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1. MATLAB Simulink 建模与仿真

以下是一个简单的Simulink模型生成代码示例，用于模拟一个基本的控制系统：

MATLAB代码

% 清除工作区和关闭所有图形窗口
clear all;
close all;

% 定义系统传递函数
num = [1]; % 分子系数
den = [1 2 1]; % 分母系数
sys = tf(num, den);

% 打开Simulink并创建新模型
new_system('SimpleControlSystem');
open_system('SimpleControlSystem');

% 添加模块到Simulink模型
add_block('simulink/Sources/Step', 'SimpleControlSystem/Step');
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'SimpleControlSystem/Transfer Fcn');
add_block('simulink/Sinks/Scope', 'SimpleControlSystem/Scope');

% 连接模块
add_line('SimpleControlSystem', 'Step/1', 'Transfer Fcn/1');
add_line('SimpleControlSystem', 'Transfer Fcn/1', 'Scope/1');

% 设置传递函数参数
set_param('SimpleControlSystem/Transfer Fcn', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 2 1]');

% 保存并运行模型
save_system('SimpleControlSystem');
sim('SimpleControlSystem');

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2. MATLAB 滤波器设计

以下是一个基于MATLAB的低通滤波器设计代码：

MATLAB代码

% 设计一个低通滤波器
fs = 1000; % 采样频率 (Hz)
fc = 100; % 截止频率 (Hz)
order = 4; % 滤波器阶数

% 设计滤波器
[b, a] = butter(order, fc / (fs / 2));

% 显示滤波器频率响应
figure;
freqz(b, a, 1024, fs);
title('Lowpass Filter Frequency Response');

% 测试信号
t = 0:1/fs:1;
input_signal = sin(2 * pi * 50 * t) + sin(2 * pi * 200 * t); % 50 Hz 和 200 Hz 的正弦波叠加

% 应用滤波器
filtered_signal = filter(b, a, input_signal);

% 绘制结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, input_signal);
title('Input Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

subplot(2, 1, 2);
plot(t, filtered_signal);
title('Filtered Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

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3. Python 信号处理

以下是一个使用Python进行信号处理的示例，包括FFT（快速傅里叶变换）分析：

Python代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 参数设置
fs = 1000  # 采样频率 (Hz)
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)  # 时间向量
f1, f2 = 50, 200  # 信号频率 (Hz)

# 生成测试信号
signal = np.sin(2 * np.pi * f1 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * f2 * t)

# 计算FFT
fft_result = np.fft.fft(signal)
freqs = np.fft.fftfreq(len(signal), 1/fs)

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 时域信号
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, signal)
plt.title("Time Domain Signal")
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Amplitude")

# 频域信号
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(freqs[:len(freqs)//2], np.abs(fft_result)[:len(fft_result)//2])
plt.title("Frequency Domain Signal")
plt.xlabel("Frequency (Hz)")
plt.ylabel("Magnitude")

plt.tight_layout()
plt.show()

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4. R语言数据分析

以下是一个使用R语言进行简单数据分析和可视化的示例：

R代码

# 加载必要的库
library(ggplot2)

# 创建示例数据
data <- data.frame(
  x = seq(0, 10, length.out = 100),
  y = sin(seq(0, 10, length.out = 100))
)

# 绘制数据
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line(color = "blue") +
  labs(title = "Sine Wave", x = "X-axis", y = "Y-axis") +
  theme_minimal()

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5. Simulink 电力电子仿真

以下是一个简单的电力电子仿真模型代码，用于模拟一个Buck转换器：

MATLAB代码

% 打开Simulink并创建新模型
new_system('BuckConverter');
open_system('BuckConverter');

% 添加模块
add_block('simulink/Sources/DC Voltage Source', 'BuckConverter/DC Voltage Source');
add_block('simulink/Electrical/Electrical Sources/Pulse Generator', 'BuckConverter/Pulse Generator');
add_block('simulink/Electrical/Electrical Elements/Inductor', 'BuckConverter/Inductor');
add_block('simulink/Electrical/Electrical Elements/Capacitor', 'BuckConverter/Capacitor');
add_block('simulink/Electrical/Electrical Elements/Resistor', 'BuckConverter/Resistor');
add_block('simulink/Sinks/Scope', 'BuckConverter/Scope');

% 连接模块
add_line('BuckConverter', 'DC Voltage Source/1', 'Pulse Generator/1');
add_line('BuckConverter', 'Pulse Generator/1', 'Inductor/1');
add_line('BuckConverter', 'Inductor/1', 'Capacitor/1');
add_line('BuckConverter', 'Capacitor/1', 'Resistor/1');
add_line('BuckConverter', 'Resistor/1', 'Scope/1');

% 保存并运行模型
save_system('BuckConverter');
sim('BuckConverter');

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这是一个MATLAB界面，显示了音频信号的频谱图。下面是一个示例代码，用于生成类似的频谱图。

MATLAB 代码示例

% 清除工作区和关闭所有图形窗口
clear all;
close all;

% 加载音频文件
[y, Fs] = audioread('your_audio_file.wav');

% 获取音频长度
L = length(y);

% 计算FFT
N = 2^nextpow2(L); % 下一个更大的2的幂次方
Y = fft(y, N);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:N/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
f = Fs*(0:(N/2))/N;

% 绘制原始音频频率图
figure;
plot(f, P1);
title('原始音频频率图');
xlabel('频率 (赫兹)');
ylabel('幅值');
xlim([0 20000]); % 设置x轴范围
grid on;

% 预加重处理
alpha = 0.95; % 预加重因子
y_preemphasized = filter([1 -alpha], 1, y);

% 计算预加重后的FFT
Y_preemphasized = fft(y_preemphasized, N);
P2_preemphasized = abs(Y_preemphasized/L);
P1_preemphasized = P2_preemphasized(1:N/2+1);
P1_preemphasized(2:end-1) = 2*P1_preemphasized(2:end-1);

% 绘制预加重音频频率图
figure;
plot(f, P1_preemphasized);
title('预加重音频频率图');
xlabel('频率 (赫兹)');
ylabel('幅值');
xlim([0 20000]); % 设置x轴范围
grid on;

解释

1. 加载音频文件：

   [y, Fs] = audioread('your_audio_file.wav');
   

2. 获取音频长度：

   L = length(y);
   

3. 计算FFT：

   N = 2^nextpow2(L); % 下一个更大的2的幂次方
   Y = fft(y, N);
   P2 = abs(Y/L);
   P1 = P2(1:N/2+1);
   P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
   f = Fs*(0:(N/2))/N;
   

4. 绘制原始音频频率图：

   figure;
   plot(f, P1);
   title('原始音频频率图');
   xlabel('频率 (赫兹)');
   ylabel('幅值');
   xlim([0 20000]); % 设置x轴范围
   grid on;
   

5. 预加重处理：

   alpha = 0.95; % 预加重因子
   y_preemphasized = filter([1 -alpha], 1, y);
   

6. 计算预加重后的FFT：

   Y_preemphasized = fft(y_preemphasized, N);
   P2_preemphasized = abs(Y_preemphasized/L);
   P1_preemphasized = P2_preemphasized(1:N/2+1);
   P1_preemphasized(2:end-1) = 2*P1_preemphasized(2:end-1);
   

7. 绘制预加重音频频率图：

   figure;
   plot(f, P1_preemphasized);
   title('预加重音频频率图');
   xlabel('频率 (赫兹)');
   ylabel('幅值');
   xlim([0 20000]); % 设置x轴范围
   grid on;