Matlab产生随机序列,并采样

本文提供Matlab代码示例,展示如何生成不同类型的信号序列,包括使用随机数生成比特序列,并将其转换为较长的单个信号序列。通过示例代码,读者可以了解如何设置比特数、总采样数等参数,并利用Matlab内置函数实现信号序列的生成及可视化。
clear all;
M = 10; % bit数 符号数
N = 100; % 总采样数
L = N/M; % 每bit采样数
emp_rate = 0.5; % 占空比
imp = round(rand(1,M)); % round(...):四舍五入; rand(M,N):产生(0,1)之间的均匀分布的随机数,返回M*N的矩阵
% imp = randi([0,1],1,M);  % randi([iMin,iMax],m,n) 在[iMin,iMax]生成随机整数,返回m*n的矩阵
single = zeros(1,N);
for ii = 1:L*emp_rate
    for jj = 1:M
        single(ii+(jj-1)*10) = imp(jj);
    end
end
subplot(211);stem(imp);
subplot(212);stem(single);

  或者

clear all;
M = 10; % bit数 符号数
N = 100; % 总采样数
L = N/M; % 每bit采样数
W = 4; %   W 进制的符号
imp = randi([0,W-1],1,M);
single = zeros(1,N);
for ii = 1:M
    for jj = (ii-1)*L+1 : ii*L
        single(jj) = imp(ii);
    end   
end
subplot(211);stem(imp);
subplot(212);stem(single)

  或者

clear all;
M = 10; % bit数 符号数
N = 100; % 总采样数
L = N/M; % 每bit采样数
W = 4; %   W 进制的符号
imp = randi([0,W-1],1,M);
single = rectpulse(imp,L); % 把 imp 中的每个元素变成 L 个相同的元素,返回:若imp为行(列)向量,则返回 length(imp)*L 的行(列)向量。若[m,n]=size(imp);则大小为[m*L,n]的矩阵。
subplot(211);stem(imp);
subplot(212);stem(single)
  • Matlab 输入
emp_rate=input('输入占空比:');

  

  

转载于:https://www.cnblogs.com/htj10/p/8589493.html

### 创建基于采样点的时间序列 为了在Matlab中根据给定的采样点创建时间序列,可以遵循一系列操作来实现这一目标。首先,需要准备数据集,这通常意味着已经拥有一系列按照固定间隔采集的数据点。对于时间序列而言,这些数据点代表不同时间节点上的观测值。 #### 准备工作 确保拥有一个向量形式的数据集合`dataPoints`,其中包含了所有的测量数值;另外还需要知道或设定采样率(即每秒内的样本数量),该参数决定了相邻两个数据点之间的时间差。如果已知信号的最大频率成分,则可以根据奈奎斯特-香农采样定理确定最低必要的采样速率[^4]。 #### 构建时间轴 一旦有了上述信息,就可以构建相应的时间轴`t`: ```matlab % 设定变量 Fs = 10; % 假设采样率为10 Hz (可根据实际情况调整) T = length(dataPoints); % 数据总长度 t = linspace(0, T/Fs, T); ``` 这段代码片段定义了一个线性的、均匀分布的时间数组`t`,它从零开始直到最后一个采样时刻结束,且其元素个数等于原始数据集中元素的数量。 #### 绘制时间序列图 接着利用Matlab内置绘图功能展示所得到的时间序列图形表示法: ```matlab figure; plot(t, dataPoints,'LineWidth',2); xlabel('Time(s)'); ylabel('Amplitude'); title('Time Series Plot Based on Given Sampling Points'); grid on; ``` 此部分脚本将会生成一幅图表,横坐标为时间(秒),纵坐标则对应着各个时刻下的振幅或其他物理量度。通过这种方式能够直观地观察到整个时间段内信号的变化情况。 #### 时间序列分解 考虑到实际应用中的复杂性,有时还需进一步处理以揭示隐藏的趋势、周期性和随机波动特性。为此可采用MATLAB提供的工具箱来进行更深入的分析,比如使用`detrend()`去除长期趋势,或是借助傅里叶变换探索潜在的周期模式[^3]。
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