matlab电压信号（matlab线电压）

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matlab中已知电感电压u_L频谱求电流的时域信号i_L(t)

t的初始值设置不对，初始值t=0时，f=0，而在这表达式i_f=y./（2*pi*f*1i*L）中的分母含义f，所以运行出现错误警告，所以也就出不了图。纠错的方法是，将t改为大于零的数就可以了，如t=1e-6：2e-6：0.02；y=fft（x，N）； 中的x应换成t，这样才能出图。

L（di/dt） + Ri = v（t）在t 0时，电路处于稳定，i（t） = 0。在t = 0时，开关关闭。此时电路中的电感L会产生一个反向电动势，即v（0-） = L（di/dt）|t=0-，同时电流i（0-） = 0。

这说明，通过电容C上的电流i等于电容C乘以电容C上的电压随时间的变化率△u/△t或du/dt，这就把电容上的电流与其上的电压联系起来了，这不也把电压信号转换成电流信号了吗？但这里是把电压的变化率转变成了电流。

用三要素法。要注意电感的两个特性： 第一，电感的电流不能突变。第二，在稳态时，电感应视为短路。

matlab中信号幅度和电压的关系是什么

matlab中信号幅度和电压的关系是：对于模拟信号，信号幅度和电压具有线性关系，即信号幅度乘以放大系数就等于所产生的电压。例如，在具有1V/V放大系数的放大器中，一个1V的信号将被放大至1V×1V/V=1V的电压。

在数字调制中，输入信号是数字形式，只有两个电压电平，即高电平或低电平。与此相反，模拟信号的电压持续变化，并受噪声影响。幅度移位键控（ASK）是数字调制的一种方式，通过改变与载波信号相关的输入二进制信号的电压特性来实现。载波信号的幅度通常远大于输入信号，以实现有效的调制过程。

MulTIsim中示波器，在工作区右边的仪器栏第一个是万用表，依次往下第4个就是示波器，第5个是四踪示波器；MulTIsim中示波器的使用方法：找到示波器后，连入电路：示波器有两个通道，可以同时观察两路信号。

怎么把MATLAB图像处理技术得到的数字信号转换为电压信号

1、在MATLAB中进行数字信号与模拟信号之间的转换，确实是可以实现的。这依赖于两个关键组件：模数转换器（ADC）与数模转换器（DAC）。模数转换器是一种将模拟信号转化为数字信号的设备，反之数模转换器则实现相反的功能，即把数字信号转换成模拟信号。

2、matlab中信号幅度和电压的关系是：对于模拟信号，信号幅度和电压具有线性关系，即信号幅度乘以放大系数就等于所产生的电压。例如，在具有1V/V放大系数的放大器中，一个1V的信号将被放大至1V×1V/V=1V的电压。

3、假设x为三相电压某一相的采样数据构成的数组，N为数组长度。

4、转接模块名字叫做simulink-ps converter，然后再搜controlled voltage source，这个器件相当于一个三极管或者一个上拉电路，然后再接你的电容电阻。

5、例如，使用逻辑运算符可以将信号转换为高电平和低电平，从而形成方波。方波在数字电路中应用广泛，它能代表二进制状态的0和1。通过调整参数，MATLAB可以生成各种非周期性的波形，这为科学研究和工程应用提供了极大的便利。无论是三角波还是方波，它们在不同领域都有广泛的应用，如信号处理、控制系统等。

6、首先，我们需要将三相信号进行dq变换，这是一种将三相系统转换为两相旋转坐标系的方法。这一步骤有助于简化分析过程。接下来，通过低通滤波器提取直流量，低通滤波器可以有效去除高频谐波，保留直流分量。然后，进行dq反变换，将处理过的信号转换回三相系统，从而得到三相的基波分量。

MATLAB中怎么对电压信号进行STFT变换

以5Hz和10Hz正弦波叠加为例，原始信号通过fft只能识别出特定频率成分，而无法跟踪频率随时间的变化。这时，STFT通过窗口滑动和频谱叠加，捕捉到信号在不同时间点的频率特征。 STFT的核心原理是将信号划分为多个时间窗口，对每个窗口进行傅里叶变换，然后将结果叠加，形成一个包含时间与频率信息的矩阵。

使用spectrogram函数进行短时傅里叶变换，可以通过指定参数来调整变换的效果。例如，生成包含4个点频信号的拼接信号，其时域波形如下所示。调用spectrogram函数后，可得到一个默认横轴为频率，纵轴为时间的图。为了使绘图更加灵活，可以选择先调用spectrogram函数获取结果，再对结果单独绘图。

STFT计算方法：首先分段，选取2秒时间长度。对选定段进行FFT，结果记为s1。窗口向右滑动，选取下一时间段信号，进行FFT，结果记为s2。注意，每次选取的区间有重叠部分，s1代表t1到t1‘之间的结果。此过程重复，直至覆盖整个信号。使用MATLAB计算STFT时，可调用spectrogram函数。

它通过将信号分解为多个短时间片段，并对每个片段进行傅里叶变换，从而能够捕捉信号的局部时变特性。在实际应用中，STFT提供了信号时域和频域信息的综合分析，有助于信号识别和特征提取。通过调整分段时间和窗函数，可以优化分析效果，满足不同信号处理需求。

公式（1）表明，短时傅里叶变换通过在时域应用窗函数，对信号进行局部傅里叶变换，进而得到不同时间点的频域特性。与传统傅里叶变换相比，STFT在保持较好抗干扰能力的同时，能够反映信号随时间变化的频谱特性。

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