这在帮助使用信号处理工具自动创建啁啾方面提供了更多帮助。
因此,基本上,使用啁啾工具,我想看看我是否可以批量生成990个啁啾(在5-500Hz的频率范围内,包括上行和下行(,这样我就可以对它们进行一些统计,通过相关性来定义最佳拟合模型,而无需在物理上键入并生成所有这些啁啾。
示例:
ch_6_60_10_lin=chirp(0:0.004:10,6,10,60,'linear',90);
在10s的时间间隔内产生6Hz和60Hz之间的线性调频。
我希望能够以这些格式生成495个变量
ch_5_[5:500]_10_lin=chirp(0:0.004:10,5,10,[5:500],'linear',90) % where [5:500] are 495 steps
ch_[5:500]_500_10_lin=chirp(0:0.004:10,[5:500],10,500,'linear',90)
任何指向正确方向的指针都将不胜感激!
您确定要将所有这些都作为自变量吗?将所有这些作为一个矩阵来管理可能会更容易。
tVec = 0:0.004:10; % Vector of time samples
f1Vec = 5:500; % Vector of ending frequencies for the first set of chirps
f2Vec = 5:000; % Vector of starting frequencies for the second set of chirps
nChirps1 = length(f1Vec);
nChirps2 = length(f2Vec);
nTimeSamples = length(tVec);
chirpMat1 = zeros(nChirps1, nTimeSamples);
chirpMat2 = zeros(nChirps2, nTimeSamples);
for iChirp = 1:nChirps1
chirpMat1(iChirp, :) = chirp(tVec, 5, 10, f1Vec(iChirp), 'linear', 90);
end
for iChirp = 1:nChirps2
chirpMat2(iChirp, :) = chirp(tVec, f0Vec(iChirp), 10, 500, 'linear', 90);
end