x = 300*cos(0.02*pi.*t+0.5*pi); y = 300*sin(0.02*pi.*t+0.5*pi); z = 0.8.*t + 500;其角速度是什么

时间: 2024-02-26 22:51:00 浏览: 196
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加速度角速度

根据给出的表达式 x = 300*cos(0.02*pi.*t+0.5*pi), y = 300*sin(0.02*pi.*t+0.5*pi), z = 0.8.*t + 500，我们可以看到角速度是由参数0.02*pi决定的。其中，0.02表示每单位时间t的变化量，而pi表示圆周率。因此，角速度为0.02*pi。
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4. 双谐波信号：\( x(t) = \cos(0.1\pi t) \cos(0.8\pi t) \)，两个不同频率的余弦信号相乘，使用cos函数的乘积。 实验还涵盖了离散序列的生成和图形表示，例如通过指数衰减的正弦信号和离散序列的卷积。离散序列...

动平台运动轨迹x = 300*cos(0.02*pi.*t+0.5*pi); y = 300*sin(0.02*pi.*t+0.5*pi); z = 0.8.*t + 500;用矢量表示动平台角速度

x(t) = 300*cos(0.02*pi.*t+0.5*pi) y(t) = 300*sin(0.02*pi.*t+0.5*pi) z(t) = 0.8*t + 500 动平台的角速度可以通过对运动轨迹求导得到： ω(t) = [ωx(t), ωy(t), ωz(t)] 其中， ωx(t) = dx(t)/dt ωy(t) = ...

动平台运动轨迹x = 300*cos(0.02*pi.*t+0.5*pi); y = 300*sin(0.02*pi.*t+0.5*pi); z = 0.8.*t + 500;在matlab用矢量表示动平台角速度

x = 300*cos(0.02*pi.*t+0.5*pi); y = 300*sin(0.02*pi.*t+0.5*pi); z = 0.8.*t + 500; dx_dt = diff(x, t); % 对x关于t求导 dy_dt = diff(y, t); % 对y关于t求导 dz_dt = diff(z, t); % 对z关于t求导 angular_...

改进一下%环形电流磁场的分布 a=0.35; the=0:pi/20:2*pi; y=-1:0.04:1;z=-1:0.04:1; [Y,Z,T]=meshgrid(y,z,the); r=sqrt(a*cos(T).^2+(Y-a*sin(T)).^2+Z.^2); r3=r.^3; dby=a*Z.*sin(T)./r3; by=pi/40*trapz(dby,3); dbz=a*(a-Y.*sin(T))./r3;bz=pi/40*trapz(dbz,3); figure(1) [bSY,bSZ]=meshgrid([0:0.05:0.2],0); h1=streamline(Y(:,:,1),Z(:,:,1),by,bz,bSY,bSZ,[0.1,1000]); h2=copyobj(h1,gca); rotate(h2,[1,0,0],180,[0,0,0]); h3=copyobj(allchild(gca),gca); rotate(h3,[0,1,0],180,[0,0,0]); title('磁场的二维图','fontsize',15); for kk=1:4 [bSY,bSZ]=meshgrid(0.2+kk*0.2,0); streamline(Y(:,:,1),Z(:,:,1),by,bz,bSY,bSZ,[0.02/(kk+1),4500]); streamline(-Y(:,:,1),Z(:,:,1),-by,bz,-bSY,bSZ,[0.02/(kk+1),4500]); end %以下画三维图形 [X,Y,Z]=meshgrid(-0.5:0.04:0.5); r2=X.^2+Y.^2+Z.^2; for k=1:81 phi=pi/40*(k-1);costh=cos(phi);sinth=sin(phi); R3=(r2+a^2-2*a*(X*costh+Y*sinth)).^(3/2); Bx0(:,:,:,k)=a*Z*costh./R3; By0(:,:,:,k)=a*Z*sinth./R3; Bz0(:,:,:,k)=a*(a-X*costh-Y*sinth)./R3; end Bx=pi/40*trapz(Bx0,4); By=pi/40*trapz(By0,4); Bz=pi/40*trapz(Bz0,4); figure(2) v=[-0.2,-0.1,0,0.1,0.2]; [Vx,Vy,Vz]=meshgrid(v,v,0); plot3(Vx(:),Vy(:),Vz(:),'r*') streamline(X,Y,Z,Bx,By,Bz,Vx,Vy,Vz,[0.01,2000]); hold on; axis([-0.5,0.5,-0.5,0.5,-0.5,0.5]); view(-23,26); box on; title('磁场的三维图','fontsize',15); t=0:pi/100:2*pi; plot(a*exp(i*t),'r-','linewidth',3);

r = sqrt(a*cos(T).^2 + (Y - a*sin(T)).^2 + Z.^2); r3 = r.^3; dby = a*Z.*sin(T)./r3; by = pi/40 * trapz(dby, 3); dbz = a*(a - Y.*sin(T))./r3; bz = pi/40 * trapz(dbz, 3); figure(1) [bSY, bSZ] = ...

分析以下matlab代码并写上注释，FIR: wp=0.5*pi;%边界频率 ws=0.6*pi; wdelta=ws-wp;%过渡带宽 N=ceil(8*pi/wdelta); Nw=N; wc=(wp+ws)/2; n=0:N-1; alpha=(N-1)/2; m=n-alpha+eps; hd=sin(wc*m)./(pi*m); win=hamming(Nw); h=hd.*win'; b=h; figure(1) [H,f]=freqz(b,1,512,50); subplot(2,1,1),plot(f,20*log10(abs(H))) xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅/dB');grid on; subplot(2,1,2),plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))); xlabel('频率/Hz');ylabel('相位/o');grid on; f1=8;f2=21; N=100; n=0:N-1;dt=0.02; t=n*dt; x=sin(2*pi*f1*t)+0.5*cos(2*pi*f2*t); y=filter(b,1,x); figure(2) subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号') subplot(2,1,2),plot(t,y) hold on;plot([1 1]*(N-1)/2*dt,ylim,'r') xlabel('时间/s'),title('输出信号');

x=sin(2*pi*f1*t)+0.5*cos(2*pi*f2*t); % 对测试信号进行FIR滤波 y=filter(b,1,x); % 绘制输入信号和输出信号 figure(2) subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号') % 绘制输入信号 subplot(2,1,2),plot(t,y) % ...

import sympy as smp from matplotlib import pyplot as plt import numpy as nmp from scipy.integrate import solve_ivp p = 1.225 # air density m = 0.003 # mass of the plane a = (9.3/180)*nmp.pi # angle of attack ar = 0.86 # aspect ratio s = 0.017 # wing area g = 9.807 # acceleration of free fall cla = (nmp.pi*ar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) # lift slope derivative cl = cla*a # lift coefficient e = 0.9 # oswald efficiency factor ε = 1/(nmp.pi*e*ar) # induced darg factor cd = 0.02 + ε*(cl**2) def airplane(t,f): v, γ, h, r = f return [-cd(p*v**2)*s/(2*m)-g*nmp.sin(γ), ((cl*(p*v**2/2))-g*nmp.cos(γ))/v, v*nmp.sin(γ), v*nmp.cos(γ)] solution = solve_ivp(airplane, (0,1000),[3.7,((-11/180)*nmp.pi),2.0,0.0]) print(solution)

这段代码是一个飞机在空气中运动的模拟。它使用了Sympy、Matplotlib、NumPy和SciPy库。 首先，定义了一些变量和常量，如空气密度（p）、飞机质量（m）、攻角（a）、展弦比（ar）、翼面积（s）、自由落体加速度（g）...

matlab程序 fsolve求解y=cos((10.*w)/343).*cos((20.*w)/343) - (0.01.*sin((10.*w)/343).*sin((20.*w)/343))/0.02;的所有零点 无初值

f = @(w) cos((10.*w)/343).*cos((20.*w)/343) - (0.01.*sin((10.*w)/343).*sin((20.*w)/343))/0.02; x0 = linspace(0, 2*pi, 1000); y0 = f(x0); z = fsolve(f, x0); 其中，linspace(0, 2*pi, 1000) 生成了...

分析以下matlab代码并写上注释IIR: wp=0.5;ws=0.6;Rp=3;Rs=40; dt=0.02; Nn=128; [N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs); [b,a]=butter(N,Wn,'low'); figure(1) [H,f]=freqz(b,a,Nn,1/dt); subplot(2,1,1),plot(f,20*log(abs(H))) xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅/dB'); grid on; subplot(2,1,2),plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))) xlabel('频率/Hz'); ylabel('相位/o'); grid on; figure(2) f1=8;f2=21; N=100; n=0:N-1; t=n*dt; x=sin(2*pi*f1*t)+0.5*cos(2*pi*f2*t); subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号') y=filter(b,a,x); subplot(2,1,2),plot(t,y),title('输出信号') xlabel('时间/s')

x=sin(2*pi*f1*t)+0.5*cos(2*pi*f2*t); % 生成输入信号 subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号') % 绘制输入信号 y=filter(b,a,x); % 对输入信号进行滤波 subplot(2,1,2),plot(t,y),title('输出信号') % 绘制...

续写代码，在已有圆的范围之外，重新找曲率最大的点，作为新圆圆心，画另一个相同半径的圆：import numpy as np import numdifftools as nd import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数 y def y(x): return np.sin(np.pi * x / 2) + np.cos(np.pi * x / 3) # 定义函数 y 的二阶导数 def y_double_prime(x): return -np.pi2 / 4 * np.sin(np.pi * x / 2) - np.pi2 / 9 * np.cos(np.pi * x / 3) # 计算函数 y 在区间 [-4, 4] 内的值 x = np.linspace(-4, 4, 1000) y_values = y(x) # 计算函数 y 在区间 [-4, 4] 内的二阶导数 y_double_prime_func = nd.Derivative(y_double_prime, n=2) y_double_prime_values = y_double_prime_func(x) # 找到曲率最大的坐标点 max_curvature_index = np.argmax(np.abs(y_double_prime_values)) # 绘制函数曲线和圆形 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y_values, label='y(x)') ax.scatter(x[max_curvature_index], y_values[max_curvature_index], color='r', s=100) ax.add_patch(plt.Circle((x[max_curvature_index], y_values[max_curvature_index]), 0.02, color='r', fill=False)) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_title('Function y(x) and circle with maximum curvature') plt.show()

new_radius = R + np.sqrt((x[-1] - x_center)**2 + (y_values[-1] - y_center)**2) # 新圆的半径 # 找到曲率次大的坐标点 y_double_prime_values[max_curvature_index] = 0 # 将曲率最大的点的二阶导数值设为0 ...

#include<math.h> #define FIRNUMBER 25 #define SIGNAL1F 1000 #define SIGNAL2F 4500 #define SAMPLEF 10000 #define PI 3.1415926 float InputWave(); float FIR(); float fHn[FIRNUMBER]={ 0.0,0.0,0.001,-0.002,-0.002,0.01,-0.009, -0.018,0.049,-0.02,0.11,0.28,0.64,0.28, -0.11,-0.02,0.049,-0.018,-0.009,0.01, -0.002,-0.002,0.001,0.0,0.0 }; float fXn[FIRNUMBER]={ 0.0 }; float fInput,fOutput; float fSignal1,fSignal2; float fStepSignal1,fStepSignal2; float f2PI; int i; float fIn[256],fOut[256]; int nIn,nOut; main() { nIn=0; nOut=0; f2PI=2*PI; fSignal1=0.0; fSignal2=PI*0.1; fStepSignal1=2*PI/30; fStepSignal2=2*PI*1.4; while ( 1 ) { fInput=InputWave(); fIn[nIn]=fInput; nIn++; nIn%=256; fOutput=FIR(); fOut[nOut]=fOutput; nOut++; /* 请在此句上设置软件断点 */ if ( nOut>=256 ) { nOut=0; } } } float InputWave() { for ( i=FIRNUMBER-1;i>0;i-- ) fXn[i]=fXn[i-1]; fXn[0]=sin(fSignal1)+cos(fSignal2)/6.0; fSignal1+=fStepSignal1; if ( fSignal1>=f2PI ) fSignal1-=f2PI; fSignal2+=fStepSignal2; if ( fSignal2>=f2PI ) fSignal2-=f2PI; return(fXn[0]); } float FIR() { float fSum; fSum=0; for ( i=0;i<FIRNUMBER;i++ ) { fSum+=(fXn[i]*fHn[i]); } return(fSum); }逐行注释

fXn[0]=sin(fSignal1)+cos(fSignal2)/6.0; //构造复合信号 fSignal1+=fStepSignal1; //更新信号1相位 if ( fSignal1>=f2PI ) //如果信号1相位已经超过一个周期 fSignal1-=f2PI; //将其减去一个周期 fSignal2+=...

float angle = 0; float amplitude = 100; float frequency = 0.02; void setup() { size(1000, 600); background(0); noFill(); stroke(255, 50); } void draw() { background(0); int numCircles = 83; float radius = 9; float centerX = width / 2; float centerY = height / 2; for (int i = -5; i < numCircles; i++) { float currentRadius = radius + i * 50; int numPoints = 335; float[] angles = new float[numPoints]; float angleStep = TWO_PI / numPoints; for (int j = 0; j < numPoints; j++) { angles[j] = j * angleStep; } // Draw shape beginShape(); for (int j = 0; j < numPoints; j++) { float x = centerX + (currentRadius + sin(angles[j] + angle) * amplitude) * cos(angles[j]); float y = centerY + (currentRadius + sin(angles[j] + angle) * amplitude) * sin(angles[j]); float noiseValue = map(noise(x * 0.01, y * 0.01, angle * 0.1), 0, 1, -27, 541); // Map noise value to desired range x += noiseValue; y += noiseValue; vertex(x, y); } endShape(CLOSE); } angle+=frequency; }优化这个代码让他视觉效果更好并具有艺术感

以下是一些优化建议，以使代码具有更好的视觉效果和艺术感： 1. 使用颜色渐变：通过在每个圆环中使用不同的颜色渐变来增加视觉效果。可以使用 lerpColor() 函数来实现颜色渐变，然后将其应用于 fill() 和 stroke()...

syms da dalpha dd dtheta dbeta; da = 0; dalpha = 0; dd = 0; dtheta = 0; dbeta = 0; du = pi/180; L1(1) = Link('theta', 90*du+0.02+dtheta, 'a', 0+0.001+da, 'alpha', 0+0.003+dalpha, 'qlim', [180*du, 365*du], 'offset', 0, 'modified'); L1(2) = Link('d', 0+0.001+dd, 'a', 185+0.0079, 'alpha', 0+0.001, 'qlim', [3*du, 63*du], 'offset', 0, 'modified'); L1(3) = Link('d', 90+0.005+dd, 'a', 0+0.005+da, 'alpha', pi/2+0.005+dalpha, 'qlim', [60*du, 120*du], 'offset', pi/2, 'modified'); L1(4) = Link('theta', 0+dtheta, 'a', 120+0.12, 'alpha', pi/2, 'qlim', [230*du, 326*du], 'offset', 0, 'modified'); L1(3).theta = L1(3).theta + 0.023 + dtheta; L1(4).theta = L1(4).theta + 0.08 + dtheta; Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); theta1 = 0.1; theta2 = 0.2; theta3 = 0.3; theta4 = 0.4; T01_error = myDH(L1(1).theta+dtheta, L1(1).a+da, L1(1).d+dd, L1(1).alpha+dalpha); T12_error = myDH(L1(2).theta+dtheta, L1(2).a+da, L1(2).d+dd, L1(2).alpha+dalpha); T23_error = myDH(L1(3).theta+dtheta, L1(3).a+da, L1(3).d+dd, L1(3).alpha+dalpha); T34_error = myDH(L1(4).theta+dtheta, L1(4).a+da, L1(4).d+dd, L1(4).alpha+dalpha); T_error = simplify(T01_error*T12_error*T23_error*T34_error); T = Needle.fkine([theta1, theta2, theta3, theta4]); T_error = subs(T_error, [theta1, theta2, theta3, theta4], [L1(1).theta, L1(2).theta, L1(3).theta, L1(4).theta]); T_total = T*T_error; dx = T_total(1, 4); dy = T_total(2, 4); dz = T_total(3, 4); rx = atan2(T_total(3, 2), T_total(3, 3)); ry = atan2(-T_total(3, 1), sqrt(T_total(3, 2)^2 + T_total(3, 3)^2)); rz = atan2(T_total(2, 1), T_total(1, 1)); disp(['dx = ', num2str(dx)]); disp(['dy = ', num2str(dy)]); disp(['dz = ', num2str(dz)]); disp(['rx = ', num2str(rx)]); disp(['ry = ', num2str(ry)]); disp(['rz = ', num2str(rz)]);这段代码和function T = DH(theta, d, a, alpha) T = [cos(theta) -sin(theta)*cos(alpha) sin(theta)*sin(alpha) a*cos(theta); sin(theta) cos(theta)*cos(alpha) -cos(theta)*sin(alpha) a*sin(theta); 0 sin(alpha) cos(alpha) d; 0 0 0 1]; end这段代码运行不出来总是有错误。两段代码该怎么修改给我修改一下并且说明怎么运行成功

T_error = simplify(subs(T01_error*T12_error*T23_error*T34_error, [L1(1).theta, L1(2).theta, L1(3).theta, L1(4).theta], [L1(1).theta+dtheta, L1(2).theta+dtheta, L1(3).theta+dtheta, L1(4).theta+dtheta])...

matlab代码已知调制波x(t)=cos(20*pi*t),载波信号为sin(200*pi*t),幅值调制指数m=0.5,画出调幅波的波形。

x = cos(20*pi*t); % 定义载波信号 c = sin(200*pi*t); % 定义调幅度 m = 0.5; % 计算调幅波 y = (1 + m*x).*c; % 绘制调幅波的波形 plot(t, y) xlabel('时间') ylabel('幅度') title('调幅波的波形') 运行以上...

function T = DH(i, a, alpha, d, theta) T = [cos(theta), -sin(theta)*cos(alpha), sin(theta)*sin(alpha), a*cos(theta); sin(theta), cos(theta)*cos(alpha), -cos(theta)*sin(alpha), a*sin(theta); 0, sin(alpha), cos(alpha), d; 0, 0, 0, 1]; enddu = pi/180; L1(1) = Link('theta', 90*du+0.02, 'a', 0+0.001, 'alpha', 0+0.003, 'qlim', [180, 365], 'modified'); L1(2) = Link('d', 0+0.001, 'a', 185+0.0079, 'alpha', 0+0.001, 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', 90+0.005, 'a', 0+0.005, 'alpha', pi/2+0.005, 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('theta', 0, 'a', 120+0.12, 'alpha', pi/2, 'qlim', [230, 326], 'modified'); L1(3).theta = L1(3).theta + 0.023; L1(4).theta = L1(4).theta + 0.08; Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle');这是具体的参数，再看一下如何修改

根据给出的参数，可以发现机器人的4个自由度分别为：...L1(1) = Link('theta', 90*du+0.02, 'a', 0+0.001, 'alpha', 0+0.003, 'd', new_d, 'qlim', [180, 365], 'modified'); 其中new_d是需要修改的d参数值。

f1 = 3; f2 = 20; dt = 0.02; Fs = 1/dt; t = 0 : dt :3; N = 50; H = [3.01778760102670e-05,-0.000187728346057455,-7.47226846259967e-05,0.000876904751770989,-0.000483373558576602,-0.00176180975398610,0.00225462402862927,0.00184821678533358,-0.00521751601179704,0.000215333994421375,0.00828544275589771,-0.00544749643903886,-0.00928041609832240,0.0137395372128861,0.00538611622319299,-0.0232718049498736,0.00612680738300263,0.0303022081336673,-0.0274645973292415,-0.0289370198513756,0.0615693981914404,0.00816703352916371,-0.122797463348812,0.0835599084671365,0.502551264449283,0.502551264449282,0.0835599084671364,-0.122797463348812,0.00816703352916371,0.0615693981914404,-0.0289370198513756,-0.0274645973292415,0.0303022081336673,0.00612680738300263,-0.0232718049498736,0.00538611622319299,0.0137395372128861,-0.00928041609832240,-0.00544749643903886,0.00828544275589771,0.000215333994421375,-0.00521751601179704,0.00184821678533358,0.00225462402862927,-0.00176180975398610,-0.000483373558576602,0.000876904751770989,-7.47226846259967e-05,-0.000187728346057455,3.01778760102670e-05]; x = sin(2 * pi * f1 * t) + cos(2 * pi * f2 * t) N_FFT = 400; FFT_x = abs(fft(x,N_FFT)); abs_FFT_x = fftshift(FFT_x); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(1); plot(f,abs_FFT_x); FFT_H = abs(fft(H,N_FFT)); abs_FFT_H = fftshift(FFT_H); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(2); plot(f,abs_FFT_H);

具体来说，代码中定义了一个长度为50的滤波器H，用于对输入信号x进行滤波。滤波器的设计可能是基于某种滤波器设计方法，比如fir1函数。然后，代码中生成了一个混合了两个频率的信号x，并对其进行了FFT变换和频谱分析...

基于修正MD-H模型对机器人进行运行学建模，存在几何参数有a，α，d，θ和β。当这些参数存在微小误差时，机器人的实际相邻连杆之间的变换关系和理论相邻连杆之间变换关系会存在一定的偏差，导致最后实际和理论的末端位姿坐标也存在误差，分别用 Δa、Δα、 Δd,、 Δθ;和 Δβ;来表示MD-H模型中的五个几何参数误差。利用微分变换原理将机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差合成积累到末端位姿的误差视为各个连杆机构进行微分变换综合作用导致的结果，基于MD-H运动学模型建立误差模型，由于各个连杆机构都存在几何参数的误差，机器人的相邻连杆之间的变换矩阵也存在着微小偏差，根据微分运动变换原理，连杆之间的实际变换矩阵和理论变换矩阵存在一定关系。 帮我用MATLAB实现结合我做建立的机器人模型和DH参数，建立误差模型。并且举例我输入关节角的值能够得到误差值。clear all; clc; du = pi/180; a = [0+0.001, 185+0.0079, 0+0.005, 120+0.12]; alpha = [pi/2+0.003, 0+0.001, pi/2+0.005, pi/2]; d = [0+0.001, 0+0.0079, 90+0.005, 0+0.12]; theta = [90*du+0.02, 0, 0.023, 0.08]; beta = zeros(1, 4)+0; L1(1) = Link('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alpha(1), 'qlim', [180*du, 365*du], 'modified'); L1(2) = Link('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alpha(2), 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alpha(3), 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alpha(4), 'qlim', [230*du, 326*du], 'modified'); Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); T1 = DH(1, a(1), alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)); T2 = DH(2, a(2), alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)); T3 = DH(3, a(3), alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)); T4 = DH(4, a(4), alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)); T = T1 * T2 * T3 * T4; delta_a = 0.001; delta_T = zeros(4, 4);帮我续写代码保证能够正确运行

delta_T = delta_T * [cos(theta2+beta2), -sin(theta2+beta2), 0, a2; sin(theta2+beta2), cos(theta2+beta2), 0, 0; 0, 0, 1, d3; 0, 0, 0, 1]; delta_T = delta_T * [cos(theta3+beta3), -sin(theta3+beta3), ...

syms da dalpha dd dtheta dbeta; da = 0; dalpha = 0; dd = 0; dtheta = 0; dbeta = 0; du = pi/180; L1(1) = Link('theta', 90*du+0.02+dtheta, 'a', 0+0.001+da, 'alpha', 0+0.003+dalpha, 'qlim', [180*du, 365*du], 'offset', 0, 'modified'); L1(2) = Link('d', 0+0.001+dd, 'a', 185+0.0079, 'alpha', 0+0.001, 'qlim', [3*du, 63*du], 'offset', 0, 'modified'); L1(3) = Link('d', 90+0.005+dd, 'a', 0+0.005+da, 'alpha', pi/2+0.005+dalpha, 'qlim', [60*du, 120*du], 'offset', pi/2, 'modified'); L1(4) = Link('theta', 0+dtheta, 'a', 120+0.12, 'alpha', pi/2, 'qlim', [230*du, 326*du], 'offset', 0, 'modified'); L1(3).theta = L1(3).theta + 0.023 + dtheta; L1(4).theta = L1(4).theta + 0.08 + dtheta; Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); theta1 = 0.1; theta2 = 0.2; theta3 = 0.3; theta4 = 0.4; T01_error = DH(L1(1).theta+dtheta, L1(1).a+da, L1(1).d+dd, L1(1).alpha+dalpha); T12_error = DH(L1(2).theta+dtheta, L1(2).a+da, L1(2).d+dd, L1(2).alpha+dalpha); T23_error = DH(L1(3).theta+dtheta, L1(3).a+da, L1(3).d+dd, L1(3).alpha+dalpha); T34_error = DH(L1(4).theta+dtheta, L1(4).a+da, L1(4).d+dd, L1(4).alpha+dalpha); T_error = simplify(T01_error*T12_error*T23_error*T34_error); T = Needle.fkine([theta1, theta2, theta3, theta4]); T_error = subs(T_error, [theta1, theta2, theta3, theta4], [L1(1).theta, L1(2).theta, L1(3).theta, L1(4).theta]); T_total = T*T_error; dx = T_total(1, 4); dy = T_total(2, 4); dz = T_total(3, 4); rx = atan2(T_total(3, 2), T_total(3, 3)); ry = atan2(-T_total(3, 1), sqrt(T_total(3, 2)^2 + T_total(3, 3)^2)); rz = atan2(T_total(2, 1), T_total(1, 1)); disp(['dx = ', num2str(dx)]); disp(['dy = ', num2str(dy)]); disp(['dz = ', num2str(dz)]); disp(['rx = ', num2str(rx)]); disp(['ry = ', num2str(ry)]); disp(['rz = ', num2str(rz)]);这段代码运行不出来，显示DH未定义，该怎么操作修改让这段MATLAB代码能够运行出来

T = [cos(theta) -sin(theta)*cos(alpha) sin(theta)*sin(alpha) a*cos(theta); sin(theta) cos(theta)*cos(alpha) -cos(theta)*sin(alpha) a*sin(theta); 0 sin(alpha) cos(alpha) d; 0 0 0 1]; end 将该函数...
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用Python编程实现控制台爱心形状绘制技术教程

内容概要：本文档主要讲解了使用不同编程语言在控制台绘制爱心图形的方法，特别提供了Python语言的具体实现代码。其中包括了一个具体的函数 draw_heart() 实现，使用特定规则在控制台上输出由星号组成的心形图案，代码展示了基本的条件判断以及字符打印操作。 适合人群：对编程有兴趣的学生或者初学者，特别是想要学习控制台图形输出技巧的人。 使用场景及目标：适合作为编程入门级练习，帮助学生加深对于控制流、字符串处理及图形化输出的理解。也可以作为一个简单有趣的项目用来表达情感。 阅读建议：建议读者尝试动手运行并修改代码，改变输出图形的颜色、大小等特性，从而提高对Python基础语法的掌握程度。

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