帮我用matlab编写这段话的程序 数值仿真实验针对40辆车的车队，车队中普通车的比例为0.5，网联车比例Pc在0~0.5之间，自动化车辆比例为0.5-Pc，各车辆相对空间位置具有随机性，其中普通车采用FVD跟驰模型，网联车辆采用CACC跟驰模型，自动化车辆采用IDM跟驰模型。其中紧跟普通车的网联车将退化为普通车．车队以15 m/s的速度行驶于平衡态，头车产生－0．5 m/s2的小扰动打破平衡态，小扰动持续2 s，然后头车保持14 m/s的恒定速度行驶至仿真结束，仿真步长为0．1 s，并绘制仿真结果图

以下是Matlab代码实现：

% 参数设置
num_vehicles = 40; % 车队中车辆数目
pc = linspace(0, 0.5, 11); % 网联车比例
num_pc = length(pc); % 网联车比例数量

% 模型选择
fvd_model = @(v_lead, v, d) max(0, (v_lead - v) + v.*(v - v_lead + d)/d^2); % FVD跟驰模型
cacc_model = @(v_lead, v, d, d_lead) (v_lead - v)/d + 0.5*(v_lead - v)*(v_lead - v - d_lead + d)/(d*d_lead); % CACC跟驰模型
idm_model = @(v_lead, v, d) 1 - (v/v0)^delta - (s + v*(v - v_lead))/(2*sqrt(a*b)); % IDM跟驰模型

% 初始化车队
vehicles = cell(1, num_vehicles);
for i = 1:num_vehicles
    if i <= num_vehicles*0.5 % 普通车
        vehicles{i}.model = fvd_model; % FVD跟驰模型
    else % 自动化车辆
        vehicles{i}.model = idm_model; % IDM跟驰模型
    end
    vehicles{i}.pos = (i-1)*20; % 初始位置
    vehicles{i}.speed = 15; % 初始速度
    vehicles{i}.leader = []; % 初始无前车
end

% 仿真参数设置
dt = 0.1; % 步长
T = 1000; % 仿真时间
t = 0:dt:T; % 时间序列
num_steps = length(t);

% 初始化结果
positions = zeros(num_vehicles, num_steps);
speeds = zeros(num_vehicles, num_steps);

% 仿真循环
for j = 1:num_pc % 遍历网联车比例
    for i = 1:num_vehicles % 遍历车队
        if i > num_vehicles*0.5 % 网联车
            if rand < pc(j) % 确定网联车是否启用CACC跟驰模型
                vehicles{i}.model = cacc_model; % CACC跟驰模型
            else % 否则使用IDM跟驰模型
                vehicles{i}.model = idm_model; % IDM跟驰模型
            end
        end
        vehicles{i}.leader = []; % 初始无前车
    end
    vehicles{1}.speed = 14.5; % 头车速度打破平衡态
    for i = 1:num_steps % 遍历时间
        % 更新每辆车的位置和速度
        for k = 1:num_vehicles
            % 确定前车
            if k == 1
                vehicles{k}.leader = [];
            else
                vehicles{k}.leader = vehicles{k-1};
            end
            % 计算加速度
            if isempty(vehicles{k}.leader) % 无前车
                a = vehicles{k}.model([], vehicles{k}.speed, 1000); % 跟驰模型不依赖前车距离
            else % 有前车
                d_lead = vehicles{k}.pos - vehicles{k}.leader.pos;
                a = vehicles{k}.model(vehicles{k}.leader.speed, vehicles{k}.speed, d_lead);
            end
            % 更新速度和位置
            vehicles{k}.speed = vehicles{k}.speed + a*dt;
            vehicles{k}.pos = vehicles{k}.pos + vehicles{k}.speed*dt;
            % 记录结果
            positions(k, i) = vehicles{k}.pos;
            speeds(k, i) = vehicles{k}.speed;
        end
    end
    % 绘图
    figure
    plot(t, speeds)
    xlabel('Time (s)')
    ylabel('Speed (m/s)')
    title(sprintf('PC = %.2f', pc(j)))
    legend('Vehicle 1', 'Vehicle 2', 'Vehicle 3', 'Vehicle 4', 'Vehicle 5', 'Vehicle 6', 'Vehicle 7', 'Vehicle 8', 'Vehicle 9', 'Vehicle 10', 'Vehicle 11', 'Vehicle 12', 'Vehicle 13', 'Vehicle 14', 'Vehicle 15', 'Vehicle 16', 'Vehicle 17', 'Vehicle 18', 'Vehicle 19', 'Vehicle 20', 'Vehicle 21', 'Vehicle 22', 'Vehicle 23', 'Vehicle 24', 'Vehicle 25', 'Vehicle 26', 'Vehicle 27', 'Vehicle 28', 'Vehicle 29', 'Vehicle 30', 'Vehicle 31', 'Vehicle 32', 'Vehicle 33', 'Vehicle 34', 'Vehicle 35', 'Vehicle 36', 'Vehicle 37', 'Vehicle 38', 'Vehicle 39', 'Vehicle 40')
end

该程序首先设置了车队中车辆数目和网联车比例，并定义了三种跟驰模型。然后初始化了车队的位置、速度和跟驰模型，并进行了仿真参数和结果的初始化。

仿真循环中，首先更新了每辆车的前车，并计算了加速度。然后更新了每辆车的速度和位置，并记录了结果。最后根据不同的网联车比例绘制了仿真结果图。