【MATLAB数字信号处理】离散时间系统的时域分析(二)

2.3 线性和非线性系统

y [ n ] − 0.4 y [ n − 1 ] + 0.75 y [ n − 2 ] = 2.2403 x [ n ] + 2.4908 x [ n − 1 ] + 2.2403 x [ n − 2 ] y[n]-0.4y[n-1]+0.75y[n-2]=2.2403x[n]+2.4908x[n-1]+2.2403x[n-2] y[n]0.4y[n1]+0.75y[n2]=2.2403x[n]+2.4908x[n1]+2.2403x[n2]

​ 用MATLAB仿真上式描述的系统,输入三个不同的输入序列 x 1 [ n ] x_1[n] x1[n] x 2 [ n ] x_2[n] x2[n] x [ n ] = a x 1 [ n ] + b x 2 [ n ] x[n]=ax_1[n]+bx_2[n] x[n]=ax1[n]+bx2[n],计算并求出相应的输出响应 y 1 [ n ] y_1[n] y1[n] y 2 [ n ] y_2[n] y2[n] y [ n ] y[n] y[n]

% 生成输入序列
clf;
n = 0:40;a = 2;b = -3;
x1 = cos(2*pi*0.1*n);
x2 = cos(2*pi*0.4*n);
x = a*x1 + b*x2;
num = [2.2403 2.4908 2.2403];
den = [1 -0.4 0.75];
ic = [0 0];  % 设置零初始条件
y1 = filter(num,den,x1,ic);  % 计算输出y1[n]
y2 = filter(num,den,x2,ic);  % 计算输出y2[n]
y = filter(num,den,x,ic);  % 计算输出y[n]
yt = a*y1 + b*y2;
d = y - yt;  % 计算差值输出d[n]
% 画出输出和差信号
subplot(3,1,1)
stem(n,y)
ylabel('振幅');title('加权输入:a\cdot x_|1{[n] + b\cdot x_{2}[n]的输出');
subplot(3,1,2)
stem(n,yt);
ylabel('振幅');title('加权输出:a\cdot x_|1{[n] + b\cdot x_{2}[n]');
subplot(3,1,3)
stem(n,d);
xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('差信号');

在这里插入图片描述

2.4 时变系统和时不变系统

y [ n ] − 0.4 y [ n − 1 ] + 0.75 y [ n − 2 ] = 2.2403 x [ n ] + 2.4908 x [ n − 1 ] + 2.2403 x [ n − 2 ] y[n]-0.4y[n-1]+0.75y[n-2]=2.2403x[n]+2.4908x[n-1]+2.2403x[n-2] y[n]0.4y[n1]+0.75y[n2]=2.2403x[n]+2.4908x[n1]+2.2403x[n2]

​ 用MATLAB仿真上式给出的系统,以产生两个不同的输入序列x[n]和x[n-D],计算并画出相应的输出序列 y 1 [ n ] y_1[n] y1[n] y 2 [ n ] y_2[n] y2[n] y 1 [ n ] − y 2 [ n + D ] y_1[n]-y_2[n+D] y1[n]y2[n+D]

% 生成输入序列
clf;
n = 0:40; D = 10; a = 3; b = -2;
x = a*cos(2*pi*0.1*n) + b*cos(2*pi*0.4*n);
xd = [zeros(1,D) x];
num = [2.2403 2.4908 2.2403];
den = [1 -0.4 0.75];
ic = [0 0];  % 设置初始条件
% 计算输出y[n]
y = filter(num,den,x,ic);
% 计算输出yd[n]
yd = filter(num,den,xd,ic);
% 计算差值输出d[n]
d = y - yd(1 + D:41 + D);
% 绘制输出结果
subplot(3,1,1)
stem(n,y);
ylabel('振幅');title('输出y[n]');grid;
subplot(3,1,2)
stem(n,yd(1:41));
ylabel('振幅');title('延时输出');grid
subplot(3,1,3)
stem(n,d)
xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');
title('差值信号');grid;

在这里插入图片描述

2.5 线性时不变离散时间系统

​ MATLAB命令 y = i m p z ( n u m , d e n , N ) y=impz(num,den,N) y=impz(num,den,N)可用来计算因果线性时不变离散时间系统的冲激响应的前N个样本。

y [ n ] − 0.4 y [ n − 1 ] + 0.75 y [ n − 2 ] = 2.2403 x [ n ] + 2.4908 x [ n − 1 ] + 2.2403 x [ n − 2 ] y[n]-0.4y[n-1]+0.75y[n-2]=2.2403x[n]+2.4908x[n-1]+2.2403x[n-2] y[n]0.4y[n1]+0.75y[n2]=2.2403x[n]+2.4908x[n1]+2.2403x[n2]

​ 计算上式描述的系统的冲激响应。

% 计算冲激响应y
clf;
N = 40;
num = [2.2403 2.4908 2.2403];
den = [1 -0.4 0.75];
y = impz(num,den,N);
% 画出冲激响应
stem(y)
xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('冲激响应');
grid;

在这里插入图片描述

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识点解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“橙点同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试。
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