Esta questão já tem uma resposta aqui: tenho 2 conjuntos de dados em Matlab que eu preciso traçar um contra o outro - um no xaxis e um no yaxis. Os dados para cada conjunto foram coletados usando um método diferente, de modo que a taxa de amostragem é significativamente diferente e até que eu não tenha o mesmo número de pontos de dados em ambos os conjuntos que não consigo traçar um contra o outro. É bastante simples para diminuir os dados em Matlab usando a função de downsample Matlab. A taxa de amostragem de A é 1.5s ea taxa de amostragem de B é 0.1s. Eu consegui usar o sample downsample com sucesso (B, 15,10) para que ele comece ao mesmo tempo -3s (o que significa algo nos meus dados, então eu preciso que ele comece nesse ponto) e esteja em A taxa de amostragem de amostra de 1,5s. Agora, no entanto, eu queria saber se havia um método que me permitiu levar a média dos 15 pontos, em vez de escolher um ponto a cada 15 pontos. A maneira como eu usei apenas escolhe cada 15º ponto. No entanto, eu gostaria que ele fizesse a média dos 15 pontos para mim. Existe uma maneira de fazer isso. Eu escrevi um loop for para um vetor mais simples para ver se eu poderia fazê-lo. Para A 1 2 3 4 Gostaria de condensar os dados de modo que A só tenha 2 entradas, de modo que ele promede A (1) e A (2) e depois A (3) e A (4). Isso, no entanto, não funciona como eu quero, porque não quero que a média A (2) e A (3). Eu quero que ele leve as duas primeiras entradas, a média delas e, em seguida, as próximas 2 entradas, então a média delas. em breve. Alguém pode ajudar no 8 de janeiro às 10:42, marcado como duplicado por Shai matlab Usuários com o emblema matlab podem fechar as perguntas do matlab como duplicatas e reabri-las conforme necessário. 8 de janeiro 15 às 15:02 Esta pergunta foi feita antes e já tem uma resposta. Se essas respostas não respondem totalmente a sua pergunta, faça uma nova pergunta. Ahh sim. Desculpa. Eu tentei procurar as respostas às perguntas existentes, acho que as minhas palavras de pesquisa eram diferentes do título. Ndash Maheen Siddiqui 8 de janeiro 15 às 10: 49UpsamplingDownsampling e Modulação de Tempo Discreto O objetivo deste laboratório é aprofundar a compreensão dos alunos sobre os princípios de modulação discreta, demodulação, upsampling e amostragem descendente. Upsampling e Downsampling Nesta parte do laboratório, você experimentará a amostragem para cima e para baixo por um fator de 3. Primeiro, baixe o arquivo h. mat e digite load h no prompt do Matlab. Isso irá carregar uma variável h no espaço de trabalho do Matlab. Startup Simulink e construa modelos de amostragem para cima e para baixo. Lembre-se de que a amostragem descendente requer dois blocos de processamento: (1) modulação com um trem de impulso periódico e (2) remoção das amostras zero. Uma maneira fácil de modular pela seqüência é definir a seqüência no espaço de trabalho Matlab e, em seguida, trazê-lo para o modelo usando um bloco Signal From Workspace. Heres algum código a considerar. M3 Fator para amostragem para cima e para baixo N comprimento (h) p zeros (N, 1) Definir um vetor de todos os zeros p (1: M: N) 1 Definir cada terceira amostra em uma A Biblioteca de bloqueio de operações de sinal na biblioteca DSP Blockset Contém um bloco Downsample que remove zero amostras. Parece que este O Amostramento consiste em duas operações: (1) inserindo zeros e (2) filtragem passa-baixa para remover imagens. Esta biblioteca de bloqueio de operações de sinal na biblioteca DSP Blockset contém um bloco Upsample que insere zeros. Parece que você já conhece o projeto de filtros passa-baixa usando a função Matlab remez. O seguinte é um exemplo de modelo Simulink. O ramo superior faz amostragem descendente e o ramo inferior faz amostragem. Nota: Na amostragem para cima e para baixo, tenha muito cuidado para definir as taxas de amostragem em cada bloco. Quando disponível, defina o Tempo de Amostra nos blocos de filtro para -1. Em seguida, os filtros herdarão os tempos de amostra do bloco anterior. Caso contrário, você deve definir as horas da amostra explicitamente. Neste modelo, alguns blocos do Signal To Workspace foram adicionados para capturar vários sinais. Na caixa de diálogo Parâmetros de simulação, defina o tempo de início para 0 eo tempo de parada para N-1 onde N é o comprimento do sinal de entrada h. Além disso, na categoria de opções do Solver, defina o Tipo para a etapa fixa. Execute a simulação. Compare as seqüências de espectro e domínio do tempo dos três sinais: h, hpd, hdown. Escreva uma explicação do que vê. Faça os dois blocos de processamento utilizados para a função de amostragem descendente, conforme esperado, tramas de rodagem, como as mostradas abaixo, com a sua escrita. Abaixo estão as seqüências de espectro e domínio do tempo (apenas algumas amostras somente) calculadas usando o modelo Simulink acima dos espectros e as seqüências do domínio do tempo dos três sinais: h, hpu, hup. Escreva uma explicação do que vê. Faça os dois blocos de processamento utilizados para a função de amostragem como esperado, como os gráficos mostrados abaixo com a sua escrita. Explique como você projetou o filtro passa-baixa para upsampling. Quais foram as bordas da banda de transição O que foi o ganho do filtro Abaixo estão as seqüências de espectro e domínio do tempo (apenas algumas amostras somente) calculadas usando o modelo Simulink acima. Como mostrado acima, a sequência de domínio do tempo superada passa pelo Amostras dos sinais originais. Isto é conseguido usando um ganho de 3 no filtro passa-baixa. Você pode ver o ganho de três no domínio da frequência. Observe que o filtro passa-baixa causará um atraso no relato do sinal amostrado para o sinal original. Na figura acima, o atraso foi removido. Modulação e Demodulação por Tempo Discreto Baixe o arquivo y. wav. Qualquer computador equipado com multimídia com pacotes de software padrão deve poder reproduzir este arquivo de áudio. Tente. Você reconhece o que a mulher está lendo Você pode ler os dados do wav no Matlab digitando: Isso carrega três variáveis em seu espaço de trabalho Matlab: y é o dado de áudio, fs é a taxa de amostragem (11025 neste caso) e nbits é a Número de bits usados para representar cada amostra em y. O espectro de y é como mostrado abaixo. Como você pode ver, y contém conteúdo significativo de freqüência até 0,5 (freqüência de tempo discreto) que corresponde a 110252 Hz (freqüência de tempo contínuo) metade da taxa de amostragem. Construa um modelo Simulink para amplitude modular y em um transportador co-sinusoide usando uma freqüência portadora de 0,2 (freqüência de tempo discreto) e, em seguida, execute demodulação síncrona e downsampling para restaurar o espectro à sua forma original. Para evitar aliasing, você deve ser superestimado antes de modulá-lo. Lembre-se que, em tempo discreto, a restrição na freqüência portadora é onde essas freqüências são taxas de tempo discreto em unidades de rads. Se preferir usar unidades que sejam consistentes com a forma como geramos nossas parcelas, divida a desigualdade acima por um fator de (2 pi) levando à seguinte restrição na freqüência da operadora. Use um fator de amalgamamento de 3. Qual é a freqüência mais alta (entre -0,5 e 0,5) após o upsampling em 3 Qual é a freqüência mais alta (entre -0,5 e 0,5) no sinal modulado O upsampling em 3 evitará o aliasing no sinal modulado. Duas etapas na desmodulação síncrona são: (1) modulação (multiplicação) pelo operador e (2) filtragem passa-baixa para remover os componentes de dupla freqüência. Qual é a maior freqüência após o passo de modulação, mas antes da filtragem passa-baixa Ocorre o alias? Quais são as bordas das bandas de transição e o ganho do filtro passa-baixa que você usou para a desmodulação. O sinal demodulado e apagado soa o mesmo que o original Sinal By the way, se você quiser escrever um sinal para um arquivo wav para ouvi-lo, digite o seguinte no prompt do Matlab. Digite suas respostas às perguntas acima e figuras como as abaixo mostrando seu modelo E os espectros. Um exemplo do aspecto do espectro em vários pontos aparece no final desta página. Um modelo Simulink do sistema completo pode parecer assim. Os espectros de vários dos sinais intermediários parecem ser assim. Copyright 2008, pelos autores contribuintes. Citeattribute Resource. Admin. (2006, 28 de junho). UpsamplingDownsampling e Modulação de Tempo Discreto. Recuperado em 07 de janeiro de 2017, a partir de Materiais de Curso Online Grátis. Site da USU OpenCourseWare: ocw. usu. eduElectricalandComputerEngineeringCommunicationSystemsI1lab4.html. Este trabalho está licenciado sob uma Creative Commons License
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