若matalab中代码输出后只有untitled是什么意思？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-09-18 03:36 标签： ascii codec can't decode byte
str：保留项（目前没用） 
可以添加任意个simulink模块参数的输入
%[0 1] 小步长的连续采样 %[-2 0] 变步长的采样时间 FLAG=4时获取下一次采样时间

第一，switch-case的函数中，如果调用该函数需要传参，则需要在对应函数后面加上参数

以上两个地方必须配套使用

2. 连续系统模型案例

连续模型主要是状态空间方程：

case 1 %计算连续状态的微分 case 2 %计算下一个离散状态 case 4 %计算下一次采样的时间 %[0 1] 小步长的连续采样 %[-2 0] 变步长的采样时间 FLAG=4时获取下一次采样时间 %case 1:计算连续状态的微分 %case 2:计算下一个离散状态 %case 4:计算下一次采样的时间[-2 0]时使用该函数

  最后，在这里放一份完整的做了中文注释的sfuntmpl版本

case 1 %计算连续状态的微分 case 2 %计算下一个离散状态 case 4 %计算下一次采样的时间 %[0 1] 小步长的连续采样 %[-2 0] 变步长的采样时间 FLAG=4时获取下一次采样时间 %case 1:计算连续状态的微分 %case 2:计算下一个离散状态 %case 4:计算下一次采样的时间[-2 0]时使用该函数

如果你对信号处理感兴趣，说一天征服傅里叶有点夸张。当然，没有反覆实践和钻研数学， 您无法在一天里学会傅立叶变换的方方面面。无论如何, 这个在线课程将提供给您怎样进行傅立叶变换运算的基本知识。

能有效和能非常简单地领会的原因是我们使用了一种不太传统的逼近。重要的是你将学习傅立叶变换的要素而完全不用超过加法和乘法的数学计算! 我将设法在不超过以下六节里解释在对音像信号处理中傅立叶变换的实际应用。

步骤 1: 一些简单的前提

在下面，您需要理解以下四件最基本的事情: 加法，乘、除法。什么是正弦，余弦和正弦信号。明显地，我将跳第一二件事和将解释位最后一个。您大概还记得您在学校学过的“ 三角函数”[1] ，它神秘地用于 与角度一起从它们的内角计算它们的边长，反之亦然。我们这里不需要所有这些事，我们只需要知道二个 最重要的三角函数，"正弦" 和"余弦" 的外表特征。这相当简单: 他们看起来象是以峰顶和谷组成的从观察点向左右无限伸展的非常简单的波浪。

如同你所知道的，这两种波形是周期性的，这意味着在一定的时间、周期之后，它们看起来再次一样。 两种波形看起来也很象，但当正弦波在零点开始时余弦波开始出现在最大值。在实践中，我们如何判定我们在一个给定时间所观测到的波形是开始在它的最大值或在零? 问的好: 我们不能。实践上没有办法区分正弦波和余弦波，因此看起来象正弦或余弦波的我们统称为正弦波，在希腊语中译作"正弦类"。正弦波的一个重要性质是"频率"。它告诉我们在一个给定的时间内有多少个波峰和波谷。高频意味许多波峰和波谷， 低频率意味少量波峰和波谷:

步骤 2: 了解傅立叶定理

Jean-Baptiste Joseph Fourier 是孩子们中让父母感到骄傲和惭愧的的一个，因为他十四岁时就开始对他们说非常复杂的数学用语。他的一生中做了很多重要工作，但最重大的发现可能是解决了材料热传导问题。

他推导出了描述热在某一媒介中如何传导的公式，即用三角函数的无穷级数来解决这个问题(就是我们在上面讨论过的正弦、余弦函数)。主要和我们话题有关的是：傅里叶的发现总结成一般规律就是任意复杂的信号都能由一个个混合在一起的正弦函数的和来表示。

在这里你看到的是一个原始的信号，以及如何按某一确定的关系(“ 配方” )混合在一起的正弦函数混合物(我们称它们为分量)所逼近。我们将简略地谈论一下那份配方。如你所知，我们用的正弦函数愈多 其结果就愈精确地接近我们的原始信号波形。在“ 现实” 世界中，在信号连续的地方，即你能以无穷小的间 隔来测量它们，精度仅受你的测试设备限制，你需要无限多的正弦函数才能完美地建立任意一个给定的信 号。幸运地是，和数字信号处理者们一样，我们不是生活在那样的世界。相反，我们将处理仅以有限精度 每隔一定间隔被测量的现实世界的采样信号。因而，我们不需要无限多地正弦函数，我们只需要非常多。 稍后我们也将讨论这个“ 非常多” 是多少。目前重要的一点是你能够想象，任意一个在你计算机上的信号， 都能用简单正弦波按配方组成。

步骤 3: “ 非常多” 是多少

正如我们所知道的，复杂形状的波形能由混合在一起的正弦波所建立。我们也许要问需要多少正弦波来 构造任意一个在计算机上给定的信号。当然，倘若我们知道正在处理的信号是如何组成的，这可能至少是 一个单个正弦波。在许多情况下，我们处理的现实世界的信号可能有非常复杂的结构，以至于我们不能深 入知道实际上有多少“ 分量” 波存在。在这种情况下，即使我们无法知道原始的信号是由多少个正弦波来构 成的，肯定存在一个我们将需要多少正弦波的上限。尽管如此，这实际上没解决有多少的问题。让我们试 着来直观地逼近它: 假设一个信号我们有 1000 个样采，可能存在的最短周期正弦波(即多数波峰波谷在其 中)以交替的波峰波谷分布在每个采样内。因此，最高频率的正弦波将有 500 个波峰和 500 个波谷在我 们的 1000 个采样中，且每隔一个采样是波峰。下图中的黑点表示我们的采样，所以，最高频率的正弦波 以看起来象这样:

现在让我们来看一下最低频率正弦波可能多么低。如果我们只给一个单独的采样点，我们将如何能测量穿过这点的正弦波的峰顶和谷? 我们做不到，因为有许多不同周期正弦波穿过这点。

所以，一个单独数据点不足以告诉我们关于频率的任何事。现在，如果我们有两个采样，那么穿过这 两点的正弦波的最低频率是什么？在这种情况下它很常简单。只有一个穿过这两点的非常低频率的正弦 波。它看起来向这样：

想象最左面的两个点是二个钉子和一个跨越它们之间的弦(图六描述三个数据点是因为正弦波的周期性，但我们实际上只需要最左面的两点说明它的频率)。我们能领会的最低的频率是来回地摆动在二个钉 子之间的弦，象是图六中左边两点之间的正弦波所做的。如果我们有 1000 个采样，那么两个“ 钉子” 相当 于第一个或最后的采样，比如 1 号采样和 1000 号采样。从对乐器的体验我们知道，当长度增加时弦的频 率将下降。所以我们可以想象，当我们将两个钉子向彼此远离的方向移开时，最小正弦波的频率将变得更 低。例如，如果我们选择 2000 个采样，因为我们的“ 钉子” ，在 1 号或 2000 号采样间，所以最低正弦波将 更低。事实上，它将低两倍，因为因为我们的钉子比 1000 个采样时远两倍。这样，如果我们有更多的采 样，我们将能辨别出一个更低频率的正弦波，因为它们的零交叉点(我们的“ 钉子” )将移动得更远。这对 了解下面的解释是非常重要的。

象我们看到的那样，在两个“ 钉子” 之后，我们的波形开始重复上升斜坡(第一个钉子和第三个钉子同样)。这意味着任意两个相邻的钉子准确地包含完整正弦波的一半，换句话说一个峰或一个谷或半个周期。

概括一下我们刚学过的东西，我们知道，一个采样正弦波的上限频率是所有其它有一个波峰和波谷的 采样，并且，低频下限是我们看到的正好匹配采样数的正弦波的周期的一半。但等一下，这难到不意味着， 当上限频率保持固定时，当有很多采样时最低频率可以降低？确实如此! 结果我们将从一个低频开始增加 更多正弦波来组成一个较长的未知内容的信号。

一切都清楚了，但我们仍然不知道我们最终需要多少正弦波。就象我们现在知道任意正弦波分量所能 具的有上下限频率一样，我们能计算出适合这两个极限之间的量是多少。既然我们沿着最左到最右的采样 固定了最低正弦波分量，我们要所有其它正弦波最好也使用这些钉子(为什么我们要不同地对待他们? 所有的正弦波被同等的创建！)。假设正弦波束是系在吉他上二个固定点的弦。它们能只摇摆在二个钉子之间(除非他们断了)，就象我们下图的正弦波。这导致如下关系，我们的最低分量(1)以 1/2 周期装配，第二分量(2)以 1 个周期装配，第三分量以 1 1/2 周期装配以此类推直到我们看到的 1000 个采样。形象地, 看起来象这:

在，如果我们算一下要多少正弦波以那种方法装配我们的 1000 个采样，就会发现我们精确地需要1000 个正弦波叠加起来表示 1000 个采样。实际上，我们总是发现我们需要和采样一样多的正弦波。

步骤 4 关于烹饪食谱

在前面的段落我们看到, 任一个给定的在计算机上的信号能被正弦波混合物来构造。 我们考虑了他们的频率，并且考虑了需要多大的最低和最高频率的正弦波来完美地重建任一个我们所分析信号。我们明白 了为确定所需最低的正弦波分量，我们考察的采样的数量是重要，但我们还未论述实际正弦波如何必需被 混合产生某一确定的结果。由叠加正弦波组成任何指定的信号，我们需要测量他们的另外一个方面。实际 上，频率不是我们需要知道的唯一的事。我们还需要知道正弦波的幅度，也就是说每个正弦波幅度有多高 才能混合在一起产生我们需要的输入信号。高度是正弦波的峰顶的高度，意即峰顶和零线之间距离。幅度 赿高，我们听到的声音也就赿大。所以，如果您有一个含有许多低音的信号，无疑可以预期混合体中的低 频率正弦波的分量比例比高频正弦波分量更大。因此一般情况下，低音中的低频正弦波有一个比高频正弦 波更高的幅度。在我们的分析中，我们将需要确定各个分量正弦波的幅度以完成我们的配方。

步骤 5：关于苹果和桔子

如果你一直跟着我，我们几乎完成了通向傅里叶变换的旅程。我们学了需要多少正弦波，它的数量依 赖于我们查看的采样的数量有一个频率上下限界，并且不知道怎么确定单个分量的幅度以完成我们的配 方。我们一直不清楚究竟如何从我们的采样来确定实际的配方。直观上我们可以断定能找到正弦波的幅度， 设法把一个已知频率正弦波和采样作对比，我们测量找出它们有多么接近。如果它们精确地相等，我们知 道该正弦波存在着相同的幅度，如果我们发现我们的信号与参考正弦波一点也不匹配，我们将认为这个不 存在。尽管如此，我们如何高效地把一个已知的正弦波同采样信号进行比较？幸运地是，数字信号处理工 作者早已解决了如何作这些。事实上，这象加法和乘法一样容易－我们取一个已知频率的单位正弦波(这意味着它的振幅是 1，可从我们的计算器或计算机中精确地获得)和我们的信号采样相乘。累加乘积之后， 我们将得到我们正在观测的这个频率上正弦波分量的幅度。

这是个举例，一个简单的完成这些工作的 C 代码片段：

Listing 上另一篇不同的文章中)，但它需 要对少量普通任务附加快速处理。同样，它能被认为是使用除了正弦和余弦波基本函数的变换系列的一个 特例。在这个方向上展开概念超出了这篇文章的范围。

最后，重要的是要提及一个更高效的 DFT 工具，也就是一个被称做快速傅里叶变换的算法。它最初 是由库利和图克在 1969 年构思的(它的根源仍然要追溯到高斯和其它人的工作)。FFT 只是一个高效的 算法，它比上面给出的以直接逼近计算 DFT 所化的时间少，它是结果完全相同的其它方法。无论如何，F FT 是以库利/图克算法实施的，它需要变换长度是 2 的幂。在实践中，对大多数应用来说这是一个可以接 受的限制。有大量的以不同方法实施 FFT 的可利用的文献，因而，可以说有足够多不同的 FFT 实现，其中一些并不需要经典 FFT 的 2 的幂的限制。

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