matlab使用来解决问题

已知信号x = cost ，通过采样频率 w = 4的采样器以后，采用零阶保持器恢复成连续信号，试画出恢复以后信号的时域曲线。
怎么怎么写呀谢谢了

% 设置时间范围，采样频率以及t的步长
t = 0:0.001:10;
w = 4;
ts = 1/w;

% 构建原始信号 x = cos(t)
x = cos(t);

% 计算采样信号
xn = cos(w*t);
% 使用零阶保持器恢复信号
for i = 1:length(t)/w
    % 在每个采样点添加一个单位脉冲
    xr((i-1)*w+1:i*w) = xn(i);
end

% 绘制原始信号和恢复后的信号
subplot(211)
plot(t,x)
title('Original Signal')
axis([0 10 -2 2])

subplot(212)
plot(t,xr,'r')
title('Reconstructed Signal')
axis([0 10 -2 2])

以下是解决问题的具体步骤和matlab代码：

步骤1: 定义已知信号和采样频率

要采样的信号为x = cos(t)，采样频率w = 4，假设采样时间为T=5秒。

代码如下：

%定义采样时间和采样频率 T = 5; %采样时间 w = 4; %采样频率

%定义信号x t = 0:0.01:T; x = cos(t);

步骤2: 进行采样

利用matlab中的discretize函数对信号进行采样，其中NB是采样频率w下的信号样本数。

代码如下：

%进行采样 NB = round(T*w); %信号样本数 ts = T/NB; %采样间隔 idx = discretize(t, 0:ts:T); %离散化采样，返回样本位置 y = x(idx); %采样后得到的样本值

步骤3: 对信号进行恢复

采样后的信号需要进行恢复，常用的恢复方式包括零阶保持器和线性插值。这里我们采用零阶保持器进行恢复，即将每个样本值在下一个样本值出现之前一直保持不变。

代码如下：

%利用零阶保持器进行恢复 N = length(t); %样本点数目 yres = zeros(1,N); %重建后的信号 for i=1:N-1 yres(iw:iw+w) = y(i); %每个样本点在下一个样本点之前都重建信号 end yres(end-w+1:end) = y(end);

步骤4: 画出恢复后的信号时域曲线

最后，我们可以通过plot函数将恢复后的信号进行绘图，从而得到恢复后的信号时域曲线。

代码如下：

%画出恢复后的信号时域曲线 figure; subplot(2,1,1); plot(t,x,"DisplayName","原始信号x"); legend(); subplot(2,1,2); plot(t,yres,"DisplayName","重建后的信号y"); legend();

完整代码如下：