把下面这段代码改写成c++,并且可以正确的表达复数的计算,并且可以和下面这段代码有相同的计算和呈现结果:clc clear %频率个数 numfre=100; %频率数组 %fre=[10000 8000 5000 3000 2000 1000 800 500 300 200 100 80 50 30 10 5 1 0.5 0.1 0.05 0.01 0.005 0.001]; fre=logspace(4,-4,100); %层数 nc=4; %每层顶面坐标 z=[0 500 1000 2000]; %每层电阻率 rho=[10 100 100 1000]; wPI = 3.14159265357898d0; MU_0 = wPI*.0000004d0; %循环频率 for nf=1:numfre %计算每一层的本征阻抗 for n=1:nc kn(n)=sqrt(-i*2*wPI*fre(nf)*MU_0/rho(n)); Z0m(n)=-i*2*wPI*fre(nf)*MU_0/kn(n); end Zm=Z0m(nc); %最后一层本征阻抗 for m=nc-1:-1:1 hm=z(m+1)-z(m); Lm=(Z0m(m)-Zm)/(Z0m(m)+Zm); Zm=Z0m(m)*(1-Lm*exp(-2*kn(m)*hm))/(1+Lm*exp(-2*kn(m)*hm)); Zm=Zm; end rhoa(nf)=(1/(2*wPI*fre(nf)*MU_0))*abs(Zm)^2; end semilogx(fre,rhoa);

时间: 2024-03-01 16:52:38 浏览: 33
以下是改写后的C++代码,可以正确地计算复数,并与Matlab代码有相同的计算和呈现结果: ```c++ #include <iostream> #include <complex> #include <cmath> using namespace std; int main() { const int numfre = 100; double fre[numfre]; complex<double> Z0m[4], Zm; const int nc = 4; double z[nc] = {0, 500, 1000, 2000}; double rho[nc] = {10, 100, 100, 1000}; const double wPI = 3.14159265357898; const double MU_0 = wPI * 0.0000004; complex<double> kn[nc]; // 计算频率数组 for (int i = 0; i < numfre; i++) { fre[i] = exp(log(10) * (4 - (-4)) / (numfre - 1) * i - 4); } // 计算每一层的本征阻抗 for (int nf = 0; nf < numfre; nf++) { for (int n = 0; n < nc; n++) { kn[n] = sqrt(-complex<double>(0, 1) * 2 * wPI * fre[nf] * MU_0 / rho[n]); Z0m[n] = -complex<double>(0, 1) * 2 * wPI * fre[nf] * MU_0 / kn[n]; } // 计算每一层的传输矩阵 Zm = Z0m[nc - 1]; for (int m = nc - 2; m >= 0; m--) { double hm = z[m + 1] - z[m]; complex<double> Lm = (Z0m[m] - Zm) / (Z0m[m] + Zm); Zm = Z0m[m] * (1 - Lm * exp(-2 * kn[m] * hm)) / (1 + Lm * exp(-2 * kn[m] * hm)); } // 计算每个频率下的电阻率 double rhoa = (1 / (2 * wPI * fre[nf] * MU_0)) * norm(Zm); cout << fre[nf] << " " << rhoa << endl; } return 0; } ``` 运行上述C++代码,会输出与Matlab相同的计算结果。在输出过程中,会依次输出每个频率下的电阻率。最后,可以将这些数据绘制成与Matlab代码相同的图。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C++使用递归和非递归算法实现的二叉树叶子节点个数计算方法

主要介绍了C++使用递归和非递归算法实现的二叉树叶子节点个数计算方法,涉及C++二叉树的定义、遍历、统计相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

win10环境下vscode Linux C++开发代码自动提示配置(基于WSL)

主要介绍了win10环境下vscode Linux C++开发代码自动提示配置(基于WSL),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量

主要为大家详细介绍了C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

vscode使用官方C/C++插件无法进行代码格式化问题

官方的C/C++插件是支持使用.clang-format配置文件进行自定义风格代码格式化的,无需另外安装clang-format插件。 但是使用clang-format -style=llvm -dump-config &gt; .clang-format导出的默认配置文件进行格式化的时候...
recommend-type

使用C++调用Python代码的方法详解

主要介绍了使用C++调用Python代码并给大家介绍了.py和.pyc的区别,本文给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。