% 绘制函数图形x1 = linspace(-3, 3, 101);x2 = linspace(-3, 3, 101);[X1, X2] = meshgrid(x1, x2);Z = X1 + 2*X2 - 1;contour(X1, X2, Z, [0 0], 'LineWidth', 2);hold on;Z = 2*X1.^2 + X2.^2 - 5;contour(X1, X2, Z, [0 0], 'LineWidth', 2);% 修正牛顿法迭代x = x0;plot(x(1), x(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);for i = 1 : 10 % 计算 f(x) 和 J(x) f = myfun(x); J = jacobianest(@myfun, x); % 计算下一次迭代解 delta_x = - J \ f; x = x + delta_x; % 绘制迭代点和迭代方向 plot(x(1), x(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); quiver(x(1)-delta_x(1), x(2)-delta_x(2), delta_x(1), delta_x(2), 'k', 'LineWidth', 1, 'MaxHeadSize', 0.5); % 判断是否达到迭代精度 if norm(delta_x, inf) < 1e-3 break; endend% 绘制最终迭代解plot(x(1), x(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);hold off;

时间: 2023-09-16 14:11:55 浏览: 149
好的,根据你的要求,我修改了代码,并添加了注释以帮助理解,代码如下: ``` % 绘制函数图形 x1 = linspace(-3, 3, 101); x2 = linspace(-3, 3, 101); [X1, X2] = meshgrid(x1, x2); Z = X1 + 2*X2 - 1; contour(X1, X2, Z, [0 0], 'LineWidth', 2); hold on; Z = 2*X1.^2 + X2.^2 - 5; contour(X1, X2, Z, [0 0], 'LineWidth', 2); % 初始解设为 x0 = [1; 2] x = [1; 2]; % 绘制初始迭代解 plot(x(1), x(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 进行牛顿法迭代 for i = 1 : 10 % 计算 f(x) 和 J(x) f = myfun(x); J = jacobianest(@myfun, x); % 计算下一次迭代解 delta_x = - J \ f; x = x + delta_x; % 绘制迭代点和迭代方向 plot(x(1), x(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); quiver(x(1)-delta_x(1), x(2)-delta_x(2), delta_x(1), delta_x(2), 'k', 'LineWidth', 1, 'MaxHeadSize', 0.5); % 判断是否达到迭代精度 if norm(delta_x, inf) < 1e-3 break; end end % 绘制最终迭代解为红色圆圈 plot(x(1), x(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 添加图例和标签 legend('f_1(x) = 0', 'f_2(x) = 0', 'Initial guess', 'Iteration path', 'Final solution'); xlabel('x_1'); ylabel('x_2'); title('Newton-Raphson method'); % 将迭代路径的线条设置为黑色虚线 h = get(gca, 'Children'); set(h(1), 'LineStyle', '--', 'Color', 'k'); % 添加红色箭头,表示迭代方向,蓝色圆圈表示迭代解 quiver(x(1)-delta_x(1), x(2)-delta_x(2), delta_x(1), delta_x(2), 'r', 'LineWidth', 1.5, 'MaxHeadSize', 0.5); plot(x(1)-delta_x(1), x(2)-delta_x(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); ``` 希望这次修改的代码能够满足你的需求。
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function connected_bw = connectbw(bw) tic cc = bwconncomp(bw); stats = regionprops(cc, 'Area', 'PixelList', 'BoundingBox'); connected_bw = bw; % ========== 新增部分:提取所有连通域边界点 ========== boundaries = cell(1, cc.NumObjects); for i = 1:cc.NumObjects % 创建单个连通域的二值图像 temp_bw = false(cc.ImageSize); temp_bw(cc.PixelIdxList{i}) = true; % 提取边界点(8连通) perim = bwperim(temp_bw, 8); [y, x] = find(perim); boundaries{i} = [x, y]; % 存储为[x,y]格式 end % ========== 找到最大连通域 ========== [~, max_idx] = max([stats.Area]); % ========== 初始化连接状态 ========== connected = false(1, cc.NumObjects); connected(max_idx) = true; queue = [max_idx]; % 用于广度优先搜索的队列 % ========== 主循环 ========== while ~isempty(queue) current = queue(1); queue(1) = []; % 寻找最近的未连接连通域 min_dist = Inf; nearest_idx = -1; nearest_points = []; % 遍历所有未连接的连通域 for i = 1:cc.NumObjects if ~connected(i) % 计算当前连通域与目标连通域边界点间的最小距离 [dist, pt1, pt2] = minDistanceBetweenBoundaries(... boundaries{current}, boundaries{i}); % 更新最小距离 if dist < min_dist min_dist = dist; nearest_idx = i; nearest_points = [pt1; pt2]; end end end % ========== 判断距离并连接 ========== if min_dist <= 30 && nearest_idx ~= -1 % 绘制连接线 x_coords = [nearest_points(1,1), nearest_points(2,1)]; y_coords = [nearest_points(1,2), nearest_points(2,2)]; % 线性插值生成连接线 line_points = interp_line(x_coords, y_coords); % 将连接线写入图像 for k = 1:size(line_points, 1) % 注意MATLAB矩阵坐标与图像坐标的转换 if line_points(k,2) > 0 && line_points(k,2) <= size(connected_bw, 1) && ... line_points(k,1) > 0 && line_points(k,1) <= size(connected_bw, 2) connected_bw(line_points(k,2), line_points(k,1)) = 1; end end % 更新连接状态 connected(nearest_idx) = true; queue(end+1) = nearest_idx; end end toc end % ========== 辅助函数:计算两边界间最近距离 ========== function [min_dist, pt1, pt2] = minDistanceBetweenBoundaries(boundary1, boundary2) % 使用向量化计算提高效率 D = pdist2(boundary1, boundary2); [min_val, idx] = min(D(:)); [row, col] = ind2sub(size(D), idx); min_dist = min_val; pt1 = boundary1(row, :); pt2 = boundary2(col, :); end % ========== 辅助函数:生成连接线坐标 ========== function points = interp_line(x_coords, y_coords) % 计算插值点数(保证连续) dx = diff(x_coords); dy = diff(y_coords); num_points = max(abs(dx), abs(dy)) + 1; % 生成线性插值坐标 xq = round(linspace(x_coords(1), x_coords(2), num_points)); yq = round(linspace(y_coords(1), y_coords(2), num_points)); points = unique([xq' yq'], 'rows'); % 去重 end 这个代码运行时间1.2秒,对我来说时间太长了,我觉得在连线时只需要对比附近的几个连通域的边界点之间的距离,较远的连通域可以直接跳过,请修改代码降低运行时间,提供完整代码

以下代码求解局部极值怎么改正:%10-1 % 定义函数f1(x) f1 = @(x) 3x.^3 - 25x.^2 + 8x + 5; % 定义函数f2(x) f2 = @(x) 0.05exp(x).sin(2x); % (1) 使用fzero函数求解方程f1(x)=0的根 x1_root = fzero(f1, 6); x2_root = fzero(f1, 11); % 绘制函数f1(x)的图形 x = linspace(6, 11, 100); y1 = f1(x); figure; plot(x, y1, 'b', 'LineWidth', 2); hold on; % 绘制函数f2(x)的图形 y2 = f2(x); plot(x, y2, 'r', 'LineWidth', 2); % 标记方程f1(x)=0的根 plot(x1_root, f1(x1_root), 'bo', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'b'); plot(x2_root, f1(x2_root), 'bo', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'b'); % 添加轴标签和图例 xlabel('x'); ylabel('f(x)'); legend('f1(x)', 'f2(x)'); % (2) 求解函数f1(x)和f2(x)的交点 intersection_points = fzero(@(x) f1(x) - f2(x), [6, 11]); % 判断交点是否存在 if isempty(intersection_points) disp('函数f1(x)和f2(x)没有交点。'); else disp('函数f1(x)和f2(x)的交点坐标值:'); disp(intersection_points); % 在图中标记交点 plot(intersection_points, f1(intersection_points), 'ko', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'k'); end % (3) 寻找函数f1(x)和f2(x)的局部极值点 syms x_sym; f1_sym = 3x_sym^3 - 25x_sym^2 + 8x_sym + 5; f2_sym = 0.05exp(1)sin(2x_sym); % 计算f1(x)和f2(x)的导数 %f1_derivative = diff(f1_sym); %f2_derivative = diff(f2_sym); % (3) 寻找函数f1(x)和f2(x)的局部极值点 f1_derivative = diff(f1(x)); f2_derivative = diff(f2(x)); extrema_points = solve([f1_derivative, f2_derivative], x, [6, 11]); % 输出局部极值点的坐标信息 if isempty(extrema_points) disp('函数f1(x)和f2(x)没有局部极值点。'); else disp('函数f1(x)和f2(x)的局部极值点坐标值:'); for i = 1:numel(extrema_points) x_val = double(extrema_points(i)); disp(['x = ' num2str(x_val)]); disp(['f1(x) = ' num2str(f1(x_val))]); disp(['f2(x) = ' num2str(f2(x_val))]); % 在图中标记局部极值点 plot(x_val, double(f1(x_val)), 'mo', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'm'); end end

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在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

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【欧姆龙触摸屏:新手必读的10个操作技巧】

# 摘要 本文系统地介绍了欧姆龙触摸屏的入门知识、基本操作、数据监控与控制功能,以及高级功能与定制开发。文章详细解析了触摸屏的基本组成、界面布局和操作方法,并深入探讨了实时数据监控、系统控制参数设置、数据记录、报表生成、通讯协议集成等高级应用。此外,本文还提供了故障诊断与维护的技巧和日常保养的最佳实践,最后通过案例分析与实操演练,增强了对操作流程的理解和实际应用能力的培养。 # 关键字 欧姆龙触摸屏;界