用matlab 绘制TE模和TM模的的场分布

时间: 2024-11-20 20:34:26 浏览: 9
在MATLAB中,绘制TEM (Transverse Electric Magnetic) 模式的电磁场分布通常涉及创建二维或三维图形,而TM模式(Transverse Magnetic)则是电场垂直于磁场传播方向。这里是一个简单的步骤指南: 1. **导入数学库**: 使用`importlib`加载需要的数学库,如`odes45`用于数值计算。 ```matlab import matlab.math.* ``` 2. **设置物理常数**: 需要波长、频率等相关电磁学参数。 ```matlab lambda = 0.6328; % 空气中的光波长(米) freq = 5e14; % 波的频率(Hz) c = physconst('lightspeed'); % 光速(米每秒) ``` 3. **建立模型函数**: 如果你想模拟TEM模式(电场沿z轴),你可以用简谐波动方程来描述;TM模式(磁感应强度沿z轴)则电场会在xy平面上变化。 ```matlab function dydt = em_field(t,y) % TEM case: % E_z = y(1); % H_x = y(2); H_y = y(3); % TM case: E_x = y(1); E_y = y(2); H_z = y(3); dydt = [E_x'; E_y'; -c^2 * sqrt(mu0*epsilon0) * (E_x./lambda.^2)]; end ``` 4. **初始化条件**: 设置起始时间和初始场值。 ```matlab tspan = [0 1e-9]; % 时间范围(例如微秒) y0 = [1; 0; 0]; % 初始化场值 ``` 5. **求解偏微分方程**: 使用`ode45`函数求解电磁场随时间的变化。 ```matlab [t, y] = ode45(@em_field, tspan, y0); ``` 6. **绘制场分布**: 可能需要将数据转换到适当的坐标系,并使用`surf`, `quiver`, 或 `pcolor`等函数来可视化。 ```matlab switch mode % 'TEM' or 'TM' case 'TEM' surf(zAxis, xGrid, yGrid, reshape(y(:,1), size(xGrid))); case 'TM' quiver(xGrid, yGrid, y(:,1), y(:,2)); end xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title(['Electric Field Distribution for ' mode]); ``` 别忘了替换上述代码中的`mode`变量,以及`zAxis`, `xGrid`, `yGrid`为实际的坐标网格。
阅读全文

相关推荐

解释以下每一行代码%% 初始化数据 clc clear close all %% 导入数据 data = xlsread('数据集.xlsx','Sheet1','A1:F100');%导入数据库 %% 划分训练集和测试集 TE= randperm(100);%将数据打乱,重新排序; PN = data(TE(1: 80), 1: 5)';%划分训练集输入 TN = data(TE(1: 80), 6)';%划分训练集输出 PM = data(TE(81: end), 1: 5)';%划分测试集输入 TM = data(TE(81: end), 6)';%划分测试集输出 %% 数据归一化 [pn, ps_input] = mapminmax(PN, 0, 1);%归一化到(0,1) pn=pn'; pm = mapminmax('apply', PM, ps_input);%引用结构体,保持归一化方法一致; pm=pm'; [tn, ps_output] = mapminmax(TN, 0, 1); tn=tn'; %% 模型参数设置及训练模型 trees = 100; % 决策树数目 leaf = 5; % 最小叶子数 OOBPrediction = 'on'; % 打开误差图 OOBPredictorImportance = 'on'; % 计算特征重要性 Method = 'regression'; % 选择回归或分类 net = TreeBagger(trees, pn, tn, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,... 'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf); importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError; % 重要性 %% 仿真测试 pyuce = predict(net, pm ); %% 数据反归一化 Pyuce = mapminmax('reverse', pyuce, ps_output); Pyuce =Pyuce'; %% 绘图 figure %画图真实值与预测值对比图 plot(TM,'bo-') hold on plot(Pyuce,'r*-') hold on legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') grid on figure % 绘制特征重要性图 bar(importance) legend('各因素重要性') xlabel('特征') ylabel('重要性') %% 相关指标计算 error=Pyuce-TM; [~,len]=size(TM); R2=1-sum((TM-Pyuce).^2)/sum((mean(TM)-TM).^2);%相关性系数 MSE=error*error'/len;%均方误差 RMSE=MSE^(1/2);%均方根误差 disp(['测试集数据的MSE为:', num2str(MSE)]) disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(RMSE)]) disp(['测试集数据的R2为:', num2str(R2)]) 训练集测试集参数怎样选择?数据代表含义是什么?

最新推荐

recommend-type

静电模型PIC方法的Matlab仿真设计

在粒子物理学和等离子体科学中,PIC(Particle-in-Cell)方法是一种强大的数值模拟技术,用于研究带电粒子在电磁场中的动力学行为。本文主要探讨了如何利用MATLAB软件实现基于静电模型的PIC模拟,以分析多环形电子注...
recommend-type

人口指数Malthus增长模型和Logistic模型,附带matlab代码

人口指数增长模型和Logistic模型 人口增长模型是研究人口增长规律的数学模型,根据美国人口从1790年到1990年间的人口数据,确定人口指数增长模型和Logistic模型中的待定参数,估计出美国2010年的人口,探讨指数增长...
recommend-type

频分多址接入模型设计及MATLAB仿真计算

MATLAB是一款强大的数学计算和仿真软件,广泛应用于科研和工程领域,包括通信系统的建模和分析。在FDMA系统的仿真中,MATLAB可以用来创建通信模型,进行信号处理,包括模型建立、模型变换、模型简化和模型实现等步骤...
recommend-type

如何用matlab绘制电机效率map图或发动机万有特性曲线.docx

MATLAB作为一种强大的编程语言,提供了一系列的函数和工具来绘制不同形式的图形,包括等值线图、等高线图和二维图形等。 一、等值线图的绘制 等值线图是一种常用的图形类型,用于展示二维数据的分布情况。在MATLAB...
recommend-type

matlab绘制温度场

在绘制温度场阶段,我们可以使用 Matlab 软件中的 spline(三次样条差值法)和 interp2(二维插值法)函数来估算预定分辨率上的温度场的分布。这些函数可以帮助我们在实际温度变化必然是连续的情况下,估算出整个...
recommend-type

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络,主要用于度量学习任务中,例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的,MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集,广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中,Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中,同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程,数字图像能够被映射到一个欧几里得空间,其中相似的图像在空间上彼此接近,不相似的图像则相对远离。 具体到技术层面,Siamese网络由两个相同的子网络构成,这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中,这两个子网络可能被设计为卷积神经网络(CNN),因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像,输出是一个相似性分数或者距离度量,表明这两个图像是否属于同一类别。 为了训练Siamese网络,需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失(Contrastive Loss)和三元组损失(Triplet Loss)。对比损失函数关注于同一类别的图像对(正样本对)以及不同类别的图像对(负样本对),鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。 在Lua语言环境中,Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库,如Torch/LuaTorch,来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架,它支持GPU加速,广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架,开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。 资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支,它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分: 1. 数据加载器(data_loader): 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。 2. 模型定义(model.lua): 定义Siamese网络的结构,包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。 3. 训练脚本(train.lua): 包含模型训练的过程,如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 4. 测试脚本(test.lua): 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。 5. 配置文件(config.lua): 包含了网络结构和训练过程的超参数设置,如学习率、批量大小等。 Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合,例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例,开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理,并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
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

L2正则化的终极指南:从入门到精通,揭秘机器学习中的性能优化技巧

![L2正则化的终极指南:从入门到精通,揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中,L2正则化是一个广泛应用的技巧,用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
recommend-type

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架,并确保业务连续性规划的有效性?

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架,需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先,组织需要明确信息安全事件的定义,理解信息安全事态和信息安全事件的区别,并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接:[信息安全事件管理:策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准,组织应制定信息安全事件管理策略,明确组织内各个层级的角色与职责。此外,需要设置信息安全事件响应组(ISIRT),并为其配备必要的资源、
recommend-type

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明: 1. 插件用途与功能: Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件,开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集,其中包括: - 跟踪路由器更改:插件能够检测和报告Angular路由的变化事件,有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常:该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常,从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题: 在使用Angular插件时,必须注意其与es3不兼容的限制。es3(ECMAScript 3)是一种较旧的JavaScript标准,已广泛被es5及更新的标准所替代。因此,当开发Angular应用时,需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门: 要开始使用Application Insights Angular插件,开发者需要遵循几个简单的步骤: - 首先,通过npm(Node.js的包管理器)安装Application Insights Angular插件包。具体命令为:npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来,开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法,并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例: 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后,通过Component装饰器定义了一个Angular组件,这个组件是应用的一个基本单元,负责处理视图和用户交互。在组件类中,开发者可以设置Application Insights的实例,并将插件添加到实例中,从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义: TypeScript是JavaScript的一个超集,它添加了类型系统和一些其他特性,以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性,并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的,因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表: 在实际的项目部署中,可能会用到压缩包子文件(通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件)。在本例中,"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中,开发者需要确保引用了正确的文件,以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言,Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力,帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件,可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了,但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件,以确保插件能够顺利工作。