matlab 一些画图法总结（持续更新）

*****************************************画Dmd_L极坐标表示法****************************************
if(~exist('Dmd_L_array'))
    Dmd_L_array = [];
end
Dmd_L_array = [Dmd_L_array; Dmd_L];
theta=angle(Dmd_L_array);
r=abs(Dmd_L_array);
polarplot(theta,r,'o');
*****************************************画Dmd_L极坐标表示法****************************************

*************************************画fliter之前和之后的ad_8x数据************************************
if(~exist('AD_8x_array'))
       AD_8x_array = [];
       ci_Out_array = [];
end
AD_8x_array = [AD_8x_array;AD_8x];
[ci_Out,HRP.ciStat] = filter(HRP.ciCoef,1,AD_8x,HRP.ciStat); % (1,12,0)
ci_Out_array = [ci_Out_array;ci_Out];
*************************************画fliter之前和之后的ad_8x数据************************************

**********************************************subplot画图法********************************************
subplot(2,1,1);
iqplot(txG001_tmp);
title('Raw Data')
subplot(2,1,2);
iqplot(txG001);
title('Fliter Data');
xlabel('Time');
**********************************************subplot画图法********************************************

******************************************matlab 求序列相关性******************************************
clear all;
clc;

% 用commsrc.pn生成小m序列，第一个H1序列为一个码长63的小m序列，第二个序列为第一个序列的延迟序列（二者初始位移不同）
H1 = commsrc.pn('GenPoly'         , [1 0 0 0 0 1 1], ...
                            'InitialStates'    , [0 0 0 0 0 1], ...
                            'CurrentStates' , [0 0 0 0 0 1], ...
                            'Mask'              , [0 0 0 0 0 1], ...
                            'NumBitsOut'   , 63);
mcode1 = generate(H1)*2-1;
H2 = commsrc.pn('GenPoly'         , [1 0 0 0 0 1 1], ...
                            'InitialStates'    , [0 0 0 0 0 1], ...
                            'CurrentStates' , [0 0 0 0 0 1], ...
                            'Mask'              , [0 0 1 1 0 1], ...
                            'NumBitsOut'   , 63);
mcode2 = generate(H2)*2-1;

figure(1)

subplot(3,1,1)
% 互相关，并画图
stem(xcorr(mcode1,mcode2))
title('XCORR');

%fft法求相关，并画图
xcoffData = ifft(fft(mcode1).*conj(fft(mcode2)));
subplot(3,1,2)
stem(xcoffData)
title('FFT');

%用fliter来求序列的相关(注意要将fliter的系数b倒序，对fliter函数来说，将分母a设为1，其结构就是乘累加，和相关一致。)
xcoffDataFilter = filter(flipdim(mcode2,1),1,[mcode1;zeros(1,63)']);
subplot(3,1,3)
stem(xcoffDataFilter)
title('Filter');
******************************************matlab 求序列相关性******************************************