clc clear % 数值法 %初值 % t的取值范围 tmin = 0; tmax = 100; % 精度 d_doc = 1; doc = (tmax-tmin)/d_doc; % 参数直接在后面改 Pf = 10; m = 700; ii = 0.03; %记得改 i0 = 0.02; nx = 45; r = 0.7*0.01; E = 1; theta = 0.1; d = -0.01; gamma = 1; kc = 20; aerfa = 0.7; lamuda = 0.8; fai = 10; beita = 1; w1 = 2; w2 = 1; n = 0.13; P0 = 25; huibig = 25; iworld=0.025; miu=33600; syms ee dp p P1 = -m*beita*(i0+d)*huibig*Pf/(((-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)+i0*beita+d*beita)... *(kc-huibig)*Pf*((-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)+i0*beita)/beita/aerfa)^(aerfa/(aerfa-1)))-beita*m*(i0+d)*E) eqn = miu*(-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)-iworld*beita)/beita- m*(i0+d)... *(E*p-kc*Pf)*beita/p/(-fai*theta-(w1-w2)*E-log(n)+d*beita)/(kc-huibig)/Pf==0; sol = solve(eqn, E); ee = max(sol); % 找到正根 disp(ee); T = linspace(tmin,tmax,doc); dt = T(2)-T(1); for i = 1:doc result_p(i) = P0; p = P0; eqn = (-fai*theta-(w1-w2)*ee-log(n))/beita+i0-dp/p... -aerfa*(beita*m*(ee*p-huibig*Pf)*(i0+d)/p/(-fai*theta-(w1-w2)*ee-log(n)+i0*beita+d*beita)... /(kc-huibig)/Pf)^((aerfa-1)/aerfa)==0; temp_dp = solve(eqn,dp); temp_dp = double(min(real(temp_dp))); dp1(i) = temp_dp; P0 = P0 + temp_dp*dt; disp(["计算中...",string(i/doc*100)," ％"]); end figure plot(T,result_p) xlabel("t") ylabel("p") figure plot(T,dp1); xlabel("t") ylabel("dp") dp_p = dp1./result_p; figure; plot(T,dp_p) xlabel("t") ylabel("dp/p")错误使用 ^ Either base or exponent must be a scalar. 出错 untitled3 (第 55 行) /(kc-huibig)/Pf)^((aerfa-1)/aerfa)==0;怎么改

时间: 2024-02-11 07:09:39 浏览: 67
这个错误是因为在计算指数运算时，指数或底数不是一个标量（scalar）。你需要确保其中一个是标量。在这种情况下，你可以使用点运算符“.”，例如将： ``` ^(aerfa-1)/aerfa ``` 改为： ``` .^(aerfa-1)/aerfa ``` 这样就可以将指数运算应用于每个数组元素。
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clc clear % 数值法 %初值 % t的取值范围 tmin = 0; tmax = 100; % 精度 d_doc = 1; doc = (tmax-tmin)/d_doc; % 参数直接在后面改 Pf = 10; m = 700; ii = 0.03; %记得改 i0 = 0.02; nx = 45; r = 0.70.01; E = 1; theta = 0.1; d = -0.01; gamma = 1; kc = 20; aerfa = 0.7; lamuda = 0.8; fai = 10; beita = 1; w1 = 2; w2 = 1; n = 0.13; P0 = 25; huibig = 25; iworld=0.025; miu=33600; syms ee dp p P1 = -mbeita*(i0+d)huibigPf/(((-faitheta-(w1-w2)E-log(n)+i0beita+dbeita)... (kc-huibig)Pf((-faitheta-(w1-w2)E-log(n)+i0beita)/beita/aerfa)^(aerfa/(aerfa-1)))-beitam(i0+d)E) eqn = miu(-faitheta-(w1-w2)ee-log(n)-iworldbeita)/beita- m(i0+d)... (Ep-kcPf)beita/p/(-faitheta-(w1-w2)E-log(n)+dbeita)/(kc-huibig)/Pf==0; sol = solve(eqn, E); ee = double(sol(sol>0)); % 找到正根 disp(ee); T = linspace(tmin,tmax,doc); dt = T(2)-T(1); for i = 1:doc result_p(i) = P0; p = P0; eqn = (-faitheta-(w1-w2)ee-log(n))/beita+i0-dp/p... -aerfa(beitam(eep-huibigPf)(i0+d)/p/(-faitheta-(w1-w2)ee-log(n)+i0beita+dbeita)... /(kc-huibig)/Pf)^((aerfa-1)/aerfa)==0; temp_dp = solve(eqn,dp); temp_dp = double(min(real(temp_dp))); dp1(i) = temp_dp; P0 = P0 + temp_dpdt; disp(["计算中...",string(i/doc*100)," ％"]); end figure plot(T,result_p) xlabel("t") ylabel("p") figure plot(T,dp1); xlabel("t") ylabel("dp") dp_p = dp1./result_p; figure; plot(T,dp_p) xlabel("t") ylabel("dp/p")系统说第四十五行 struct 类型的操作数不支持运算符“>"应该怎么改正

非常抱歉，我的回答还是有误。你需要将第45行的 `sol` 先转换成 double 类型，然后再进行大小比较，即： ``` ee = double(sol); ee = ee(ee > 0); ``` 这样就可以找到正根了，同时解决了错误提示。

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

这段代码主要是一个机器学习中的分类问题的例子，它的主要任务是对一个数据集进行训练和测试，以建立一个分类模型，并对模型的性能进行评价。下面是代码的具体解释： 1. `% % 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行`：这部分代码用于清空 MATLAB 的环境变量、关闭图窗、清空变量以及清空命令行，以确保开始时的环境是干净的。 2. `%% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx');`：这部分代码用于读取一个名为“数据集.xlsx”的 Excel 文件中的数据，并将其存储在一个名为“res”的矩阵中。 3. `%% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2);`：这部分代码将读取的数据集划分为训练集和测试集，其中训练集包含前270行数据，测试集包含剩下的数据。训练集中的前12列是输入特征，第13列是输出标签。这部分代码还计算了训练集和测试集的大小，用于后面的模型训练和测试。 4. `f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）`：这部分代码计算了输入特征的维度和输出标签的类别数，以便后面使用。 5. `% % 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test';`：这部分代码将训练集和测试集中的输入特征和输出标签进行了转置，以适应后面模型训练和测试的需要。 6. `% % 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ;`：这部分代码对训练集和测试集中的输入特征进行了归一化处理，以使得不同特征之间的数值范围变得相似。这里使用了 mapminmax 函数进行归一化处理。 7. `% % 参数初始化 pop=5; % 种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化`：这部分代码是对采用 WOA（鲸鱼优化算法）进行超参数优化的过程。其中，pop 表示种群数量，Max_iter 表示最大迭代次数，dim 表示超参数的维度，lb 和 ub 分别表示超参数的上下界，fobj 表示优化的目标函数，Best_score 和 Best_pos 分别表示优化的最佳得分和最佳位置，curve 表示迭代过程中的得分曲线。 8. `% % 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2));`：这部分代码将优化得到的超参数提取出来，用于后面的模型训练。 9. `% % 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性`：这部分代码根据训练集和优化得到的超参数，创建了随机森林（Random Forest）分类模型，并计算了特征的重要性。 10. `% % 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model);`：这部分代码对训练集和测试集进行了模型仿真测试，其中 T_sim1 和 T_sim2 分别表示训练集和测试集的预测结果，Vote1 和 Vote2 分别表示训练集和测试集中每个样本在随机森林中的得票数。 11. `% % 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;`：这部分代码用于计算模型的性能评价指标，其中 error1 和 error2 分别表示训练集和测试集的分类准确率，即预测正确的样本数占总样本数的百分比。
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解释这个代码的意思并给出这个代码每一句的作用clear all; clc; % 参数设置 T_set = 37; % 设置温度 Kp = 1; % 控制增益 Ts = 0.1; % 采样时间 T_sim = 500; % 仿真时间 T_ambient = 25; % 环境温度 heat_max = 100; % 加热器最大功率 % 初始化变量 T_now = T_ambient; % 当前温度 power = 0; % 初始功率为 0 time = 0:Ts:T_sim; % 时间向量 temp = zeros(size(time)); % 温度向量 % 循环仿真 for i = 1:length(time) % 计算误差 error = T_set - T_now; % 计算控制功率 power = Kp * error; % 限制功率在最大值范围内 if power > heat_max power = heat_max; elseif power < 0 power = 0; end % 计算加热后的温度 dTdt = (power / heat_max) * (T_set - T_now); T_now = T_now + dTdt * Ts; % 记录当前温度 temp(i) = T_now; end % 绘图 plot(time,temp); xlabel('Time (sec)'); ylabel('Temperature (Celsius)'); title('去掉PID控制的温度变化');

- clear all：清空工作区和命令窗口中的所有变量和函数。 - clc：清空命令窗口中的所有文本。 - T_set = 37：设置期望温度为37摄氏度。 - Kp = 1：设置控制增益为1。 - Ts = 0.1：设置采样时间为0.1秒。 -...

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1;

- clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。 - m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。 - g表示重力加速度，center1是一个向量，表示神经网络中心的初始值。 - center是...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

% clc：清空命令窗口 % clear all：清除所有变量 % a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma...

%% Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 %% 清空环境变量 clear all clc %% 数据导入 load data1 array_one load data2 array_two %% 训练样本（目标向量） T = [array_one;array_two]'; %% 创建网络 net = newhop(T); %% 数字1和2的带噪声数字点阵（固定法） load data1_noisy noisy_array_one load data2_noisy noisy_array_two %% 数字1和2的带噪声数字点阵（随机法） % noisy_array_one=array_one; % noisy_array_two=array_two; % for i = 1:100 % a = rand; % if a < 0.3 % noisy_array_one(i) = -array_one(i); % noisy_array_two(i) = -array_two(i); % end % end %% 数字识别 % 单步仿真——TS = 1(矩阵形式) % identify_one = sim(net,10,[],noisy_array_one'); % 多步仿真——元胞数组形式 noisy_one = {(noisy_array_one)'}; identify_one = sim(net,{10,10},{},noisy_one); identify_one{10}'; noisy_two = {(noisy_array_two)'}; identify_two = sim(net,{10,10},{},noisy_two); identify_two{10}';

这里提供了两种方式来生成带噪声的点阵：一种是固定法，另一种是随机法（注释部分）。你可以选择其中一种方式进行测试。 最后，通过调用 sim() 函数使用 Hopfield 神经网络模型对带噪声的点阵进行数字识别。先将 ...

%一阶声波方程模拟 clear;clc; %雷克子波 % figure(1); dt=1e-3; tmax=501; t=0:d

tmax=dt:(tmax-1)*dt; %时间范围 f1=10; %第一个子波的频率 f2=20; %第二个子波的频率 t1=1/f1; %第一个子波的周期 t2=1/f2; %第二个子波的周期 a1=2; %第一个子波的振幅 a2=1; %第二个子波的振幅 w=pi/(sqrt...

clc clear all %load shuju.txt data = importdata('180shuju.txt'); % 训练集 p_train=data(1:end,1:4); t_train=data(1:end,5); % 测试集 p_test=data(13:end,1:4); t_test=data(13:end,5); %p_train =shuju; %load jieguo.txt %t_train =jieguo'; %load ceshuju.txt %p_test =ceshuju; %load cejieguo.txt %t_test =cejieguo'; %% 数据归一化 % 训练集 [pn_train,inputps] = mapminmax(p_train'); pn_train = pn_train'; pn_test = mapminmax('apply',p_test',inputps); pn_test = pn_test'; % 测试集 [tn_train,outputps] = mapminmax(t_train'); tn_train = tn_train'; tn_test = mapminmax('apply',t_test',outputps); tn_test = tn_test'; X=pn_train; Y=tn_train; % 遗传算法优化结构参数 lb = [0.01,0.01,1]; % 参数下界 ub = [100,10,4]; % 参数上界 nvars = 3; % 参数个数 fitnessfcn= @(x)svm_fitness(x,X, Y); % 目标函数 options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'StallGenLimit', 20); % 设置遗传算法参数 [xl, fval] = ga(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [],lb,ub, [], options); model = svmtrain(Y, X, ... sprintf('-s 0 -t %d -c %f -g %f', xl(3), xl(1), xl(2))); % 使用最优参数训练支持向 %% SVM仿真预测 [Predict_1,error_1,preb1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model); [Predict_2,error_2,preb2] = svmpredict(tn_test,pn_test,model);

这段代码看起来没有明显的语法错误，但是不清楚 svm_fitness 函数的具体实现以及数据的特征。建议您先检查一下 svm_fitness 函数的实现是否正确，以及数据是否符合 SVM 的要求（例如是否线性可分、是否存在噪声等）...

请逐条解释下面这段程序：clear clc %%%%主从博弈%%% PL=[1733.66666666000;1857.50000000000;2105.16666657000;2352.83333343000;2476.66666657000;2724.33333343000;2848.16666657000;2972;3219.66666657000;3467.33333343000;3591.16666657000;3715.00000000000;3467.33333343000;3219.66666657000;2972;2600.50000000000;2476.66666657000;2724.33333343000;2972;3467.33333343000;3219.66666657000;2724.33333343000;2229;1981.33333343000]; a=0.55*PL/mean(PL); b=0.55/mean(PL)*ones(24,1);; %b=zeros(24,1); lb=0.2; ub=1; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1];%%%早出晚归型 T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1];%%%上班族 T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0];%%%夜班型 Ce=sdpvar(24,1);%电价 Pb=sdpvar(24,1);%购电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 C=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.7,Pb>=0];%边界约束 C=[C,Pc1+Pc2+Pc3==Pb];%能量平衡 L_u=sdpvar(1,3);%电量需求等式约束的拉格朗日函数 L_lb=sdpvar(24,3);%充电功率下限约束的拉格朗日函数 L_ub=sdpvar(24,3);%充电功率上限约束的拉格朗日函数 L_T=sdpvar(24,3);%充电可用时间约束的拉格朗日函数 f=200*L_u(1)*(0.9*42-9.6)+150*L_u(2)*(0.9*42-9.6)+50*L_u(3)*(0.9*42-9.6)+sum(sum(L_ub).*[32*30,32*30,16*30])-sum(a.*Pb+b.*Pb.^2);%目标函数 C=[C,Ce-L_u(1)*ones(24,1)-L_lb(:,1)-L_ub(:,1)-L_T(:,1)==0,Ce-L_u(2)*ones(24,1)-L_lb(:,2)-L_ub(:,2)-L_T(:,2)==0,Ce-L_u(3)*ones(24,1)-L_lb(:,3)-L_ub(:,3)-L_T(:,3)==0];%KKT条件 C=[C,sum(Pc1)==200*(0.9*42-9.6),sum(Pc2)==150*(0.9*42-9.6),sum(Pc3)==50*(0.9*42-9.6)];%电量需求约束 for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,Pc1(t)==0]; else C=[C,L_T(t,1)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,Pc2(t)==0]; else C=[C,L_T(t,2)==0]; end if T_3(t)==0 C=[C,Pc3(t)==0]; else C=[C,L_T(t,3)==0]; end end

这段程序主要是用来求解一个主从博弈...10. 循环遍历每个时间点，并根据 T_1、T_2 和 T_3 的取值，添加相应的约束条件。如果某一类车的充电可用时间为 0，则其对应的充电功率必须为 0，否则必须满足充电可用时间约束。

clc clear all %% img_in = imread('ILSVRC2017_test_00000237.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2); img_lab = rgb2lab(img_in); img_L_mean = mean(mean(img_lab(:,:,1))); img_a_mean = mean(mean(img_lab(:,:,2))); img_b_mean = mean(mean(img_lab(:,:,3))); %% %高斯滤波 img_R = img_in(:,:,1); img_G = img_in(:,:,2); img_B = img_in(:,:,3); w = fspecial('gaussian',[7 7]); img_R_blur = imfilter(img_R,w); img_G_blur = imfilter(img_G,w); img_B_blur = imfilter(img_B,w); img_blur = cat(3,img_R_blur,img_G_blur,img_B_blur); figure('name','滤波') imshow(img_blur) img_lab_blur = rgb2lab(img_blur); %% %计算显著图 Sd = zeros(m,n); for i = 1:m for j = 1:n Sd(i,j) = sqrt((img_L_mean - img_lab_blur(i,j,1))^2 + (img_a_mean - img_lab_blur(i,j,2))^2 + (img_b_mean - img_lab_blur(i,j,3))^2); end end %归一化 Sd_normalized = figure_normalize(Sd); imwrite(Sd_normalized,'FT_saliency.jpg') figure imshow(Sd_normalized) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function Out_image = figure_normalize(In_image) % 归一化至0-1 o_max_image = max(max(In_image)); o_min_image = min(min(In_image)); Out_image = double(In_image - o_min_image)/double(o_max_image - o_min_image); end改进该代码使其能在matlab上运行

clc; clear all; img_in = imread('ILSVRC2017_test_00000237.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2); img_lab = rgb2lab(img_in); img_L_mean = mean(mean(img_lab(:,:,1))); img_a_mean = mean(mean...

clc clear % 读取音频文件A和水印音频 [audio_A, Fs] = audioread('D:/school/毕业设计/音频回声3.wav'); watermark_audio = 'D:/school/毕业设计/1/shuiyin1.wav'; bits = dec2bin(double(watermark_audio), 8)'; watermark_audio = reshape(str2num(bits(:)'), [], 1); % 提取水印音频的LSB算法嵌入的水印信息 watermark_bits = de2bi(round((watermark_audio+1)/2 * 255)); watermark = watermark_bits(:, end); % 在音频A中查找水印信息 window_size = length(watermark_audio); step_size = window_size / 2; n_windows = floor((length(audio_A) - window_size) / step_size) + 1; found_watermark = false;

[watermark_audio, Fs_watermark] = audioread('D:/school/毕业设计/1/shuiyin1.wav'); % 将水印音频转换为二进制数 bits = dec2bin(watermark_audio, 8)'; watermark_audio_bin = bin2dec(bits); % 提取水印音频...

优化这段代码clc;clear % 参数设置 L = 1; % 空间长度 T = 1; % 总时间 c = 1; % 波速 dx = 0.001; % 空间步长 dt = 0.001; % 时间步长 % 空间和时间离散化 x = 0:dx:L; % 离散空间网格 t = 0:dt:T; % 离散时间步长 N = length(x); % 空间网格数 M = length(t); % 时间步长数 % 初值条件和边界条件 u0 = sin(pi*x/L); % 初始条件 u_boundary = zeros(1, M); % 边界条件 % 傅里叶变换求解一维波动方程 k = (2*pi/L) * [0:(N/2) (-N/2):-1]; % 波数向量 u = zeros(N, M); % 存储解 u(:, 1) = u0; % 初始条件 U = fft(u(:, 1)); % 初始条件的傅里叶变换 for j = 2:M U = U.*(exp(-1i*c*k*dt)'); % 傅里叶变换求解 u(:, j) = ifft(U); % 逆傅里叶变换得到解 end u=real(u); % 计算解析解 u_exact = zeros(N, M); for j = 1:M t_j = t(j); u_exact(:, j) = sin(pi*x/L) .* cos(pi*c/L*t_j); end % 计算误差 error = abs(u - u_exact); % 可视化解 figure; mesh(t, x, u'); xlabel('时间'); ylabel('空间'); zlabel('解 u(x, t)'); title('解 u(x, t)的可视化'); % 可视化误差 figure; mesh(t, x, error'); xlabel('时间'); ylabel('空间'); zlabel('误差'); title('误差的可视化');

t = 0:dt:T; % 离散时间步长 N = length(x); % 空间网格数 M = length(t); % 时间步长数 %% 初值条件和边界条件 u0 = sin(pi*x/L); % 初始条件 u_boundary = zeros(1, M); % 边界条件 %% 傅里叶变换求解一维波动...

%1.read data %2.notch filter & band-pass filter %3.rereference & channel selection %addpath(genpath('D:\toolbox\eeglab\functions')); %addpath(genpath('D:\toolbox\eeglab\plugins')); %addpath('I:/toolboxsum/fieldtrip'); ft_defaults; clc,clear; % set preprocessing parameter date ='DRM'; sub_selected=[7];%setdiff() run_num=6; ele_region = 'all'; ele_selection = 'yes'; hemisphere = 'both'; %preprocess parameters reref_type = 'avg';%['avg','bipolar']; band_filter = 'yes'; filter_type = 'band_pass'; notch_filter = 'yes'; p.notch_fre = [50 100 150 200];%Hz p.filter_limits= [0.5 200]; p.downsample_set=1; p.sr = 250; save_reref_data = 1;

addpath(genpath('D:\toolbox\eeglab\functions')); addpath(genpath('D:\toolbox\eeglab\plugins')); 然后，您可以使用EEGLAB函数来读取数据，例如使用pop_loadset函数读取一个数据集文件： matlab EEG ...

clc,clear Eb_N0_log=0:0.5:10; %设置信噪比 Eb_N0=10.^(Eb_N0_log/10); R_coded=4/7; %R BER_coded=zeros(1,21); %store BER in different Eb/N0 G=[1 1 0 1 0 0 0; 0 1 1 0 1 0 0; 1 1 1 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 0 1]; %信号编码矩阵 H=[1 0 0 1 0 1 1; 0 1 0 1 1 1 0; 0 0 1 0 1 1 1]; %校验比特矩阵

- clc, clear：清除命令窗口和工作区中的变量，以避免混淆。 - Eb_N0_log=0:0.5:10;：设置不同的信噪比（Eb/N0）值，从0到10，步长为0.5。 - Eb_N0=10.^(Eb_N0_log/10);：将dB单位的信噪比转换为线性单位，并存储在...

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 本程序的目的是设计控制器u，确保变量x能够很好地跟踪期望位移xr和期望速度dxr clc; clear all; k2=2; %%%%%%%%%%%%%% 经验值，个人根据经验值自己设定 %%%%%%%%%%%%%%%%%% 仿真步长、采样间隔 ts=0.1; TT=40; iter=TT/ts; % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考位移、速度、加速度 % xr=zeros(1,iter); % dxr=zeros(1,iter); % ddxr=zeros(1,iter); % x=zeros(2,iter); %%%%%%%%%%%%%%%% 定义变量x为3维 x_0=[0;0;0]; x_1=[-1000;0;0]; x_2=[-2000;0;0]; %%%%%%%%%%%%%%%% 变量x的初值 % % % u=zeros(1,iter); %%%%%%%%%%%%%%%% 控制器 % %% 参数 L=1000; %%%%安全距离 g=9.8; h_0=200; j_0=80; m0=500000; a0=1; b0=0.3; c0=0.05; l0 = randi([0, 2000],1); R= randi([300,1000]); lambda = 0.01; % 指数分布的参数，可以根据需要调整 R = round(max(300, exprnd(1/lambda))); % 生成符合指数分布的随机数，并将其四舍五入为整数，同时限制其最小值为300 p = 0.8; % 0出现的概率为0.5，可以根据需要调整 l0 = binornd(1, p)*(randi([0, 200]) + 1); % 生成符合二项分布的随机数，如果随机数为0，则将其设置为1，然后再乘以一个随机数，在0到200之间变化 aerfa0=0.000001; w0_max=2500000; w0_min=-2500000; angle0=rand*pi/180; U0=10^7; E0=10^5; beta0=6; q0=77; p0=79; time=zeros(1,iter); for k=1:iter time(k)=k*ts; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考位移、速度、加速度 time_points=0:TT/40:TT; velocity_points=[0, 6, 12, 17, 22, 27, 32, 37, 41, 45,... 48, 51, 54, 57, 60, 62.5, 62.5, 62.5, 62.5, 61.5,... 62.2, 62.4, 62.4, 62.5, 60, 57, 54, 51, 48, 47,... 45, 40, 35, 30, 28, 26, 24, 22, 19, 10, 0]; dxr(k)=interp1(time_points,velocity_points,time(k),'spline'); if k<2 xr(k)=0; ddxr(k)=0; else xr(k)=xr(k-1)+ts*dxr(k); ddxr(k)=(dxr(k)-dxr(k-1))/ts; end

在程序中定义了一些参数和变量，如仿真步长、采样间隔、参考位移、速度、加速度、变量x的初值和控制器u等。程序中还使用了一些插值函数和数学计算函数，如interp1()函数和randi()函数等。在程序中，通过控制器u来...
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