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1、1上机资料三、MATLAB 语言工具箱工具箱Matlab 对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集工具箱。一般来说,它们都 是由特定领域的专家开发的,用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估,而不需要自己 编写代码。 目前, Matlab 已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域,诸如数据采 集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分 析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI 控制、鲁棒控制、模型预测、 模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式 系统开发、定点仿真、DSP 与通讯、电力系统仿真等,都在
2、工具箱(Toolbox)家族中有了 自己的一席之地。 Matlab 工具箱(toolbox )已经成为一个系列产品,Matlab 主工具箱和各种应用工具 箱。 功能型工具箱 通用型。功能型工具箱主要用来扩充 matlab 的数值计算功能、符 号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能够用于多种 学科。属于这类的典型工具箱有:符号运算工具箱和框图仿真工具箱。 领域型工具箱 专用型。领域型工具箱是学科专用工具箱,其专业性很强,比如 控制系统工具箱( Control System Toolbox) ;信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox) ;财
3、政金融工具箱( Financial Toolbox)等等。由于商业上的考虑,这些工具 箱没有横向的依赖关系,各个工具箱可以独立选购。一、信号处理工具箱一、信号处理工具箱 MATLAB 信号处理工具箱(signal processing toolbox) 是一个建立在 MATLAB 数值计 算环境上的工具集合,它的大多数功能是通过函数的调用来实现的,工具箱函数根据常用 的信号处理应用需求,整合了数据生成、数据计算以及数据图形化的功能,从而最大限度 地方便信号处理系统设计人员的工作。信号处理工具箱它在波形生成、滤波器的设计、参 数模型以及频谱分析中有着广泛的运用。 1 1信号及其表示信号及其表示
4、连续时间信号:时间变化连续。如 y=x(t) 离散时间信号(序列):时间离散,如 x(nT)=x(t)|t=nT. 表:工具箱中的信号产生函数函数名功能函数名功能sawtooth产生锯齿波或三角波信号pulstran产生冲激串square产生方波信号rectpuls产生非周期的方波信号sinc产生 sinc 函数波形tripuls产生非周期的三角波信号chirp产生调频余弦信号diric产生 Dirichlet 或周期 sinc 函数gauspuls产生高斯正弦脉冲信号gmonopuls产生高斯单脉冲信号vco电压控制振荡器产生正弦波t=0:0.01:3*pi; y=sin(2*t); plo
5、t(t,y) 产生矩形脉冲信号t=-3:0.01:3; y=rectpuls(t-1,2); plot(t,y) axis(-3 ,3 ,-2 ,2)产生周期锯齿波t=0:0.001:2.5; y=sawtooth(2*pi*30*t); plot(t,y) axis(0 0.2 -1 1)012345678910-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81-3-2-10123-2-1.5-1-0.500.511.5200.020.040.060.080.10.120.140.160.180.2-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81绘制离散时间信号
6、的棒状图。其中 x(-1)=-1, x(0)=1, x(1)=2, x(2)=1, x(3)=0, x(4)=-1。 n=-3:5; %定位时间变量x=0,0,-1,1,2,1,-1,0,0; stem(n,x); grid; % 绘制棒状图 line(-3,5,0,0); %画 x 轴线xlabel(n); ylabel(xn)2 2信号的基本运算信号的基本运算 信号的相加与相乘t=0:0.01:2; f1=exp(-3*t); f2=0.2*sin(4*pi*t); f3=f1+f2; f4=f1.*f2; subplot(2,2,1);plot(t,f1); title(f1(t); s
7、ubplot(2,2,2);plot(t,f2); title(f2(t); subplot(2,2,3);plot(t,f3); title(f1+f2); subplot(2,2,4);plot(t,f4); title(f1.*f2);已知 f(t)=sin(t)/t,试通过反褶、移位、尺度变换由 f(t)得到 f(-2t+3) 的波形. syms t;f=sin(t)/t;%定义符号函数 f1=subs(f,t,t+3); %进行移位 f2=subs(f1,t,2*t);%进行尺度变换 f3=subs(f2,t,-t); %进行反褶subplot(2,2,1); ezplot(f,-8
8、,8);grid on; % ezplot 是符号函数绘图命令subplot(2,2,2); ezplot(f1,-8,8);grid on; subplot(2,2,3); ezplot(f2,-8,8);grid on; subplot(2,2,4); ezplot(f3,-8,8);grid on;-3-2-1012345-1-0.500.511.52nxn00.511.5200.20.40.60.81f1(t)00.511.52-0.2-0.100.10.2f2(t)00.511.52-0.500.51f1+f200.511.52-0.100.10.20.3f1.*f2-50500.5
9、1tsin(t)/t-50500.51tsin(t+3)/(t+3)-505-0.200.20.40.60.8tsin(2 t+3)/(2 t+3)-505-0.200.20.40.60.8t-sin(2 t-3)/(-2 t+3)卷积运算: 12 01 0tf telse,( ), 202 0ttf telse,( ), t11=0; t12=1; t21=0; t22=2; t1=t11:0.001:t12; ft1=2.*rectpuls(t1-0.5,1); subplot(3,1,1); plot(t1,ft1);axis(0 3 0 4) t2=t21:0.001:t22; ft2
10、=t2; subplot(3,1,2); plot(t2,ft2);axis(0 3 0 4) t3=t11+t21:0.001:t12+t22; ft3=conv(ft1,ft2) ft3=ft3*0.001 subplot(3,1,3); plot(t3,ft3);axis(0 3 0 4)3 3线性系统时域分析线性系统时域分析求系统的冲激响应、阶跃响应及对输入的响21 1 30 8sH sss( ).u tt( )sin( )应.num=1,1; den=1,1.3,0.8; T=0:0.1:3; y1=impulse(num,den,T); y2=step(num,den,T); U=
11、sin(T); y3=lsim(num,den,U,T); subplot(1,3,1); plot(T,y1);title(脉冲响应)subplot(1,3,2); plot(T,y2);title(阶跃响应)subplot(1,3,3); plot(T,y3);title(输入为 u(t)=sin(t)的响应)00.511.522.5302400.511.522.5302400.511.522.5302402400.10.20.30.40.50.60.70.80.91为 为 为 为02400.20.40.60.811.21.4为 为 为 为02400.20.40.60.811.21.4为
12、为 为 u(t)=sin(t)为 为 为4 4连续时间信号的频域分析(傅立叶变换)连续时间信号的频域分析(傅立叶变换)求门信号的傅立叶变换。11 01tf tt,| |( ),| |dt=0.02; t0=2; t=-t0:dt:t0; f=Heaviside(t+1)-Heaviside(t-1); w1=10*pi;N=500;k=0:N; w=k*w1/N; F=f*exp(-j*t*w)*dt; F=real(F); w=-fliplr(w),w(2:501); %双边谱F=fliplr(F),F(2:501); subplot(211) plot(t,f),axis(-2 2 -0.
13、5 1.5) subplot(212),plot(w,F)求系统的频响特性.频响特性是指系统在正弦激励下稳态21 1 30 8sH sss( ). 响应随信号频率变化的特性.num=1,1; den=1,1.3,0.8; W=0:0.1:100; h=freqs(num,den,W); subplot(2,1,1); plot(W,abs(h);title(幅频特性)axis(0,20,0,1.5); set(gca,xtick,0,10,20); set(gca,ytick,0,1/sqrt(2),1.25); grid on; subplot(2,1,2); plot(W,angle(h)
14、;title(相频特性)axis(0,20,-pi/2,0.2); set(gca,xtick,0,10,20); set(gca,ytick,-pi/2,-pi/4,0); grid on;-2-1.5-1-0.500.511.52-0.500.511.5-40-30-20-10010203040-0.500.511.520102000.70711.25为 为 为 为01020-1.5708-0.78540为 为 为 为二、图像处理工具箱二、图像处理工具箱图像处理的目的:在于提高图像质量,使模糊的图像变得清晰;提取图像的有效特,以便进行模式识别;通过图像变换和有效编码来压缩其频带或数据,以便
15、传输与存储。集成在 Matlab 中的图像处理工具箱包含了数字图像处理的大多数经典算法,提供了一个非常方便快捷的算法研究平台,可让用户把精力集中在算法而不是编程上,从而大大提高了工作效率。图图 像像 处处 理理 实实 验(一)图象处理变换验(一)图象处理变换1 傅立叶变换傅立叶变换熟悉其概念和原理,实现对一幅灰度图像的快速傅立叶变换,并求其变换后的系数分布.% 图象的 FFT 变换clc;I=imread(001.bmp); subplot(1,2,1)imshow(I);title(原图);I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,2)imhist(I1);title(直方图);
16、colorbar;J=fft2(I1); figure;subplot(1,2,1)imshow(J);title(FFT 变换结果); subplot(1,2,2)K=fftshift(J);imshow(K);title(零点平移);figure;imshow(log(abs(K),),colormap(jet(64),colorbar;title(系数分布图);2 离散余弦变换离散余弦变换熟悉其概念和原理,实现对一幅灰度和彩色图像作的离散余弦变换,选择适当的 DCT 系数阈值对其进行 DCT 反变换.% 图象的 DCT 变换为 为0100200010002000300040005000600070008000900010