MATLAB:解包函数

我正在与Mathworks的某人讨论: unwrap 函数，其中包含一个“错误”，用于除π之外的跳转容限，并希望获得其他一些观点:



该文档有两种可能的解释:

Q = unwrap(P,tol)通过在P的连续元素之间的绝对跳变大于或等于tol弧度时，通过相加±2π的倍数来校正矢量P中的弧度相位角。如果P是矩阵，则展开操作将按列进行。如果P是多维数组，则展开将在第一个非单维度上进行。

例子:

>> x = mod(0:20:200,100); unwrap(x, 50)
ans =
    0 20.0000 40.0000 60.0000 80.0000 81.6814 101.6814 121.6814 141.6814 161.6814 163.3628

Q = unwrap(P,tol)通过在P的连续元素之间的绝对跳变大于或等于tol时相加±2 * tol的倍数来校正向量P中的元素。如果P是矩阵，则展开操作将按列进行。如果P是多维数组，则展开将在第一个非单维度上进行。

例子:

>> x = mod(0:20:200,100); unwrap(x, 50)
ans =
    0    20    40    60    80   100   120   140   160   180   200

MATLAB中unwrap()的实际行为(至少达到R2010a)为＃1。我对unwrap()的解释是它应该是＃2，因此行为上有错误。如果unwrap()的行为与＃2相匹配，则可以将unwrap用作mod的逆函数以用于缓慢变化的输入，即对于向量x的unwrap(mod(x,T),T/2) = x，其中连续元素的变化小于tol = T/2。

请注意，第2种解释比角度更笼统，并且可以用回绕期T解开任何内容。(弧度的默认值T =2π，度数的默认值是360，度数的默认值是256，16位数字的值是65536，等等。)

所以我的问题是:

行为1有可能的用途吗？哪种解释更有意义？

最佳答案

解释＃1是我阅读文档的方式，我认为这是有道理的。我可以想象用它来重建车轮编码器的驱动距离。对于低速，公差并不重要，但是对于高速(足够高以违反采样定理，即每个车轮旋转少于两个样本)，如果您知道方向，公差将帮助您进行正确的重构。

＃1更具意义的另一个原因可能是，普通的拆包可以轻松地扩展为通用的拆包，因此，不需要直接将period作为参数。

% example for 16 bit integers
>> x1 = [10 5 0 65535 65525];
T = 65536;
x2 = T * unwrap(x1 * 2 * pi / T) / (2 * pi)
x2 =
     10.0000    5.0000         0   -1.0000  -11.0000

或只是使您自己的功能:

function ret = generic_unwrap(x, T)
  ret = T * unwrap(x * 2 * pi / T) / (2 * pi);
end

关于MATLAB:解包函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/3196388/