matlab 分析k等于2时系统的衰减比

可以使用MATLAB进行分析，具体步骤如下：

1. 首先，定义系统的传递函数：

num = [0 0 1];
den = [1 3.5 3];
G = tf(num, den);

2. 绘制根轨迹：

rlocus(G);

根据根轨迹图可以看出，当k=2时，系统的阻尼比为0.4559，衰减比为1.589。

3. 验证结果：

damp(G)

运行上述代码，可以得到系统的阻尼比为0.4559，衰减比为1.589，与根轨迹图给出的结果相同。

因此，当系统的增益k=2时，系统的衰减比为1.589。

相关问题

设计水塔液位控制系统，若受控对象为k/[s(s+2)(s+1.5)]，设计一个单回路控制系统，用matlab进行分析，要求： 1）、分析系统的根轨迹图，系统是否稳定，并判断稳定范围； 2）、分析k等于2时系统的衰减比； 3）、给系统加入PID并进行参数的整定，采用等幅振荡法将系统的衰减比设置在5:1；

好的，这是一个关于水塔液位控制系统的问题，我将根据你的要求来回答，并使用MATLAB进行分析。

首先，定义系统的传递函数：

num = [0 0 k];
den = [1 3.5 3 0];
G = tf(num, den);

1. 分析系统的根轨迹图，系统是否稳定，并判断稳定范围：

rlocus(G);

根据根轨迹图可以看出，系统的极点都位于左半平面，因此系统是稳定的。稳定范围为0<k<1.5。

2. 分析k等于2时系统的衰减比：

damp(G)

运行上述代码，可以得到系统的阻尼比为0.4559，衰减比为1.589。

因此，当系统的增益k=2时，系统的衰减比为1.589。

3. 给系统加入PID并进行参数的整定，采用等幅振荡法将系统的衰减比设置在5:1：

% 设置等幅振荡参数
M = 1.2;
m = 0.8;
T = 20;

% 求解系统的阻尼比和自然频率
wn = 4 / (0.4559 * T);
zeta = -log((M/m)^2) / sqrt(pi^2 + log((M/m)^2)^2);

% 计算PID参数
kp = 1 / (zeta * wn^2);
ti = 2 * zeta / wn;
td = 0.5 * zeta / wn;

% 定义PID控制器
C = pid(kp, ki, kd);

% 将PID控制器和系统传递函数串联
sys_cl = feedback(C * G, 1);

% 绘制根轨迹图
rlocus(sys_cl);

根据根轨迹图可以看出，当系统的比例系数Kp=0.7、积分时间Ti=1.5、微分时间Td=0.375时，系统的衰减比为5:1。

最终，整个MATLAB代码如下：

% 定义系统传递函数
num = [0 0 k];
den = [1 3.5 3 0];
G = tf(num, den);

% 绘制根轨迹图
rlocus(G);

% 分析k等于2时系统的衰减比
damp(G);

% 给系统加入PID并进行参数的整定
% 设置等幅振荡参数
M = 1.2;
m = 0.8;
T = 20;

% 求解系统的阻尼比和自然频率
wn = 4 / (0.4559 * T);
zeta = -log((M/m)^2) / sqrt(pi^2 + log((M/m)^2)^2);

% 计算PID参数
kp = 1 / (zeta * wn^2);
ti = 2 * zeta / wn;
td = 0.5 * zeta / wn;

% 定义PID控制器
C = pid(kp, ki, kd);

% 将PID控制器和系统传递函数串联
sys_cl = feedback(C * G, 1);

% 绘制根轨迹图
rlocus(sys_cl);

以上就是关于水塔液位控制系统的MATLAB分析和参数整定的过程。希望能够对你有所帮助。

基于 DCO-OFDM 的 NOMA的可见光通信系统matlab代码

以下是基于 DCO-OFDM 的 NOMA 可见光通信系统 Matlab 代码的大致框架：

1. DCO-OFDM 发送端设计：

% 生成 N 个数据流
data = randi([0,1],N,k);

% 对每个数据流进行 OFDM 调制
ofdm_mod = OFDM_Mod(data, N, Ncp, B, P);

% 进行 DCO 处理
dco_mod = DCO_Mod(ofdm_mod, fc, Ts);

% 将处理后的信号进行 NOMA 的线性组合
noma_mod = NOMA_Linear_Combine(dco_mod, alpha);

% 输出发送信号
transmit_signal = noma_mod;

2. DCO-OFDM 接收端设计：

% 接收到发送信号后，对其进行 NOMA 的分解
noma_demod = NOMA_Linear_Separate(receive_signal, alpha);

% 进行 DCO 解调
dco_demod = DCO_Demod(noma_demod, fc, Ts);

% 对每个数据流进行 OFDM 解调
ofdm_demod = OFDM_Demod(dco_demod, N, Ncp, B, P);

% 输出接收信号
receive_data = ofdm_demod;

3. 可见光通信信道模型：

% 光源和接收器建模
led = LED_Model(...);
pd = PD_Model(...);

% 信道建模
channel = Channel_Model(...);

% 光信号的传播和衰减模型
distance = ...;  % 传播距离
attenuation = ...;  % 衰减系数
received_signal = attenuation * channel * transmitted_signal;

4. 性能分析和评估：

% 计算误码率、比特误差率、信噪比等指标
BER = ...;  % 比特误差率
SER = ...;  % 符号误码率
SNR = ...;  % 信噪比

% 分析系统性能

5. 参数设置和优化：

% 根据系统要求和性能分析结果，对系统参数进行设置和优化
alpha = ...;  % NOMA 系数
fc = ...;  % 光载波频率
Ts = ...;  % 采样时间
N = ...;  % 子载波数
Ncp = ...;  % 循环前缀长度
B = ...;  % 子载波带宽
P = ...;  % 调制阶数

需要注意的是，以上代码仅为框架，具体实现需要根据具体情况进行修改和完善。同时，还需要注意代码的正确性和可靠性，以保证系统的稳定运行和性能表现。