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matlab大作业

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安阳工学院专业课课程大作业

课程名称（中文）MATLAB编程应用成绩姓名李健班级10通信工程学号201002030013日期2010年12月22日关于matlab图形绘制的应用摘要：图形处理系统使得MATLAB能方便的图形化显示向量和矩阵，而且能对图形添加标注和打印。它包括强大的二维三维图形函数、图像处理和动画显示等函数。MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。关键词：matlab图形绘制编程应用二维三维一、设计目的

（1）了解MATLAB平面绘图的命令，如MATLAB常用的二维及三维绘图命令。（2）了解MATLAB立体图形的绘制，其中包括常用的立体绘图函数的理解。（3）熟练掌握MATLAB软件，编写计算平均值和标准差公式，编译程序运行是否有错误并改正。（4）掌握使用软件MATLAB用数学方法生成符合要求的图形，会用数学方法对图形图像作需要的处理。二、设计要求(1)应能独立操作，独立使用软件MATLAB及编写程序及操作；(2)每次课后在课外对教师提出的问题的解决程序或者命令在第二次上课前准备好；

(3)综合实验项目涉及到的数学知识必须在教师指导下在课外作好复习。三、Matlab介绍及功能1、matlab的简介

Matlab的图形绘制和数值计算的功能是很强大，熟练的掌握可以为我们解决很多的实际问题。它和c语言、java语言等

一样也是一门独立存在的语言，它强大而智能化的作图功能更好的解决了这方面的问题。下面通过几个具体的实例应用来说这一点。2、MATLAB的绘图功能：（1）二维绘图：A、plot——最基本的二维图形指令：

1.单窗口单曲线绘图；2.单窗口多曲线绘图；3.单窗口多曲线分图绘图；4.多窗口绘图；5.可任意设置颜色与线型；6.图形加注功能；7.fplot——绘制函数图函数；8.ezplot——符号函数的简易绘图函数B、fill——基本二维绘图函数：绘制二维多边形并填充颜色；C、特殊二维绘图函数：bar——绘制直方图；

polar——绘制极坐标图；hist——绘制统计直方图；stairs——绘制阶梯图；stem——绘制火柴杆图；rose——绘制统计扇形图；comet——绘制彗星曲线；errorbar——绘制误差棒图；compass——复数向量图(罗盘图)；feather——复数向量投影图(羽毛图)；quiver——向量场图；area——区域图；pie——饼图；convhull——凸壳图；scatter——离散点图。matlab中函数bar绘制直方图中的应用函数bar(x)可以绘制直方图，这对统计或者数据采集非常直观实用。它共有四种形式：bar,bar3,barh和bar3h，其中bar和bar3分别用来绘制二维和三维竖直方图，barh和bar3h分别用来绘制二维和三维水平直方图，调用格式是：bar(x,y)其中x必须单调递增或递减，y为nm×矩阵，可视化结果为m组，每组n个垂直柱，也就是把y的行画在一起，同一列的数据用相同的颜色表示；bar(x,y,width)（或bar(y,width)）指定每个直方条的宽度，如width>1，则直方条会重叠，默认值为width=0.8；bar(…,’grouped’)使同一组直方条紧紧靠在一起；bar(…,’stack’)把同一组数据描述在一个直方条上。（2）三维绘图：A、三维线图：plot3——基本的三维图形指令

B、三维网格图：mesh——三维网线绘图函数

C、三维表面图：surf——三维曲面绘图函数，与网格图看起来一样D、三维轮廓图：contour——三维轮廓绘图函数

E、三维混合图：surfc——三维混合绘图函数四、设计内容实例1：直方图用直方图显示数据的分布规律。实例2：非线性曲线拟合对一组数据进行近似曲线的非线性曲线拟合。实例3：预测人口通过已有的数据对未来人口的预测。实例1：a、已知两组数据x=[521;873;986;555;432],y=[521;873;986;555;432]。用bar函数对x作纵向直方图，用barh函数对y作横向直方图，并用subplot函数将它们放在一个图中。b、已知两组数据x=[541;893;976;565;432],y=[522;873;976;545;452]。用bar函数对x作纵向直方图用barh函数对y作横向直方图，并用subplot函数将它们放在一个图中。实例2：首先我们得到了两组数据x=[2425283032353840]，y=[3029252321191716]。其中y是关于x的函数，通过描点，我们可以看出该曲线近似于函数方程y=ea1xa2，该函数为非线性的。用非线性曲线拟合的方法，可以求得a1=76.9996a2=0.0398即y3=e86.66093-0.0099x然后就可以画出该曲线的方程。即通过已知的一些数据（点），可以求出它们所对应

的函数关系。实例3：我们在已知Logistic人口模型:x(t)=N/(1+(N/x0-1)*exp(-r*t))的情况下，并由所得到的1965年到2004年人口数据x=[72.538,74.542,76.368,78.534,80.671,82.992,85.229,87.177,89.211,90.859,92.420,93.717,94.974,96.259,97.542,98.705,100.072,101.654,103.008,104.357,105.851,107.507,109.300,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.850,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988]，利用nlinfit函数可以算出人口的最大值N和固有的人口增长率r的值，然后由曲线方程预测出2050的人口数据。五、设计的程序清单和运行结果实验1程序如下：实例1a：h0=figure('toolbar','none',...'position',[20050450450],...'name','实例1');subplot(2,1,1)%将图分成两部分，两行一列x=[521873986555432];bar(x)xlabel('X轴');ylabel('Y轴');title('第一子图');subplot(2,1,2)y=[521873986555432];barh(y)xlabel('X轴');ylabel('Y轴');title('第二子图')运行结果：如图1。

图1直方图a实例1b：y=[5329;4727;1573];subplot(2,2,1),bar(y)x=[5911];subplot(2,2,2),bar3(x,y)subplot(2,2,3),bar(x,y,'grouped')subplot(2,2,4),bar(rand(2,3),.75,'stack')运行结果：如图2。

图2直方图b实例2程序如下：程序1：x=[2425283032353840];y=[3029252321191716];yy=log(y);p=polyfit(x,yy,1)a2=-p(1)a1=exp(p(2))运行结果1：p=

-0.03984.3438a2=0.0398a1=76.9996程序2：x=[2425283032353840];y=[3029252321191716];p=polyfit(x,y,2);yy=polyval(p,x);subplot(121);plot(x,y,'*',x,yy);Axis([2060040]);x=0:0.01:300;y=76.9996*exp(-0.0398*x);subplot(122);plot(x,y);Axis([080080]);title('非线性的曲线拟合');xlabel('x轴');ylabel('y=59.7881*exp(-0.0133*x)')运行结果2：如图3。图3非线性曲线拟合实例3程序如下：t=1:40;x=[72.538,74.542,76.368,78.534,80.671,82.992,85.229,87.177,89.211,90.859,92.420,93.717,94.974,96.259,97.542,98.705,100.072,101.654,103.008,104.357,105.851,107.507,109.300,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.850,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988];%人口的最大值N=p(1),固有的人口增长率r=p(2)f=inline('p(1)./(1+(p(1)/72.538-1)*exp(-p(2)*t))','p','t');p=nlinfit(t,x,f,[200,0.01])%预测2050年人口

t_pre=86;x_pre=p(1)./(1+(p(1)/72.538-1)*exp(-p(2)*t_pre))plot(t,x,'o')holdon

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OQPSK仿真解读

OQPSK仿真解读


OQPSK的时域表达式：
• y(t)= I(t)*COSwc(t)+Q(t)*Sinwc(t) • 其中I(t)和Q(t)为两个双电平信号， 所以可以看出OQPSK是两个PSK信号相加 而成。OQPSK的四种相位信息可用这种方 式表示： • 00表示0相位，01表示90相位，11表示 180相位，10表示270相位
0232909090?由于两支路码元半周期的偏移每次只有一路可?能发生极性翻转不会发生两支路码元极性同时?翻转的现象因此oqpsk信号相位只能跳变0翻转的现象
通信原理 MATLAB大作业
• 组员：巨洪亮 刘利 张亮 吴莹莹
工作分配
搜 集 资 料
进 行 仿 真
做ppt
OQPSK 实验仿真
• OQPSK的含义 • OQPSK也称为偏移四相相移键控 （offset-QPSK），是QPSK的改进型。它 与QPSK有同样的相位关系，也是把输入码 流分成两路，然后进行正交调制。不同点 在于它将同相和正交两支路的码流在时间 上错开了半个码元周期。 •
OQPSK调制解调原理框图
• 在OQPSK中，仅存在90°的相位跃变，而 不存在过零点跃变。所以OQPSK信号的带限不 会导致信号包络经过零点 • 调制框图：
相干解调框图
仿真框图:
输入与输出波形对比
仿真频谱图:
加入噪声波形对比
信噪比为10的误码率：
信噪比为2的误码率与输出波形：
星座图：
误码率波形：
总结：
• 通过本次实验学会了simulink软件的使用。 • 了解了OQPSK的知识。
•
10
11
00Leabharlann 01 （0,1） 90 π/ 2 90 （1,1） π 90 （1,0） 3π/ 2
基于matlab的蒙特卡洛方法对可靠度的计算

基于matlab的蒙特卡洛方法对可靠度的计算

——《可靠性工程》大作业目录目录 (2)摘要 (3)绪论 (4)一、编写MONTE CARLO模拟程序 (5)二、关于两个服从正态分布的可靠性验证 (8)三、非正态分布的验证 (10)四、总结 (11)参考文献 (12)摘要对于简单的概率计算，我们可以用离散或者连续的概率分布模型进行求解；但是对于复杂的模型的近似解的求解，蒙特卡洛方法是一种非常方便的方法。

蒙特卡洛方法将最复杂的计算部分交给了电机计算机来完成，极大的方便了我们的求解过程。

本文主要是用MATLAB编写蒙特卡洛的模拟程序，然后分别验证两个正态分布的模型和两个非正态分布的模型。

非正态分布的模型中的随机变量序列都是独立同分布的，这样我们可以方便的用列维-林德伯格中心极限定理进行处理。

【关键字】：复杂模型、蒙特卡洛、MATLAB、正太分布、独立同分布的非正态模型、列维-林德伯格中心极限定理绪论计算机技术的发展，促进了蒙特卡洛方法的推广、普及以及完善等。

蒙特卡洛方法诞生之初是不被重视的，因为当时的计算机技术没有达到与之匹配的程度。

蒙特卡洛模拟也称为随机模拟方法，或随机抽样技术。

它是一种以概率论和数理统计为基础，通过对随机变量的统计实验、随机模拟来求解问题近似解的数值方法。

它的主要思想是：为了求解数学、物理、化学及工程问题，建立一个概率模型或随机过程，使它的参数等于问解；然后通过对模型或过程的观察或抽样来计算所求参数的统计特征（如均值、概率等），作为待解问题的数值解，最后给出所求解的近似值，而解的精度可用估计值的方差来表示。

蒙卡洛模拟的步骤是：首先建立简单而又便于实现的概率分布模型，使分布模型的某些特征（如模型的概率分布或数学期望）恰好是所求问题的解；然后根据概率分布模型的特点和计算的需要改进模型，以便减少方差，降低费用，提高计算效率；再对分布模型进行随机模拟，其中包括建立产生伪随机数的方法和建立对所遇到的分布产生随机变量样本的随机抽样方法；最后建立各种统计量的估计，获得所求解的统计估计值及其方差。

Matlab详细学习讲义

Matlab详细学习讲义

Matlab详细学习讲义《MA TLAB软件应⽤》讲义[第2 / 16次课]第1章基础准备及⼊门⼀点名⼆作业讲评三复习提问MATLAB界⾯由⼏⼤组件组成？MATLAB的搜索路径主要有什么应⽤途径？四上机练习内容启动MATLAB。

在D盘根⽬录下，以“学号_姓名”的格式创建⽂件夹，并在Matlab中将该⽬录设置为Current Folder。

（利⽤MA TLAB Toolbar 中Current Folder组合框后的按钮）。

以下为本章教学必须掌握的知识点。

在MA TLAB的Command Window中练习以下代码，并观察系统输出，并逐⾏进⾏注释。

本次课结束后将代码⽂件上传。

在MA TLAB程序界⾯中进⾏以下操作：1 上机实习内容提⽰及要求启动MATLAB后，依次练习MA TLAB的菜单项、⼯具栏和Command Window、Current Folder、Command History、Workspace等主要组件的基本功能，按指定内容在MA TLAB程序界⾯下进⾏操作练习。

2 上机实习内容在MATLAB程序界⾯中进⾏以下操作：1) Command Window指令窗⼝在集成窗体和独⽴窗体之间切换（Undock/Dock按钮）2) 在Command Window中运⾏以下指令，掌握换⾏符(...)的使⽤>> (12+2*(7-4))/3^2>> S=1-1/2+1/3-1/4+1/5-1/6+1/7-1/8>> S=1-1/2+1/3-1/4+…+1/5-1/6+1/7-1/83）在Command Window中分别输⼊以下数值，并按回车，观察MA TLAB的输出（数值如3, -99, 0.001, 9.456, 1.3e-3, 4.5e33, eps, 等）4）以下实例涉及变量的定义规则，在Command Window中分别输⼊并按回车，观察MA TLAB的输出结果.输出结果为错误提⽰时,分析出现错误的原因.>> xyz_4=32.75>> var1=3.09e-5*1028>> 4xyz=32.75>> 4*xyz=198.28>>4,xyz=198.285) 在Command Window中输⼊下列数学常数，并按回车：eps, i, j, Inf, inf, intmax, NaN, nan, pi, realmax, realmin，观察并分析系统的输出。

数字信号处理大作业

数字信号处理大作业

数字信号处理大作业班级学号姓名陈志豪一．要求本次作业要求对一段音乐进行处理，该音乐包含了蜂鸣噪声，根据该段音乐，我们需处理以下问题：1. 利用matlab软件对audio1211.wav音频信号进行数字信号采样，分别对采样后的信号进行时/频域分析，并提供仿真图和分析说明；2. 设计合理的数字滤波器，滤去音频信号中的蜂鸣音，给出详细设计流程，并提供频域仿真图和分析说明；3. 将数字滤波后的数字信号转换成wav格式音频文件二．分析(1）通过播放所给音乐文件，很明显能听出wav文件中包含蜂鸣噪音，所以我们应该先分析频谱。

在matlab下可以用函数wavread/audioread读入语音信号进行采样，我们可以通过wavread得到声音数据变量x和采样频率fs、采样精度nbits，在读取声音信号之后，利用读出的采样频率作为参数，这段音频读出的采样精度为16，fs为44100hz，所以我们将此后采集时间、fft的参数设置为fs，也就是44100hz。

最后我们通过plot函数绘制出了音频信号与时间的关系图pic1，使用fft函数进行fft处理。

处理后的信号频谱pic2，如下所示图1.音频信号与时间的关系图从图1横坐标我们看到t在9-10s之间截止，与我们在音乐播放器中显示的时间一致。

图2.fft之后得到的频域分析结果图3.噪声读取图2为运用fft后得到的处理结果，可以从中读取到，在293.7hz、4671hz附近幅值突然增大，可以确定为噪声干扰。

所以我们应该针对频率附近进行滤波。

如果针对性进行滤波处理，应该使用低通滤波器进行处理，去除这部分的噪音。

之后需要选定滤波器并进行程序设计，在4671hz附近进行滤波,去除蜂鸣杂音。

（2）我们需要对蜂鸣音进行除去，自然需要用到滤波器。

所以第二步我们需要设计滤波器并给出详细流程。

在第一问的频谱分析中，通过FFT我们已经知道噪音所在，所以我们需要针对这个问题设计参数。

在这里我们选用巴特沃斯低通滤波器进行处理，我们需要设定好的参数有通带边界频率、阻带边界频率、通带最大衰减和通过阻带的最小分贝数（由buttord 在matlab定义得）。