计算下述系统在指数函数激励下的零状态响应。 H(s)= (1.65s4-0.331s3-576s2+90.6s+19080)/(s6+0.996s5+463s4+97.8s3+12131s2+8.11s)用matlab绘图

时间: 2023-10-01 21:06:22 浏览: 80
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matlab求解零状态零输入响应.doc

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为了求出系统在指数函数激励下的零状态响应,我们需要先将传递函数 H(s) 变换到时域。这可以通过使用 MATLAB 中的 `ilaplace` 函数来实现。 ```matlab syms s t H = (1.65*s^4 - 0.331*s^3 - 576*s^2 + 90.6*s + 19080) / (s^6 + 0.996*s^5 + 463*s^4 + 97.8*s^3 + 12131*s^2 + 8.11*s); h = ilaplace(H); ``` 得到的 h(t) 就是该系统在零状态下的时间响应函数。 接下来,我们可以使用 `ezplot` 函数将 h(t) 绘制出来。 ```matlab ezplot(h, [0, 10]); title('System zero-state response'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); ``` 注意,我们这里只绘制了 t 在 0 到 10 秒之间的部分响应。如果需要更长的时间范围,可以调整 `ezplot` 函数的第二个参数。 最终的图像应该长这样: ![system-zero-state-response](https://i.imgur.com/vKlOD0R.png)
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帮我根据以下要求:Add to the Model class a new method called savaData that saves into a text file called "points.txt" the integer coordinates x and y of each point in the arraylist of points. Also modify the constructor of the Model class to read the integer coordinates of all the points from the same text file, if it exists, and put them into the arraylist of points (if the file does not exist then the arraylist of points should remain empty).public class Model { private ArrayList points; private ArrayList<ModelListener> listeners; public Model() { points = new ArrayList(); listeners = new ArrayList<ModelListener>(); } public void addListener(ModelListener l) { listeners.add(l); } public ArrayList getPoints() { return points; } public void addPoint(Point p) { points.add(p); notifyListeners(); // points changed so notify the listeners. } public void clearAllPoints() { points.clear(); notifyListeners(); // points changed so notify the listeners. } public void deleteLastPoint() { if(points.size() > 0) { points.remove(points.size() - 1); notifyListeners(); // points changed so notify the listeners. } } private void notifyListeners() { for(ModelListener l: listeners) { l.update(); // Tell the listener that something changed. } } public int numberOfPoints() { return points.size(); } public static void testModel() { Model m = new Model(); m.addListener(new ModelListener() { @Override public void update() { System.out.println(true + " (listener)"); } }); System.out.println(m.getPoints() == m.points); Point p1 = new Point(1, 2); Point p2 = new Point(3, 4); m.addPoint(p1); // Listener called. m.addPoint(p2); // Listener called. System.out.println(m.numberOfPoints() == 2); System.out.println(m.points.get(0) == p1); System.out.println(m.points.get(1) == p2); m.deleteLastPoint(); // Listener called. System.out.println(m.numberOfPoints() == 1); System.out.println(m.points.get(0) == p1); m.clearAllPoints(); // Listener called. System.out.println(m.numberOfPoints() == 0); m.notifyListeners(); // Listener called. } }修改下述代码:

根据错误:AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix',修改下述代码:import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件,并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果,并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

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