% 定义参数theta = linspace(-pi/2, pi/2, 100); % 仰角范围phi = linspace(-pi, pi, 100); % 方位角范围f = 10e9; % 频率c = 3e8; % 光速lambda = c/f; % 波长d = lambda/2; % 天线间距N = 4; % 天线个数% 计算波束方向图B = zeros(length(theta), length(phi));for i = 1:length(theta) for j = 1:length(phi) a = exp(1j*2*pi*d*(0:N-1)'*sin(theta(i))*cos(phi(j))/lambda); B(i,j) = abs(sum(a))^2; endend% 绘制波束方向图figure;surf(phi*180/pi, theta*180/pi, B);xlabel('方位角 (°)');ylabel('仰角 (°)');zlabel('波束增益 (dB)');title('三维波束方向图');

时间: 2023-06-18 16:04:54 浏览: 305
这段代码实现了计算和绘制天线阵列的波束方向图。其中,参数theta和phi分别表示仰角和方位角的范围,f为频率,c为光速,lambda为波长,d为天线间距,N为天线个数。通过计算每个方向上天线阵列的幅度加权和的平方,得到波束方向图B。最后使用surf函数绘制三维波束方向图。 需要注意的是,这段代码中使用了复数的指数形式表示天线阵列的相位,a = exp(1j*2*pi*d*(0:N-1)'*sin(theta(i))*cos(phi(j))/lambda),其中1j表示复数单位,2*pi*d*(0:N-1)'*sin(theta(i))*cos(phi(j))/lambda表示天线阵列中每个天线的相位,乘以幅度权重后求和得到该方向上的波束增益B(i,j)。
相关问题

错误使用 * 内部矩阵维度必须一致。% 天线阵列参数 d = 0.5; % 天线元间距 N = 10; % 天线数目 % 电源幅值和相位 A = ones(N,1); phi = zeros(N,1); % 构造波束指向角度 theta = linspace(-pi/2,pi/2,181); % 波束扫描角度范围 phi0 = 30*pi/180; % 波束指向角度 % 构造阵列因子 AF = zeros(length(theta),1); for ii = 1:length(theta) AF(ii) = sum(A.*exp(1j*2*pi*d*(0:N-1)'*sin(theta(ii)-phi))); end % 相位加权实现余割平方加权 w = cot(sin(theta-phi0)); AF_w = AF.*exp(1j*w); % 绘制方向图 figure; plot(theta*180/pi,20*log10(abs(AF)),'LineWidth',2); hold on; plot(theta*180/pi,20*log10(abs(AF_w)),'LineWidth',2); grid on; xlabel('扫描角度(度)'); ylabel('幅值(dB)'); legend('理想方向图','加权方向图');

这个错误通常是由于矩阵维度不匹配导致的。在你的代码中,错误可能出现在以下行: ``` AF(ii) = sum(A.*exp(1j*2*pi*d*(0:N-1)'*sin(theta(ii)-phi))); ``` 请确保 `A` 和 `sin(theta(ii)-phi)` 的维度相同。如果不同,则可能需要使用 `reshape` 或其他方法将它们的维度匹配。另外,请确保在使用 `sum` 函数时,矩阵的维度是一致的,否则会出现维度不匹配的错误。 如果您仍然无法解决问题,请提供完整的错误消息以及相关的代码段。

%input parameters: R=32%Microns n1=1.37 n2=1.27 CA=71 %degrees inputAngle=30 %degrees gridLinesOn=true %Calculation Resolution: dAngle=0.005 %radians wavelengths=linspace(0.3, 0.800, 50); %microns %------------------------------------------------------ thetaOut=[0:dAngle:pi/2]; phiOut=[0:dAngle:pi*2]; %Primary calculation: it should be noted that this calculation takes into %acocunt refraction from n1 medium to air. outMap=Intensity_3D(wavelengths, thetaOut, phiOut, R, CA, inputAngle, n1, n2); %% C=IntensityToColor(wavelengths, outMap); %image(C); C_sphere=sphericalProjection( C, thetaOut, phiOut ); %Output image: figure image([-1, 1], [-1, 1], C_sphere) hold on title(['\theta:', num2str(inputAngle), '^o, R:', num2str(R), '\mu m \eta: ', num2str(CA), '^o' ]) axis image axis off t=linspace(0, 2*pi); plot(cos(t), sin(t), 'w', 'linewidth', 1) if (gridLinesOn) %phi: for p=0:pi/4:pi plot([cos(p), -cos(p)], [sin(p), -sin(p)], 'w', 'linewidth', 1) hold on end % theta: for thetaWhite=[pi/8:pi/8:pi/2]; plot(sin(thetaWhite)*cos(t), sin(thetaWhite)*sin(t), 'w', 'linewidth', 1) end end怎么理解

这段代码是一个 MATLAB 语言的程序,主要用于计算一个球形物体的光强分布,并进行可视化。程序中的各个变量含义如下: - R:球体半径,单位为微米; - n1、n2:入射光线所在介质和球体内介质的折射率; - CA:球体表面的接触角,单位为度; - inputAngle:入射光线与球体表面法线的夹角,单位为度; - dAngle:计算球体表面上采样点的角度间隔,单位为弧度; - wavelengths:计算光强分布的波长范围,单位为微米; - thetaOut、phiOut:球面坐标系下的采样点角度范围,用于计算球面上每个采样点的光强; - outMap:计算得到的球面上每个采样点的光强值; - C、C_sphere:将光强值转化为颜色,用于可视化球体上每个采样点的光强分布; - t:用于绘制球面上的圆形边界; - gridLinesOn:控制是否绘制网格线。如果为 true,则绘制球面上的经线和纬线。 程序主要分为三个部分: 1. 计算球面上每个采样点的光强分布: 使用 Intensity_3D 函数计算球面上每个采样点的光强分布,该函数的输入参数为波长、采样点的极角和方位角、球体半径、接触角、入射光线的夹角和介质的折射率。注意,该函数内部已经考虑了光线的折射现象。 2. 可视化球面上每个采样点的光强分布: 将计算得到的光强分布转化为颜色,并使用 sphericalProjection 函数将颜色映射到球面上。最后,使用 image 函数和 plot 函数将可视化结果显示出来。具体来说,image 函数用于在二维平面上显示球面上每个采样点的颜色,plot 函数用于绘制球面的圆形边界和网格线(如果需要)。 3. 绘制球面上的网格线: 如果 gridLinesOn 为 true,则绘制球面上的经线和纬线。具体来说,使用 for 循环分别绘制经线和纬线。经线的范围为 0 到 2π,每隔 π/4 绘制一条经线;纬线的范围为 0 到 π/2,每隔 π/8 绘制一条纬线。
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优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X2 Y_square =Y2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta),把输入信号部分整理成函数:输入参数为t_vec,A,phi,noise;锁相测量部分也整理成代码,输入待测周期信号,以及频率freq,输出为A,phi,不用绘图

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