftype, 'sqrt') strcmpi(ftype, 'truncated')) 仅支持'sqrt'或'truncated'类型的滤波器error(message('comm:rcosflt:InvalidFilterType'));endelse 如果滤波器类型为空，则设置默认类型为'sqrt'ftype = 'sqrt';endif nargin > 4 如果有额外的参数，则解析这些参数，并应用于滤波器设计[...]end对输入信号进行列向量化x = x(:);获取输入信号的长度n = length(x);创建空的输出信号向量y = zeros((n + 2*span*sps)/sps, 1);创建升余弦滤波器rcosFilter = rcosdesign(span, sps, sps, ftype);通过滤波器对输入信号进行过采样ySignal = upfirdn(x,ones(sps,1),sps);通过升余弦滤波器对过采样信号进行滤波yFilter = filter(rcosFilter, 1, ySignal);截取滤波后的信号y = yFilter(span*sps+1:end-span*sps);end解析源代码的步骤如下：1. 首先，narginchk(3, 5)用于检查输入参数的数量是否符合要求，函数调用时至少有3个参数，最多有5个参数。

matlab simulink 积分模块的源代码在MATLAB Simulink中，可以使用积分模块来实现系统的积分功能。

积分模块可以将输入信号进行积分，并输出积分结果。

在Simulink中，可以通过两种方式来实现积分模块：使用积分模块和使用微分方程模块。

首先，我们来看一下使用积分模块的方式实现。

在Simulink的模型中，可以从Simulink库中找到“Continuous”库，然后选择“Integrator”积分模块。

通过拖拽这个积分模块到模型中，可以建立积分模块。

在积分模块上右键单击，可以设置积分的初值、积分方式等参数。

通过设计合适的信号输入，可以实现对信号的积分运算。

例如，可以将一个单位脉冲信号输入到积分模块中，然后通过观察输出结果，可以看到信号在时间上的累积。

此外，还可以使用微分方程模块来实现积分功能。

在Simulink 的模型中，可以从Simulink库中找到“Continuous”库，然后选择“Transfer Fcn”微分方程模块。

通过调整微分方程的参数，可以实现对输入信号的积分。

例如，假设要对一个正弦信号进行积分，可以将正弦信号作为输入信号，然后通过调节微分方程模块的参数，设置合适的积分系数和初始条件来实现积分效果。

使用积分模块的优点是简单易用，不需要设计复杂的微分方程。

通过设置合适的参数，可以快速实现积分功能。

而使用微分方程模块的优点是可以对更为复杂的系统进行建模和仿真，可以实现更加精确的积分运算。

需要注意的是，在实际应用中，积分模块可能会引入积分饱和和数值积分误差等问题。

为了解决这些问题，可以使用限幅模块对积分结果进行限制，或者采用更为复杂的积分算法来提高积分的准确性和稳定性。

总而言之，使用Simulink中的积分模块可以方便地实现信号的积分运算。

通过设置适当的参数和输入信号，可以得到积分结果。

同时，也可以使用微分方程模块来实现更复杂的积分功能。

在实际应用中需要注意积分饱和和数值积分误差等问题，采取相应措施来解决。

matlab rcosflt函数matlab库中的过采样函数rcosflt参数及源代码详解-回复文章题目：MATLAB库中的过采样函数rcosflt参数及源代码详解引言：在数字信号处理中，过采样是一种常用的技术，它可以提高信号处理的精度和性能。

在MATLAB的信号处理库中，rcosflt函数是一个强大的过采样函数，可以应用于滤波器设计、数据传输等领域。

本文将详细解析rcosflt 函数的参数及源代码，为读者深入理解和使用rcosflt函数提供指导。

I. rcosflt函数介绍rcosflt是MATLAB通信系统工具箱中的一个函数，全称为Raised Cosine FIR Filter。

它可以实现根据不同的参数设计和生成Raised Cosine FIR滤波器，即升余弦滤波器，用于信号处理中的过采样。

II. rcosflt函数的参数详解rcosflt函数包含多个参数，下面一一进行详细解析。

1. h = rcosflt('fir', sps, span, shape)参数'h'是返回的Raised Cosine FIR滤波器系统对象的句柄。

句柄是一种特殊类型的变量，表示指向某个对象的引用。

这个句柄可以用于进一步操作和分析生成的滤波器。

参数'fir'表示使用FIR滤波器结构。

FIR是Finite Impulse Response的缩写，意为有限冲激响应。

具有有限长度的冲激响应，使得FIR滤波器易于实现和分析。

参数'sps'是过采样因子，表示输出的采样率与输入采样率之比。

过采样是指输出信号的采样率大于输入信号的采样率。

合理选择合适的过采样因子可以提高信号处理的精度和性能。

参数'span'是一个整数，表示滤波器的时长，单位为符号周期。

它决定了滤波器的带宽。

通常，span的值越大，滤波器的带宽越窄，相应的，滤波器的处理能力越强。

msk的调制解调MATLAB源代码function out = delay（data,n,sample_number)％data：延迟的数据%n:延迟码元个数%sample_number:码元采样个数out = zeros（1，length(data）)；out(n*sample_number+1:length（data）) = data（1:length(data）—n*sample_number）;function ［data_diff］= difference(data）%差分编码％*＊*＊*＊＊＊*＊＊＊****＊***＊＊＊＊＊**＊**＊＊＊＊＊＊＊＊＊***＊***＊＊***＊＊*＊*＊＊＊＊**＊*＊*＊*＊＊****%data 输入信号%data_diff 差分编码后信号%**＊*＊**＊**＊*＊＊***＊＊＊＊*****＊*＊＊＊＊**＊**＊*****＊＊***＊＊＊＊＊*＊＊***＊***＊*＊＊****＊＊*%-———-——-—---—-—-—---—-—-—-—-——--—-——------————-—----——-———-——--—--—-—--—--data_diff = zeros(1,length（data））；data_diff（1) = 1 * data（1）; ％1为差分编码的初始参考值for i = 2：length（data）data_diff(i）= data_diff（i—1）＊data(i)；end％*＊*＊＊＊＊***＊**＊*＊＊**＊＊*＊*＊＊*＊＊***＊*＊*＊*＊*＊*＊＊*＊＊*＊＊**＊＊＊＊＊*＊**＊*＊＊＊*＊*****＊function ［signal_out,I_out,Q_out］=mod_msk(data,data_len,sample_number,Rb)%MSK基带调制%*＊＊＊*＊***＊＊****＊＊＊***＊**＊＊＊＊*＊***＊＊*******＊＊＊＊＊**＊*＊＊**＊**＊**＊*＊＊＊＊*＊＊＊***％data 调制信号% data_len 码元个数% sample_number 每个码元采样点数% Rb 码元速率％signal_out 基带调制输出% I_out I路输出％Q_out Q路输出%＊*＊*＊＊＊*＊***＊*＊*＊＊**＊**＊*＊***＊＊＊*＊*＊＊＊＊＊*＊**＊*＊*＊*＊＊＊＊＊＊*＊*＊＊＊**＊＊**＊*＊＊＊*% data_len = 10；％码元个数％sample_number = 8；％采样点数% Rb = 16000；％码元速率％data1 = randint(1，data_len）；％data = 2*data1-1; ％传输的序列Tb = 1/Rb; ％码元时间fs = Rb*sample_number; %采样速率％—-——---——--—--——-—--—-————-——------—-———-——--——-——----———-——---———------——%差分编码［data_diff] = difference（data);％*＊**＊*＊**＊＊***＊****＊＊*＊*********＊＊*＊＊*＊＊*＊＊＊＊＊***＊*＊*＊*＊**＊＊*＊＊＊**＊＊***＊*＊％---—--——------—-———---———------——————-—--—-—-——-—---———--------——--——---—-%并串转换,延时I（1）= 1；％fai0 = 0，cos(fai0) = 1for i = 1：2:data_lenQ(i）= data_diff（i）;Q（i+1) = data_diff（i);endfor i = 2:2：data_lenI（i+1) = data_diff（i）;I(i）= data_diff（i)；endfor i = 1:sample_numberI1(i：sample_number:data_len*sample_number）=I(1:data_len)；Q1(i:sample_number:data_len*sample_number) =Q(1:data_len）;％＊＊＊＊＊＊**＊**＊*＊**＊**＊**＊＊**＊＊＊***＊＊＊＊**＊＊＊＊*＊＊****＊*＊＊*＊＊*＊＊＊＊**＊＊＊**＊****＊％——-—————-————-———----—------—--—----—-—————————--—----—-—---—-—---———--—-—％乘加权函数t=1/fs:1/fs：data_len＊Tb；I_out = I1 .＊cos(pi*t/2/Tb）；Q_out = Q1 .* sin（pi*t/2/Tb)；%＊****＊＊＊＊**＊*＊＊*＊＊＊＊＊＊＊*＊*＊*＊*＊＊**＊**＊**＊＊*＊***＊＊*＊＊*＊*＊＊＊＊*＊＊***＊＊*＊*＊＊＊＊％——---————————-—-—-—-—-—-—-————-——-----———--———----—---—-—----——----——---——%调制信号产生signal_out = I_out + j＊Q_out；%*＊＊＊＊*＊＊＊＊＊***＊*＊**＊＊＊＊**＊***＊***＊*＊******＊＊**＊＊＊**＊*＊＊****＊****＊**＊***＊＊*---——---——-—-———--—-—--——--—--————---——---—-——---—--———-——-——-———---—-—---％%画图％subplot(221)％plot(data,’。

matlab的strncmpi的源代码【最新版】目录1.MATLAB 的 strncmpi 函数介绍2.strncmpi 函数的源代码分析3.strncmpi 函数在 MATLAB 中的应用示例正文1.MATLAB 的 strncmpi 函数介绍MATLAB 是一种广泛使用的科学计算软件，提供了许多强大的函数，帮助用户进行各种复杂的计算和分析。

在 MATLAB 中，strncmpi 函数是一种字符串比较函数，用于比较两个字符串是否相等或者相似。

这个函数通常用于对字符串进行局部比较，即比较字符串的一部分是否与另一字符串的一部分相等。

2.strncmpi 函数的源代码分析为了更好地理解 strncmpi 函数的原理，我们可以分析一下它的源代码。

以下是 strncmpi 函数的源代码：```cfunction strncmpi = strncmpi(s1, s2)% 获取字符串长度n1 = length(s1);n2 = length(s2);% 如果两个字符串长度不同，直接返回 0if n1 ~= n2strncmpi = 0;return;end% 初始化比较结果strncmpi = 0;% 对字符串进行逐个字符的比较for i = 1:n1% 如果字符不同，比较结果加 1if s1(i) ~= s2(i)strncmpi = 1;return;endend% 如果所有字符都相同，比较结果为 1strncmpi = 1;end```从源代码中可以看出，strncmpi 函数首先获取两个字符串的长度，如果长度不同，直接返回 0 表示两个字符串不相等。

然后，函数逐个字符地比较两个字符串，如果遇到不同的字符，就将比较结果设为 1 并返回。

如果所有字符都相同，比较结果设为 1 并返回。

3.strncmpi 函数在 MATLAB 中的应用示例以下是一个 strncmpi 函数在 MATLAB 中的应用示例：```matlabs1 = "hello";s2 = "world";s3 = "hel";% 使用 strncmpi 函数比较字符串result1 = strncmpi(s1, s2); % 结果为 0，表示 s1 和 s2 不相等result2 = strncmpi(s1, s3); % 结果为 1，表示 s1 和 s3 相等```通过这个示例，我们可以看到 strncmpi 函数在 MATLAB 中的应用非常简单，只需将要比较的字符串作为输入参数传递给函数即可。

matlab测定数据平均值函数源代码Matlab是一种非常流行的科学计算软件，它的功能十分丰富，包括数据处理、信号处理、图像处理等多种功能。

在数据处理方面，Matlab 具有非常强大的功能，其中包括数据平均值函数。

下面，我们来看一下Matlab测定数据平均值函数源代码的实现。

数据平均值函数是一种常见的数据处理方法，它的作用是计算一组数据的平均值。

在Matlab中，可以使用mean函数来实现数据平均值的计算。

下面是mean函数的语法格式：mean(A,dim)其中，A表示需要计算平均值的数据，它可以是一维数组、二维矩阵等形式的数据，dim表示计算平均值的维度，它可以取值1或2，表示计算行均值或列均值。

如果不指定dim参数，则默认计算列均值。

除了mean函数，Matlab还提供了其他几种计算平均值的函数，包括median函数、mode函数等。

这些函数的语法格式和mean函数类似，大家可以根据需要选择使用。

下面是一个简单的Matlab脚本，用于演示如何使用mean函数计算一组数据的平均值：% 定义一个一维数组AA = [1 2 3 4 5];% 使用mean函数计算A的平均值，结果保存在变量B中B = mean(A);% 显示B的值disp(B);同时，我们还可以使用Matlab的图形界面来计算数据的平均值。

具体方法如下：1. 打开Matlab软件，进入图形界面。

2. 在命令窗口中输入要计算平均值的数据，如下所示：A = [1 2 3 4 5];3. 点击“计算”按钮，即可在结果窗口中看到数据的平均值。

总之，在Matlab中计算数据的平均值非常方便，大家只需要选择合适的函数或使用图形界面来完成即可。

配套毕业设计论文见百度文库请搜索《基于MATLAB的GPS信号仿真123》附录C 仿真程序代码1、数据码的产生function datacode=data(x)y=rand(1,x);for i=1:xif y(i)<0.5datacode(i)=0;elsedatacode(i)=1;endendy(1)=0;show2(1)=datacode(1);q=2;for i=1:length(datacode)for j=1:100y(q)=i-1+j*0.01;show2(q)=datacode(i);q=q+1;endendplot(y,show2);axis([0 length(datacode) -0.2 1.2]);1、C/A码的产生及扩频调制clc;c=input('请输入数据码的长度：c=');y=rand(1,c);for i=1:cif y(i)<0.5datacode(i)=0;elsedatacode(i)=1;endendx(1)=0;show(1)=datacode(1);p=2;for i=1:cfor j=1:100x(p)=i-1+j*0.01;show(p)=datacode(i);p=p+1;endendsubplot(4,1,1);plot(x,show);title('数据码');axis([0 c -0.2 1.2]);number=input('请输入卫星PRN号码:number=');cacode=CAgenerate(number);temp=cacode(1:100)x(1)=0;show(1)=temp(1);p=2;%下面的循环是为了将结果显示成方波形式 for i=1:length(temp)for j=1:100x(p)=i-1+j*0.01;show(p)=temp(i);p=p+1;endend%画出仿真结果图subplot(4,1,2);plot(x,show);title('C/A码');axis([0 100 -0.2 1.2]);%截取CA码的前十个数据进行扩频，每个数据插入5个CA序列cacode1=cacode(1:10);for i=1:cif datacode(i)==1datacodek((i-1)*50+1:i*50)=ones(1,50);elsedatacodek((i-1)*50+1:i*50)=zeros(1,50);endendfor i=1:cfor j=1:50addr=rem(((i-1)*50+j),10);if addr==0addr=10;endkuopindata((i-1)*50+j)=xor(datacodek((i-1)*50+j),cacode1(addr));endend%下面的循环是为了将结果显示成方波形式x(1)=0;show(1)=kuopindata(1);p=2;for i=1:length(kuopindata)for j=1:100x(p)=i-1+j*0.01;show(p)=kuopindata(i);p=p+1;endendsubplot(4,1,3);plot(x,show);title('扩频数据');axis([0 length(kuopindata) -0.2 1.2]);%每位数据通过正弦波来调制Sinwave=sin([0:2*pi/8:2*pi*7/8]);Sinwave=single(Sinwave);GPSsignal=zeros(1,1);Sinwave=[Sinwave Sinwave Sinwave Sinwave Sinwave];for i=1:length(kuopindata)GPSsignal=[GPSsignal kuopindata(i)*Sinwave];endGPSsignal=GPSsignal(2:length(GPSsignal));subplot(4,1,4);plot(GPSsignal(1:500));title('调制后数据');C/A码产生的子程序CAgenerate：function cacode=CAgenerate(number)if (number<1)|(number>37)disp('输入参数必须在1 ～ 37之间取值');returnendCACode=zeros(1,1023); %生成一个1*1023的零矩阵% 设置寄存器初相Reg1=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1];Reg2=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1];% 设置反馈点,1表示需要反馈gp1=[0,0,1,0,0,0,0,0,0,1];gp2=[0,1,1,0,0,1,0,1,1,1];% 抽头G2Table=[ 2,3,4,5,1,2,1,2,3,2,3,5,6,7,8,9,1,2,3,4,5,6,1,4,5,6,7,8,1,2,3,4,5,4,1,2,4;6,7,8,9,9,10,3,4,6,7,8,9,10,4,5,6,7,8,9,3,6,7,8,9,10,6,7,8,9,10,10,7,8,10;]% 生成一个周期的伪码序列for m=1:1023CACode(m)=mod(Reg1(10)+Reg2(G2Table(1,number))+Reg2(G2Table(2,number)),2); Reg1=[mod(Reg1*gp1',2),Reg1(1:9)];Reg2=[mod(Reg2*gp2',2),Reg2(1:9)];endcacode=CACode;2、C/A码的相关性分析clc;n=input('请输入卫星PRN号码:n=');cacode1=CAgenerate(n);%在G2序列中找出-1并转换为0,找出1并转换为1ind1=find(cacode1==1);ind2=find(cacode1==0);cacode1(ind1)=-ones(1,length(ind1));cacode1(ind2)=ones(1,length(ind2));N=1023;z=zeros(1,1023);for i=0:N-1for k=i+1:N-1z1(k)=cacode1(k)*cacode1(k-i); z(i+1)=z(i+1)+z1(k);endz(i+1)=z(i+1)/N;endsubplot(2,1,1);plot(z);title('自相关特性');axis([-50 1300 -0.5 1.2]);n=input('请输入卫星PRN号码:n='); cacode2=CAgenerate(n);ind1=find(cacode2==1);ind2=find(cacode2==0);cacode2(ind1)=-ones(1,length(ind1)); cacode2(ind2)=ones(1,length(ind2)); N=1023;h=zeros(1,1023);for i=0:N-1for k=i+1:N-1h1(k)=cacode1(k)*cacode2(k-i); h(i+1)=h(i+1)+h1(k);endh(i+1)=h(i+1)/N;endsubplot(2,1,2);plot(h);title('互相关特性');axis([-50 1300 -0.5 1]);4、 P码的产生及扩频调制clc;c=input('请输入数据码的长度：c=');y=rand(1,c);for i=1:cif y(i)<0.5datacode(i)=0;elsedatacode(i)=1;endendx(1)=0;show(1)=datacode(1);p=2;for i=1:cfor j=1:100x(p)=i-1+j*0.01;show(p)=datacode(i);p=p+1;endendsubplot(4,1,1);plot(x,show);title('数据码');axis([0 c -0.2 1.2]);NumberPCode=input('enter the NumberPcode='); NumberShift=input('enter the NumberShift=');a=input('enter a=');pcode=Pcode(a,NumberPCode,NumberShift);x(1)=0;show(1)=pcode(1);p=2;for i=1:length(pcode)for j=1:100x(p)=i-1+j*0.01;show(p)=pcode(i);p=p+1;endendsubplot(4,1,2);plot(x,show);title('P码');axis([0 length(pcode) -0.2 1.2]);pcode=pcode(1:10);for i=1:cif datacode(i)==1datacodek((i-1)*50+1:i*50)=ones(1,50);elsedatacodek((i-1)*50+1:i*50)=zeros(1,50);endendfor i=1:cfor j=1:50addr=rem(((i-1)*50+j),10);if addr==0addr=10;endkuopindata((i-1)*50+j)=xor(datacodek((i-1)*50+j),pcode(addr));endendx(1)=0;show(1)=kuopindata(1);p=2;%下面的循环是为了将结果显示成方波形式for i=1:length(kuopindata)for j=1:100x(p)=i-1+j*0.01;show(p)=kuopindata(i);p=p+1;endendsubplot(4,1,3);plot(x,show);title('扩频数据');axis([0 length(kuopindata) -0.2 1.2]);%每位数据通过正弦波来调制Sinwave=sin([0:2*pi/8:2*pi*7/8]);Sinwave=single(Sinwave);GPSsignal=zeros(1,1);Sinwave=[Sinwave Sinwave Sinwave Sinwave Sinwave]; for i=1:length(kuopindata)GPSsignal=[GPSsignal kuopindata(i)*Sinwave];endGPSsignal=GPSsignal(2:length(GPSsignal));subplot(4,1,4);title('调制后数据');plot(GPSsignal(1:500));以下是P码产生的子程序Pcode:function pcode=Pcode(a,NumberPCode,NumberShift) % P码产生reg1a=[0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0];reg1b=[0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0];reg2a=[1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1];reg2b=[0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0];rx1a=0;rx1b=0;rx2a=0;rx2b=0;x1bWork=1;x2aWork=1;x2bWork=1;N=NumberShift;C1=4092*3750;C2=4093*3749;z1a=mod(N,4092);%取余数x1a=mod([(N-z1a)/4092],3750);y1a=(N-z1a-4092*x1a)/C1;if ((N-C1*y1a)>=C2)z1b=4092;x1bWork=0;x1b=3748;elsez1b=mod((N-C1*y1a),4093);x1bWork=1;x1b=(N-z1b-C1*y1a)/4093;endm=mod(N,(C1+37));y2a=(N-m)/(C1+37);if (m>=C1)dv=m-C1;elsedv=0;endz2a=mod((m-dv),4092);x2a=mod((((m-dv)-z2a)/4092),3750);z2b=mod((m-dv),4093);if (m>=C2)x2b=3748;elsex2b=(m-z2b)/4093;end%各移位寄存器的状态for i=1:z1aslave1a=mod(reg1a(6)+reg1a(8)+reg1a(11)+reg1a(12),2);reg1a(2:12)= reg1a(1:11);reg1a(1)=slave1a;endfor i=1:z1bslave1b=mod(reg1b(1)+reg1b(2)+reg1b(5)+reg1b(8)+reg1b(9)+reg1b(10)+reg1b(11)+ reg1b(12),2);reg1b(2:12)=reg1b(1:11);reg1b(1)=slave1b;endfor i=1:z2aslave2a=mod(reg2a(1)+reg2a(3)+reg2a(4)+reg2a(5)+reg2a(7)+reg2a(8)+reg2a(9)+reg2a(10) +reg2a(11+reg2a(12)) ,2);reg2a(2:12)=reg2a(1:11);reg2a(1)=slave2a;endfor i=1:z2bslave2b=mod(reg2b(2)+reg2b(3)+reg2b(4)+reg2b(8)+reg2b(9)+reg2b(12) ,2); reg2b(2:12)=reg2b(1:11);reg2b(1)=slave2b;end%各控制变量的判断if z1a==4091rx1a=1;endif z1b==4092rx1b==1;endif z2a==4091rx2a=1;x2aWork=0;endif z2b==4092rx2b=1;x2bWork=0;end%开始产生P码p=zeros(NumberPCode,1);x1acou=0;x1bcou=0;x2acou=0;x2bcou=0;cou37=dv;x2(1:a)=1;for i=1:(NumberPCode+37)x1(i)=mod( reg1a(12)+reg1b(12),2);x2(i+a)=mod( reg2a(12)+reg2b(12),2);%寄存器x1b的移位函数if x1bWork==1if rx1b==0slave1b=mod(reg1b(1)+reg1b(2)+reg1b(5)+reg1b(8)+reg1b(9)+reg1b(10)+reg1b(11)+reg1b(12),2);reg1b(2:12)=reg1b(1:11);reg1b(1)=slave1b;else if rx1b==1reg1b=[0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0];rx1b=0;endendelse if x1bWork==0endendif reg1b==[0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 ]rx1b=1;x1bcou=x1bcou+1;if x1bcou==3749x1bwork=0;x1bcou=0;endend%寄存器x1a的移位函数if rx1a==0slave1a=mod(reg1a(6)+reg1a(8)+reg1a(11)+reg1a(12),2);reg1a(2:12)=reg1a(1:11);reg1a(1)=slave1a;else if rx1a==1reg1a=[0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0];rx1a=0;endendif reg1a==[0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0]rx1a=1;x1acou=x1acou+1;if x1acou==3750x1bwork=1;x1acou=0;endend%寄存器x2b的移位函数if x2bWork==1if rx2b==0slave2b=mod(reg2b(2)+reg2b(3)+reg2b(4)+reg2b(8)+reg2b(9)+reg2b(12) ,2); reg2b(2:12)=reg2b(1:11);reg2b(1)=slave2b;else if rx2b==1x2bout=reg2b(11);reg2b=[0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0];rx2b=0;endendelse if x2bWork==0reg2b=[0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0];x2bWork=1;rx2b=0;endendif reg2b==[0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0]rx2b=1;x2bcou=x2bcou+1;if x2bcou==3749x2bWork=0;x2bcou=0;endend%寄存器x2a的移位函数if x2aWork==1if rx2a==0slave2a=mod(reg2a(1)+reg2a(3)+reg2a(4)+reg2a(5)+reg2a(7)+reg2a(8)+reg2a(9)+reg2a(10)+reg2a(11)+reg2a(12) ,2); reg2a(2:12)=reg2a(1:11);reg2a(1)=slave2a;else if rx2a==1reg2a=[1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1];rx2a=0;endendelse if x2aWork==0if rx2a==1cou37=cou37+1;if cou37==37rx2a=0;x2awork=1;cou37=0;endendendendif reg2a==[0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1]rx2a=1;x2acou=x2acou+1;if x2acou==3750x2awork=0;x2acou=0;endendendfor i=1:NumberPCodep(i)= mod( x1(i)+x2(i),2);endp=p';pcode=p';5、 P码的相关性分析clc;NumberPCode=input('enter the number Pcode='); NumberShift=input('enter the numbershift=');a=input('enter a=');pcode=Pcode(a,NumberPCode,NumberShift); ind1=find(pcode==1);ind2=find(pcode==0);pcode(ind1)=-ones(1,length(ind1));pcode(ind2)=ones(1,length(ind2));M=NumberPCode;z=zeros(1,M);for i=0:M-1for k=i+1:M-1z1(k)=pcode(k)*pcode(k-i);z(i+1)=z(i+1)+z1(k);endz(i+1)=z(i+1)/M;endsubplot(2,1,1);plot(z);title('自相关特性');axis([-50 M -0.5 1.2]);a=input('enter a=');NumberShift=input('enter the numbershift='); pcode2=Pcode(a,NumberPCode,NumberShift); h=zeros(1,M);for i=0:M-1for k=i+1:M-1h1(k)=pcode(k)*pcode2(k-i);h(i+1)=h(i+1)+h1(k);endh(i+1)=h(i+1)/M;endsubplot(2,1,2);plot(h);title('互相关特性');axis([-50 M -0.5 1]);。

matlab fsk 过零检测源代码在频移键控（FSK）调制中，过零检测可以用于检测信号中的频率变化，通常用于解调 FSK 信号。

以下是 MATLAB 中的一个简单的FSK 过零检测的示例代码：% FSK 过零检测示例% 生成 FSK 调制信号fs = 1000; % 采样率T = 1/fs; % 采样间隔t = 0:T:1; % 时间序列% 定义两个频率f1 = 50; % 低频率f2 = 100; % 高频率% 生成 FSK 信号data = [1 0 1 1 0 1 0 0]; % 数据位序列fsk_signal = fskmod(data, [f1, f2], fs);% 添加噪声noisy_signal = awgn(fsk_signal, 10); % 添加 10 dB 的高斯白噪声% 过零检测threshold = 0; % 阈值，可以根据实际情况调整zero_crossings = find(abs(diff(sign(noisy_signal - threshold))) > 0.5);% 显示结果figure;subplot(3,1,1);plot(t, fsk_signal, '-o');title('FSK Modulated Signal');subplot(3,1,2);plot(t, noisy_signal, '-o');title('Noisy Signal');subplot(3,1,3);plot(t, noisy_signal, '-o');hold on;plot(t(zero_crossings), noisy_signal(zero_crossings), 'ro');title('Zero Crossing Detection');hold off;这个示例中，我们首先生成了一个 FSK 调制信号，然后添加了高斯白噪声。

matlab ann源代码如何编写一个简单的人工神经网络（ANN）的MATLAB源代码。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是一种模拟生物神经网络行为和结构的计算模型，它是一种广泛应用于机器学习和模式识别领域的人工智能技术。

通过对大量数据进行训练和学习，ANN 可以通过多层次的神经元之间的连接，进行复杂的非线性函数拟合和任务解决。

在本文中，我们将以MATLAB为编程语言，一步一步地介绍如何编写简单的人工神经网络的源代码。

下面是源代码的主要步骤：第一步：导入数据集在使用ANN进行训练和测试之前，我们需要准备一个数据集。

数据集应该包含输入特征以及对应的目标输出。

在MATLAB中，我们可以使用两个矩阵来表示输入和输出数据，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。

导入数据集的代码如下：matlab导入数据集load iris_dataset.mat第二步：设置网络结构在设计ANN之前，我们需要设置网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。

一般来说，输入层的神经元数量应该与数据集的特征数量相同，而输出层的神经元数量应该与问题的类别数量相同。

隐藏层的数量和神经元数量可以根据具体问题的复杂性进行调整。

设置网络结构的代码如下：matlab设置网络结构input_size = size(inputs,2);output_size = size(targets,2);hidden_size = 10; 设置隐藏层神经元数量第三步：初始化权重和偏置在ANN中，神经元之间的连接强度由权重和偏置决定。

我们需要为所有神经元之间的连接，以及每个神经元的偏置，随机初始化一个初始值。

初始化权重和偏置的代码如下：matlab初始化权重和偏置W1 = rand(input_size,hidden_size); 初始化输入层到隐藏层的权重b1 = rand(1,hidden_size); 初始化隐藏层的偏置W2 = rand(hidden_size,output_size); 初始化隐藏层到输出层的权重b2 = rand(1,output_size); 初始化输出层的偏置第四步：定义激活函数激活函数是ANN中非线性转换的关键。

在MATLAB中，`arrow`函数用于绘制箭头图形。

这个函数的具体实现取决于MATLAB的版本和具体的绘图需求。

然而，我可以给你一个大概的代码框架来帮助你理解它的工作原理。

以下是一个简单的`arrow`函数的伪代码，它可能不直接对应到MATLAB的具体实现，但可以给你一个大致的概念：
```matlab
function arrow(x, y, dx, dy)
% 创建一个箭头对象
arrow_obj = createArrowObject();
% 设置箭头的位置和大小
arrow_obj.x = x;
arrow_obj.y = y;
arrow_obj.length = sqrt(dx^2 + dy^2);
% 绘制箭头
drawArrow(arrow_obj);
end
```
在上述伪代码中，`createArrowObject`是一个创建箭头对象的函数，可能需要调用特定的绘图函数（如`plot`）来创建。

`drawArrow`函数负责绘制箭头对象。

箭头对象包含了箭头的位置和大小信息，可以通过修改这些参数来改变箭头的形状和大小。

实际的`arrow`函数可能会根据具体的需求和绘图环境进行一些额外的操作，比如调整箭头的颜色、线条宽度、箭头类型等。

具体的实现方式会根据MATLAB的版本和你的需求而有所不同。

如果你需要更具体的代码示例或者有特定的需求，请提供更多的细节，我会尽力提供帮助。

数字图像去噪典型算法及matlab实现希望得到大家的指点和帮助图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。

去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。

图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。

有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。

中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。

中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。

其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。

很容易自适应化。

Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。

对于去除高斯噪声效果明显。

实验一：均值滤波对高斯噪声的效果I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS：filter2用法：filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。

function varargout = caculator(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @caculator_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @caculator_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});endfunction caculator_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject;set(handles.edit1,'string','0');set(handles.edit5,'string','0');guidata(hObject, handles);function varargout = caculator_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output;function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit2_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit3_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)handles.num1=strcat(get(handles.edit1,'string'),'+');set(handles.edit1,'string',handles.num1);guidata(hObject,handles);function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.num2=strcat(get(handles.edit1,'string'),'-');set(handles.edit1,'string',handles.num2);guidata(hObject,handles);function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.num3=strcat(get(handles.edit1,'string'),'*');set(handles.edit1,'string',handles.num3);guidata(hObject,handles);function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.num4=strcat(get(handles.edit1,'string'),'/');set(handles.edit1,'string',handles.num4);guidata(hObject,handles);function pushbutton_1_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu1=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu1=strcat(handles.yuanshu,handles.shu1);if length(handles.shu1)<2;elseif (length(handles.shu1)>=2)&&(handles.shu1(end-1)==')')&& (handles.shu1(1)=='l')temp=handles.shu1(end);handles.shu1(end)=handles.shu1(end-1);handles.shu1(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu1);guidata(hObject, handles);function pushbutton_2_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu2=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu2=strcat(handles.yuanshu,handles.shu2);if length(handles.shu2)<2;elseif (length(handles.shu2)>=2)&&(handles.shu2(end-1)==')')&& (handles.shu2(1)=='l')temp=handles.shu2(end);handles.shu2(end)=handles.shu2(end-1);handles.shu2(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu2);guidata(hObject, handles);function pushbutton_4_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu4=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu4=strcat(handles.yuanshu,handles.shu4);if length(handles.shu4)<2;elseif (length(handles.shu4)>=2)&&(handles.shu4(end-1)==')')&& (handles.shu4(1)=='l')temp=handles.shu4(end);handles.shu4(end)=handles.shu4(end-1);handles.shu4(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu4);guidata(hObject, handles);function pushbutton_3_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu3=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu3=strcat(handles.yuanshu,handles.shu3);if length(handles.shu3)<2;elseif (length(handles.shu3)>=2)&&(handles.shu3(end-1)==')')&& (handles.shu3(1)=='l')temp=handles.shu3(end);handles.shu3(end)=handles.shu3(end-1);handles.shu3(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu3);guidata(hObject, handles);function pushbutton_5_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu5=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu5=strcat(handles.yuanshu,handles.shu5);if length(handles.shu5)<2;elseif (length(handles.shu5)>=2)&&(handles.shu5(end-1)==')')&& (handles.shu5(1)=='l')temp=handles.shu5(end);handles.shu5(end)=handles.shu5(end-1);handles.shu5(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu5);guidata(hObject, handles);function pushbutton_9_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu9=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu9=strcat(handles.yuanshu,handles.shu9);if length(handles.shu9)<2;elseif (length(handles.shu9)>=2)&&(handles.shu9(end-1)==')')&& (handles.shu9(1)=='l')temp=handles.shu9(end);handles.shu9(end)=handles.shu9(end-1);handles.shu9(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu9);guidata(hObject, handles);function pushbutton_7_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu7=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu7=strcat(handles.yuanshu,handles.shu7);if length(handles.shu7)<2;elseif (length(handles.shu7)>=2)&&(handles.shu7(end-1)==')')&& (handles.shu7(1)=='l')temp=handles.shu7(end);handles.shu7(end)=handles.shu7(end-1);handles.shu7(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu7);guidata(hObject, handles);function pushbutton_8_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu8=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu8=strcat(handles.yuanshu,handles.shu8);if length(handles.shu8)<2;elseif (length(handles.shu8)>=2)&&(handles.shu8(end-1)==')')&& (handles.shu8(1)=='l')temp=handles.shu8(end);handles.shu8(end)=handles.shu8(end-1);handles.shu8(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu8);guidata(hObject, handles);function pushbutton_6_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu6=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu6=strcat(handles.yuanshu,handles.shu6);if length(handles.shu6)<2;elseif (length(handles.shu6)>=2)&&(handles.shu6(end-1)==')')&& (handles.shu6(1)=='l')temp=handles.shu6(end);handles.shu6(end)=handles.shu6(end-1);handles.shu6(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu6);guidata(hObject, handles);function pushbutton18_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.jieguo=get(handles.edit1,'string');handles.jieguo=strcat('=',handles.jieguo);eval(['handles.result''1' handles.jieguo]);set(handles.edit5,'string',num2str(handles.result1));guidata(hObject,handles);function pushbutton_0_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu0=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu0=strcat(handles.yuanshu,handles.shu0);if length(handles.shu0)<2;elseif (length(handles.shu0)>=2)&&(handles.shu0(end-1)==')')&& (handles.shu0(1)=='l')temp=handles.shu0(end);handles.shu0(end)=handles.shu0(end-1);handles.shu0(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu0);guidata(hObject, handles);function pushbutton20_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu10=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.shu10=strcat(handles.yuanshu,handles.shu10);set(handles.edit1,'string',handles.shu10);guidata(hObject, handles);function pushbutton21_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit5_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit5_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction pushbutton22_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.fanhao=strcat('-(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.fanhao);guidata(hObject, handles);function pushbutton23_Callback(hObject, eventdata, handles)set(handles.edit1,'string','0');set(handles.edit5,'string','0');guidata(hObject, handles);function pushbutton24_Callback(hObject, eventdata, handles)result=questdlg('ÕæµÄÒªÍ˳ö£¿','Í˳öÈ·ÈÏ','È·¶¨','È¡Ïû','È¡Ïû'); if result=='È·¶¨', close(gcf); endfunction pushbutton25_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.sin=strcat('sin(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.sin);guidata(hObject, handles);function pushbutton26_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.cos=strcat('cos(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.cos);guidata(hObject, handles);function pushbutton27_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.tan=strcat('tan(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.tan);guidata(hObject, handles);function pushbutton28_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.ln=strcat('reallog(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.ln);guidata(hObject, handles);function pushbutton29_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.log=strcat('log',handles.yuanshu,'()');set(handles.edit1,'string',handles.log);guidata(hObject, handles);function pushbutton30_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.daoshu=strcat('1/(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.daoshu);guidata(hObject, handles);function pushbutton31_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.sqrt=strcat('sqrt(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.sqrt);guidata(hObject, handles);function pushbutton32_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.pingfang=strcat('(',handles.yuanshu,')^2');set(handles.edit1,'string',handles.pingfang);guidata(hObject, handles);function pushbutton33_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.ncifang=strcat('(',handles.yuanshu,')^N');set(handles.edit1,'string',handles.ncifang);guidata(hObject, handles);function pushbutton35_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.kuohao=strcat('(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.kuohao);guidata(hObject, handles);function pushbutton36_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.yuanshu=handles.yuanshu(1:(end-1));if length(handles.yuanshu)<1handles.yuanshu='0';endset(handles.edit1,'string',handles.yuanshu);guidata(hObject, handles);% --- Executes on button press in pushbutton37.function pushbutton37_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.exp=strcat('exp(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.exp);guidata(hObject, handles);% --- Executes when user attempts to close figure1.function figure1_CloseRequestFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to figure1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: delete(hObject) closes the figuredelete(hObject);%--------------------------------------------------------------------function Untitled_14_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Untitled_14 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_15_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','red')% hObject handle to Untitled_15 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_16_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','blue')% hObject handle to Untitled_16 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_17_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','green')% hObject handle to Untitled_17 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_18_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','black')% hObject handle to Untitled_18 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_19_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','yellow')% hObject handle to Untitled_19 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_20_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','m')% hObject handle to Untitled_20 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) function Untitled_1_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_2_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_3_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_4_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)function Untitled_5_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_6_Callback(hObject, eventdata, handles)。

例错误!文档中没有指定样式的文字。

-1%周期信号（方波）的展开,fb_jinshi.mclose all;clear all;N=100; %取展开式的项数为2N＋1项T=1;fs=1/T;N_sample=128; %为了画出波形，设置每个周期的采样点数dt = T/N_sample;t=0:dt:10*T-dt;n=-N:N;Fn = sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);Fn(N+1)=0;ft = zeros(1,length(t));for m=-N:Nft = ft + Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t);endplot(t,ft)例错误!文档中没有指定样式的文字。

-4利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。

脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。

function [f,sf]= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signal's Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。

function [t st]=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input %signal's spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = fftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);另写脚本文件fb_spec.m如下：%方波的傅氏变换, fb_spec.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=T/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)]; %方波一个周期subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel('t'); ylabel('s(t)');subplot(212);[f sf]=T2F(t,st); %方波频谱plot(f,abs(sf)); hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel('f');ylabel('|S(f)|');%根据傅氏变换计算得到的信号频谱相应位置的抽样值sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')例错误!文档中没有指定样式的文字。

matlab的conv的c源代码MATLAB的conv函数是一个非常常用的函数，用于计算两个向量的卷积。

在MATLAB中，conv函数是通过C语言编写的，下面是conv函数的C源代码。

```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void conv(double *x, int len_x, double *h, int len_h, double *y) {int len_y = len_x + len_h - 1; // 计算卷积结果的长度// 分配内存空间double *temp = (double *)malloc(len_y * sizeof(double));// 初始化卷积结果为0for (int i = 0; i < len_y; i++) {temp[i] = 0;}// 计算卷积for (int i = 0; i < len_x; i++) {for (int j = 0; j < len_h; j++) {temp[i + j] += x[i] * h[j];}}// 将卷积结果复制到输出数组for (int i = 0; i < len_y; i++) {y[i] = temp[i];}// 释放内存空间free(temp);}int main() {double x[] = {1, 2, 3, 4, 5};double h[] = {1, 1, 1};int len_x = sizeof(x) / sizeof(x[0]);int len_h = sizeof(h) / sizeof(h[0]);int len_y = len_x + len_h - 1;double *y = (double *)malloc(len_y * sizeof(double)); conv(x, len_x, h, len_h, y);// 打印卷积结果for (int i = 0; i < len_y; i++) {printf("%f ", y[i]);}printf("\n");// 释放内存空间free(y);return 0;}```以上是conv函数的C源代码。