clc; clear; syms n t a = 3/4*pi; % 扇形角度 l = 2; % 半径长度 r = linspace(0, l, 100); f = (2*t+pi/6)*sin(n*pi/a); c1 = 2/a * int(f, t, [0, a]) .* (r./a).^(n*pi/a); [t, r] = meshgrid(linspace(0,a,100), r); [x, y] = pol2cart(t, r); u = sum(c1 .* sin(n*pi/a) .* ones(size(r)) .*(r./a).^(n*pi/a), 'all'); mesh(x, y, u);

时间: 2023-06-19 08:05:58 浏览: 142
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EDA/PLD中的用FPGA控制CLC5958型A/D转换器实现的高速PCI数据采集卡

这段代码是用MATLAB语言编写的，主要是为了绘制一个扇形区域内的函数图像。具体来说，它先定义了扇形区域的角度和半径长度，然后用符号计算工具箱中的syms函数定义了两个符号变量n和t，接着用linspace函数在半径范围内生成100个均匀分布的点r，用一个函数f表示在扇形区域内的函数关系。然后根据扇形的面积，利用积分方法计算出系数c1。接下来利用meshgrid函数生成网格点坐标，并用pol2cart函数将极坐标转换为直角坐标，最后根据生成的网格点坐标和系数c1计算出函数的值u，并利用mesh函数绘制出图像。
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《clc4-中国图书馆分类法软件电子版第4版》是一款专门为图书馆管理和图书分类设计的专业软件，它基于中国图书馆分类法（简称“中图法”）的第四版内容，为图书馆工作人员提供了便捷、高效的分类工具。中图法是中国...

clc;clear;close all syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)));%悬链线方程 dy=diff(y,1);%求导 x=linspace(-112.6,112.6,564); b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))); k1=eval(dy);%切线斜率 x0=x;y0=b; syms x y=k1.*(x-x0)+y0;%切线方程 k2=-1./k1; syms x y=k2.*(x-x0)+y0;%法线方程 syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30; for ii=1:564 m=x0(ii);n=y0(ii);k=k2(ii); syms x y k m n [x,y]=solve('k.*(x-m))-y+n=0','300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y=0'); p(ii) = sqrt((x-m)^2 + (y-n)^2); end

1. 在使用linspace生成x数组时，可以使用向量化方式代替循环方式，例如：x = linspace(-112.6, 112.6, 564)。 2. 在计算切线方程和法线方程时，可以使用矩阵计算代替循环方式，例如： k1 = eval(dy); x0...

clc;clear; tic syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)));%悬链线方程 dy=diff(y,1);%求导 x=linspace(-112.6,112.6,564); b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))); k1 = eval(dy); x0 = x; y0 = b; k2 = -1./k1; syms x y y=k2.*(x-x0)+y0;%法线方程 m = x0.'; n = y0.'; k = k2.'; [x, y] = solve(k.*(x-m)-y+n, 300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y); p = sqrt((x-m).^2 + (y-n).^2); toc

其中，syms x y 声明了 x 和 y 为符号变量，y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))) 计算了悬链线的方程，dy=diff(y,1) 对 y 求导，x=linspace(-112.6,112.6,564) 生成了一系列 x 值，b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))) ...

代码错误追踪clc;clear; tic syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)));%悬链线方程 dy=diff(y,1);%求导 x=linspace(-112.6,112.6,564); b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))); k1 = eval(dy); x0 = x; y0 = b; k2 = -1./k1; syms x y y=k2.*(x-x0)+y0;%法线方程 m = x0.'; n = y0.'; k = k2.'; [x, y] = solve(k.*(x-m)-y+n, 300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y); p = sqrt((x-m).^2 + (y-n).^2); toc

1. "Undefined function or variable 'sec'": 这是因为在 MATLAB 中，sec 函数计算的是弧度制下的 secant 值，需要将角度转化为弧度，可以使用 deg2rad 函数将角度转为弧度后再计算。 2. "Subscript indices must ...

close all clear clc disp('***** 基于EKF的位置速度观测组合导航程序 *****'); disp('Step1:加载数据;'); load IMU_data200.mat %惯导原始数据 load Reference_data.mat %GPS测量数据 disp('Step2:初始化参数;'); %% 一些导航参数常数项 WIE = 7.292115e-5; % 地球自转角速度 r0 = 6378137.0; % 地球半径 EE = 0.0818191908426; % 偏心率 d2r = pi/180; % degree to radian r2d = 180/pi; % radian to degree dh2rs = d2r/3600; % deg/h to rad/s %% 导航坐标系下初始化姿态，速度，位置 yaw = (0)*pi/180;%航向角 pitch = 0*pi/180;%俯仰角 roll = 0*pi/180;%滚动角 cbn=eul2dcm(roll,pitch,yaw); cnb=cbn'; q=dcm2quat(cbn)'; Vn=0;%北向速度 Ve=0;%东向速度 Vd=0;%地向速度 V_last=[Vn Ve Vd]'; Lati = 31.4913627505302*pi/180;%纬度 Longi= 120.849577188492*pi/180;%经度 Alti = 6.6356;%高度 sampt0=1/200;%惯导系统更新时间 Rn = r0*(1-EE^2)/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^1.5; %子午圈曲率半径 Re = r0/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^0.5; %卯酉圈曲率半径 g_u = -9.7803267711905*(1+0.00193185138639*sin(Lati)^2)... /((1-0.00669437999013*sin(Lati)^2)^0.5 *(1.0 + Alti/r0)^2); g = [0 0 -g_u]';%重力 g0=9.80665; %% 卡尔曼滤波P、Q、R设置 % P的设置 std_roll = (5)*d2r; std_pitch = (5)*d2r; std_yaw = (60)*d2r; std_vel = 0.1; std_pos = 5; std_gyro = 3*0.5*dh2rs; % 陀螺随机漂移0.5度/小时 std_acc = 3*0.15e-3*g0; % 加表零偏0.15mg Pfilter = diag([std_roll^2 std_pitch^2 std_yaw^2 std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 std_pos^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_acc^2 std_acc^2 std_acc^2]); % Q的设置 std_Wg = 0.15*(2.909*1e-4); % 陀螺漂移噪声,度/根号小时转化成rad/根号秒 std_Wa = 0.21/60/3; % 加表漂移噪声 Qkf = diag([std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wa^2 std_Wa^2 std_Wa^2]); G = zeros(15, 6); F = zeros(15); F_i=zeros(9,9); F_s=zeros(9,6); H = zeros(6,15); H(1:3,4:6) = eye(3); H(4:6,7:9) = eye(3); % R的设置 R = diag([std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos)^2]);

这段代码是一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的位置速度观测组合导航程序的初始化部分，主要是对一些导航参数常数项进行初始化，并设置卡尔曼滤波的P、Q、R参数。具体内容如下： 1. 初始化一些导航参数常数项，如地球...

1.close all; clear all; clc;   2.coe =[0 254 35 166 90 221 2 0]; %滤波器系数   3.    4.len = length(coe); % 滤波器阶数   5.Fs=80000; % 采样率   6.T=0.015; % 时间   7.dt=1.0/Fs; % 时间刻度   8.N=T/dt; % 点数   9.t=linspace(0,T,N); % 时间向量   10.x = sin(2*pi*500*t); % 输入信号,500KHz   11.y = sin(2*pi*13000*t); % 输入信号,13000Hz   12.z=x+y;   13.outputY = conv(z,coe)/(2^len); % 输出信号   14.    15.subplot(211)   16.plot(t,z);   17.subplot(212)   18.plot(outputY)  

4. 第5-9行：定义了采样率Fs、时间长度T、时间刻度dt、采样点数N和时间向量t。 5. 第10-11行：定义了两个输入信号x和y，分别为500KHz和13000Hz的正弦波信号。 6. 第12行：将两个输入信号相加得到混合信号z。 7. ...

clc;clear;close all; m = 5; %铁锅的质量 k = 500; %弹簧的倔强系数 r = 0.3; %铁锅的半径 l0 = 0.8; %弹簧的原长 g = 10; %重力加速度 syms y z theta; a = sqrt((y-r*cos(theta))^2+(z-r*sin(theta))^2); %|OA| b = sqrt(3/4*r^2+(y+r/2*cos(theta))^2+(z+r/2*sin(theta))^2); %|OD| c = -r*cos(theta)*(z-r*sin(theta)-50)+r*sin(theta)*(y-r*cos(theta)); d = r/2*cos(theta)*(z+r/2*sin(theta))-r/2*sin(theta)*(y+r/2*cos(theta)); eq1 = k*(a-0.8)*(y-r*cos(theta))/a + 2*k*(b-0.8)*(y+r/2*cos(theta))/b; eq2 = k*(a-0.8)*(z-r*cos(theta))/a + 2*k*(b-0.8)*(z+r/2*cos(theta))/b - 100; eq3 = k*(a-0.8)/a*c+2*k*(b-0.8)/b*d-25*r*sin(theta); % 定义方程组 x(1) = y; x(2) = z; x(3) = theta; fun = @(x) [eq1;eq2;eq3]; % 初始值 x0 = [0.8; 0.8; 0]; % 求解方程组 solution = fsolve(fun, x0);

不过，我注意到你并没有使用之前定义的变量m、g和r。如果这些变量在方程中有用到，请确保在计算时进行相应的修改和使用。此外，如果你希望输出结果或进行进一步的计算，可以根据需要对solution进行处理。 请问还有...

对以下代码进行分析；% 例1,设计一个带通滤波器，其参数为：ws1=0.2*pi;wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi;ws2=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-75dB; % 根据阻带要求选择布莱克曼窗。 clear;clc; ws1=0.2*pi; wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi; ws2=0.8*pi; Ap=-3; As=-75; wd=min((wp1-ws1),(ws2-wp2)); wc1=(ws1+wp1)/2; wc2=(ws2+wp2)/2; % 计算窗口长度 N=ceil(11*pi/wd); % 计算窗口 w_bla=(blackman(N+1))'; hd=ideal_lp(wc2,N+1)-ideal_lp(wc1,N+1);%低通 h=hd.*w_bla; % 采用窗函数设计法完成低通滤波器的设计，参数为： wp1=0.35*pi; wp=0.35*pi;ws=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-45dB; % 阻带要求是As % 采用窗函数设计法完成低通滤波器的设计 % 采用汉明窗以及ideal_lp函数 % 参数为：wp1=0.35pi; wp=0.35pi; ws=0.8*pi; Ap=-3dB, As=-45dB clear;clc; % 参数设置 wp1 = 0.35*pi; % 通带截止频率1 wp = 0.35*pi; % 通带截止频率2 ws = 0.8*pi; % 阻带截止频率 Ap = 3; % 通带最大衰减 As = 45; % 阻带最小衰减 % 计算滤波器阶数和截止频率 delta_w = ws - wp; delta_p = (10^(Ap/20)-1)/(10^(Ap/20)+1); delta_s = 10^(-As/20); A = -20*log10(min(delta_p,delta_s)); n = ceil((A-8)/(2.285*delta_w/pi)); wc = (wp+ws)/2; % 汉宁窗窗函数设计法 h = fir1(n, wc/pi, hann(n+1)); % 绘制滤波器幅频特性曲线 [H, W] = freqz(h, 1, 1024); figure; plot(W/pi, 20*log10(abs(H)));title('低通滤波器幅频特性曲线');xlabel('频率/\pi');ylabel('幅值/dB'); fvtool(h, 1); clear;clc; % 定义参数 ws = 0.2*pi; % 通带截止频率 wp = 0.35*pi; % 阻带截止频率 Ap = 3; % 通带最大衰减量 As = 50; % 阻带最小衰减量 % 计算数字滤波器阶数和截止频率 [N, wn] = buttord(wp/pi, ws/pi, Ap, As); % 设计数字滤波器b和a分别是分子和分母多项式的系数 [b, a] = butter(N, wn, 'high'); % 绘制滤波器频率响应曲线 freqz(b, a); fvtool(b, a);

对于带通滤波器，先根据阻带要求选择布莱克曼窗，然后计算窗口长度。接着利用ideal_lp函数得到低通滤波器的理想频率响应，再用窗函数乘上，得到带通滤波器的频率响应。 对于高通滤波器，采用汉宁窗窗函数设计法，先...

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');

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...

clc;clear; %% 定义未知量 syms = b G_a G_bc x_a x_bc a c; %定义已知量 R = 0.3; k = 500; G = 50; F = 50; % F_a = 30; % F_bc = 20; %求解角度b e = [tan(b) == 3/4]; s = solve(e); b = b*180/pi; %求解 eqns = [(sqrt((x_bc)^2-(3/4)*R^2))/x==F_bc; k*x_a==F_a;cos(b+c)*sqrt((9/64)*R^2+(1/4)*R^2)==a; G_a*a==G_bc*((3/2)*R*cos(c)-a); cos(a)*F_a==G_a; cos(b)*F_bc==G_bc; G_a+G_bc==G+F]; vars = [G_a,G_bc,x_a,x_bc,a,c]; sol = solve(eqns,vars); %将a,c转化为弧度制 a = rad2deg(sol.a); c = rad2deg(sol.c);

在这个问题中，已知一些量，如R、k、G、F、F_a和F_bc等，需要求解b、G_a、G_bc、x_a、x_bc、a和c等未知量。代码中使用了MATLAB的符号计算工具箱，定义了未知量和已知量，并使用solve函数解方程组得到未知量的值。这...

clear clc t= -100:0.001:100; % 初值： 增量： 终 值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

- clear 和 clc 分别是清空变量和清空命令窗口的指令。 - t = -100:0.001:100 定义了一个从 -100 到 100 的数组，步长为 0.001，用于后面计算函数的取值。 - syms x 定义了一个符号变量 x。 - y = x/(x * x...

clc,clear w=2.2143 %波浪频率 M=4866 %浮子质量 m=2433 %振子质量 k=80000 %弹簧刚度 l=0.5 %弹簧原长 b=167.8395 %垂荡兴波阻尼系数 rho=1025 %海水密度 g=9.8 %重力加速度 f=4890 %垂荡激励力振幅 R=1 %浮子半径 S=pi*R^2 %浮子投影底面积 mm=1165.992 %垂荡附加质量 h=0.8 %圆锥的高 F0=rho*g*(1/3*pi*R^2*h); %圆锥部分所受浮力 d=((m+M)*g-F0)/(rho*g*S); %平衡状态下圆柱部分浸水深度 x0=m*g/k; %弹簧初始压缩量 f1=-w^2*A*(M-mm)*cos(w*t+phi2)-f*cos(w*t)+M*g+k*x0-2*A*k*sin(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin(phi2-phi1)-b*w*A*sin(w*t+phi2)-2*beta*w*A*cos(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin((phi2-phi1)/2)-F0-rho*g*S*d+A*rho*g*S*A*cos(w*t+phi2); f2=k*x0-2*A*k*sin(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin(phi2-phi1)-m*g-2*beta*w*A*cos(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin((phi2-phi1)/2)+m*w^2*A*cos(w*t+phi1); f3=t-100; t>100; beta>0&beta<10000 P=2*beta*w^2*A^2*(sin((phi1-phi2)/2))^2;求利用matlab编程求P的最大值

f = @(x) -2*x(1)^2*x(2)^2*(sin((x(3)-x(4))/2))^2; % 定义约束条件 nonlcon = @(x) deal([], [x(2)-10000; x(2); x(3); x(4)]); % 定义初始点 x0 = [1; 1; 1; 1]; % 定义变量的上下界 lb = [0; -Inf; -Inf; -...

clc;clear all; N1=597; N2=1104; Rdc=ones(N1,N2); fx=64; fy=64; for i=1:N1 for j=1:N2 % Mac(i,j)=cos(j/f*2*pi+pi/2); Mac(i,j)=cos(j/fx*2*pi); Macheng(i,j)=cos(i/fy*2*pi); end end I1=0.6*Rdc+0.3*Mac;%AC+DC分量，与传统方法参数一致 I2=0.6*Rdc+0.3*Macheng; % I1=0.5*Rdc+0.5*Mac;%AC+DC分量 figure; subplot(121); imagesc(I1); subplot(122); imagesc(I2); colormap(jet);

这是一段MATLAB代码，它创建了一个...最后，根据计算得到的变量值，分别计算了I1和I2两幅图像，并使用subplot和imagesc函数进行显示。 请问您希望了解这段代码的具体功能或者有其他相关的问题吗？我会尽力为您解答。

clc; clear all; close all; fs = 44100; dt = 1/fs; T16=0.25; t16 = 0:dt:T16; [temp, k] = size(t16); t4 = linspace(0,4*T16,4*k); t8 = linspace(0,2*T16,2*k); t3_16 = linspace(0,3*T16,3*k); [temp, i] = size(t4); [temp, j] = size(t8); f = 440*(1/2)^(5/12); d = 2^(1/12); mod4 = sin(pi*t4/t4(end)); mod8 = sin(pi*t8/t8(end)); mod16 = sin(pi*t16/t16(end)); blk4 = zeros(1,i); blk8 = zeros(1,j); blk16 = zeros(1,k);

接下来，它计算了一些变量(temp、k、i、j)，这些变量将用于创建合成信号的长度和块大小。然后，它定义了一些频率和音调相关的变量(f、d)。最后，它创建了一些空的块向量(blk4、blk8、blk16)，这些向量将用于存储合成...

clear clc c=3.0e8; e=1.60210e-19; me=9.10908e-31; epsilon=8.854187818e-12; %真空介电常数 h=6.626e-34; K1=2^8-1; %光束的精度 lamda=800e-9; %波长 omega=2*pi*c/lamda; %角频率 k0=2*pi/lamda; %波数 w0=1e-5;% 10um %束腰半径，光束的宽度 Sr0=5e-04;% 0.5mm %光束半径 r0=6; %10um aa=0.9; sigma=1.2; %非局域系数σ

这段代码定义了一些常数和参数，包括真空中的光速 c、元电荷 e、电子质量 me、真空介电常数 epsilon、普朗克常数 h、光束的精度 K1、波长 lamda、角频率 omega、波数 k0、束腰半径 w0、光束半径 Sr0、光束半径 r0、...

clc; clear; close all; % 定义参数 fc = 2e3; % 载波频率 fs = 64 * fc; % 采样频率 T = 8 / fc; % 基带信号周期 Ts = 1 / (2 * fc); % 输入信号周期 B = 0.5 / T; % 基带带宽 BbTb = 0.5; % 3dB带宽 % 生成数字序列和基带信号 data = [0 0 1 0 1 0 1 0]; baseband = generate_baseband(data, fs, T); % GMSK调制 modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb); % 绘制调制后的波形 figure(1); t = 0:1/fs:length(modulated_signal)/fs-1/fs; plot(t, modulated_signal); xlabel('时间/s'); ylabel('幅度'); title('GMSK调制波形00101010'); % 生成基带信号的函数 % 输入参数： % data: 数字序列 % fs: 采样频率 % T: 基带信号周期 % 输出参数： % baseband: 基带信号 function baseband = generate_baseband(data, fs, T) baseband = zeros(1, length(data) * fs * T); for i = 1:length(data) if data(i) == 0 baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = -1; else baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = 1; end end end % GMSK调制的函数 % 输入参数： % baseband: 基带信号 % fc: 载波频率 % fs: 采样频率 % B: 基带带宽 % BbTb: 3dB带宽 % 输出参数： % modulated_signal: 调制信号 function modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb) kf = B / (2*pi); % 调制指数 bt = 0:1/fs:length(baseband)/fs-1/fs; % 基带信号时间序列 gaussian = gausspuls(bt, B/(2*pi*BbTb), 2.5); % 高斯滤波器 baseband_f = filter(gaussian, 1, baseband); % 进行滤波 cumulative_freq = cumsum(baseband_f) / fs * kf; % 计算累积频偏 t = 0:1/fs:length(baseband_f)/fs-1/fs; % 调制信号时间序列 phasor = exp(1j*(2*pi*fc*t + 2*pi*cumulative_freq)); % 产生载波相位 modulated_signal = real(baseband_f .* phasor); % 进行相乘运算，得到调制信号 end % 自定义高斯滤波器函数 % 输入参数： % t: 时间序列 % B: 带宽 % alpha: 音频信号系数 % 输出参数： % g: 高斯函数 function gaussian = gausspuls(t, B, alpha) gaussian = (2 * pi * B * t) .^ alpha .* exp(-(2 * pi * B * t) .^ 2 / (2 * log(2))); end

这是一个 MATLAB 代码，实现了 GMSK 调制。代码中定义了载波频率、采样频率、基带信号周期等参数，并通过 generate_baseband 函数生成了基带信号。接着，通过 gmsk_modulation 函数对基带信号进行 GMSK 调制，得到...

修改一下代码：clc close all clear all %% 定义曲面双缝参数 R = 1; % 曲率半径 d = 2e-3; % 双缝间距 a = 0.5e-3; % 双缝宽度 %% 定义观察屏参数 L = 1; % 屏幕距离 N = 1000; % 屏幕像素数 x = linspace(-0.1, 0.1, N); % 屏幕坐标 %% 计算曲面双缝光程差 y = linspace(-0.1, 0.1, N); % 曲面坐标 [yy, xx] = meshgrid(y, x); phi = 2*pi*R*(1./sqrt(xx.^2 + yy.^2 + R^2) - 1/R); delta_phi = phi(d/2 + yy) - phi(-d/2 + yy); %% 计算光强分布 I = (sin(pi*a*delta_phi/lambda)./(pi*a*delta_phi/lambda)).^2; %% 绘制图像 figure; subplot(1,2,1); imagesc(x, y, I); colormap(gray); axis equal; xlabel('屏幕坐标 (m)'); ylabel('曲面坐标 (m)'); title('曲面双缝干

phi = 2*pi*R*(1./sqrt(xx.^2 + yy.^2 + R^2) - 1/R); delta_phi = phi(d/2 + yy) - phi(-d/2 + yy); %% 计算光强分布 lambda = 633e-9; % 波长 I = (sin(pi*a*delta_phi/lambda)./(pi*a*delta_phi/lambda)).^2; %...

clc,clear; syms n m a=3/4*pi;%扇形角度 l=2;%半径长度 t=linspace(0,a,100); r=linspace(0,l,100); f= (2*m+pi/6).*sin(n*pi/a*m); c1= 2/a*int(f,m,[0,a])*(r/a).^(n*pi/a);%系数 [t,r]=meshgrid(t,r); [x,y]=pol2cart(t,r); u=symsum(c1.*sin(n*pi/a.*t),n,1,5); mesh(x,y,u)

这是一段 MATLAB 代码，用于绘制一个半径为2，扇形角度为3/4π的扇形的傅里叶级数展开。代码中使用了 syms 命令定义了符号变量，linspace 命令生成了一些向量，meshgrid 命令生成了网格，pol2cart 命令将极坐标转换...

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