for n=1:2:19 kn=2*n*pi/0.048; Mxn=int(-M*sin(kn*t),t,d,2*d)+int(M*sin(kn*t),t,4*d,5*d); Mxn=2*double(Mxn/0.048); Myn=int(-M*cos(kn*t),t,0,d)+int(M*cos(kn*t),t,2*d,4*d)+int(-M*cos(kn*t),t,5*d,6*d); Myn=2*double(Myn/0.048); c3n=u0*(Mxn+Myn)*(exp(-kn*h-2*kn*q)-exp(-kn*q))/(2*kn); c4n=c3n; Br1=kn*(c3n*exp(-kn*y)+c4n*exp(kn*y))*cos(kn*x*0.001); Br=Br1+Br;

时间: 2023-08-23 11:07:52 浏览: 363
这段代码是 MATLAB 代码,用于计算在一个矩形区域内的磁场分布。其中,n=1:2:19 表示 n 取 1 到 19 的奇数,依次为 1、3、5、7、9、11、13、15、17、19。kn 表示第 n 个奇数对应的波数,Mxn 和 Myn 分别表示磁场在 x 方向和 y 方向的分量,c3n 和 c4n 分别表示磁场在左右两侧的系数,Br1 表示每一项对应的磁场分布,Br 表示所有项对应的磁场分布之和。 具体来说,这段代码的实现思路是将矩形区域分成多个小区域,针对每个小区域的边界条件,分别计算该区域内的磁场分布。最后将所有小区域的磁场分布叠加起来,得到整个矩形区域内的磁场分布。
相关问题

h=0.015;d=0.008;% h是永磁体高度,d是一个永磁体单元长度 q=0.005;% q是气隙宽度5mm这里单位都换算成米 br=1.31; u0=4*pi*10^-7;M=br/u0;% M是永磁体磁化强度 syms x t; y=2.5*q/5;%计算距离铁心2.5mm处的磁场 Br=0;e=exp(1) x=linspace(0,100,1200); for n=1:2:19 kn=2*n*pi/0.048; Mxn=int(-M*sin(kn*t),t,d,2*d)+int(M*sin(kn*t),t,4*d,5*d); Mxn=2*double(Mxn/0.048); Myn=int(-M*cos(kn*t),t,0,d)+int(M*cos(kn*t),t,2*d,4*d)+int(-M*cos(kn*t),t,5*d,6*d); Myn=2*double(Myn/0.048); c3n=u0*(Mxn+Myn)*(exp(-kn*h-2*kn*q)-exp(-kn*q))/(2*kn); c4n=c3n; Br1=kn*(c3n*exp(-kn*y)+c4n*exp(kn*y))*cos(kn*x*0.001); Br=Br1+Br; end plot(x,Br,"-k",'linewidth',2,'LineStyle','--',"Color",'r'); Br xlabel("x(mm)"); ylabel("Bt(T)");

这段代码是绘制矩形区域内的磁场分布曲线,其中 h、d、q、br、u0、M 均为常量或者计算所得的常量,y 表示距离铁心 2.5mm 处的磁场,x 表示绘制图像的横轴。在循环中计算每个波数对应的磁场分布,最后将所有波数对应的磁场分布相加,得到整个矩形区域内的磁场分布。 具体来说,首先使用 linspace 函数生成 1200 个横坐标的值,然后利用 for 循环计算每个波数对应的磁场分布 Br1,将所有波数对应的磁场分布 Br1 相加得到整个矩形区域内的磁场分布 Br。最后使用 plot 函数将磁场分布曲线绘制出来,并设置横轴、纵轴的标签和线条的颜色、样式等参数。

Yshift = Y.*exp(2*pi*1000i*f'/Fs)矩阵维度不一致

这个式子中,Y是一个长度为N的列向量,f是一个长度为M的行向量,所以exp(2*pi*1000i*f'/Fs)是一个MxN的矩阵,表示每个频率点上的相位偏移。因此,Yshift的维度也应该是MxN,即每个频率点上的Y值都要乘上对应的相位偏移。如果你的代码出现了维度不一致的问题,可能是因为Y和f的维度不匹配,或者是在计算Yshift时出现了错误。
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clear;clc;close all; img=imread('flower.tif'); gray=rgbimage2gray(img); %灰度化 %加入噪声 gray_noise=imnoise(gray,'salt & pepper',0.2); % 自适应中值滤波 f1 = adaptive_median_filter(gray_noise,11); if(size(img, 3) == 3) % Check if the image is a truecolor image f1 = gray2rgb(f1,img); end figure('color',[1,1,1]); subplot(221) imshow(img) title("原图") subplot(222) imshow(gray_noise) title("gray with noise") subplot(224) imshow(f1); title("自适应中值滤波") function f = adaptive_median_filter (g, Smax) % 判断邻域是否合理 if (Smax <= 1) || (Smax/2 == round(Smax/2)) || (Smax ~= round(Smax)) error ('SMAX must be an odd integer > 1.') end % f = g; f(:) = 0; % 标记是否已处理过 alreadyProcessed = false (size(g)); % 开始自适应滤波 for k = 3:2:Smax zmin = ordfilt2(g, 1, ones(k, k),'symmetric'); zmax = ordfilt2(g, k * k, ones(k, k), 'symmetric'); zmed = medfilt2(g, [k k], 'symmetric'); % 判断是否进入进程B processUsingLevelB = (zmed > zmin) & (zmax > zmed) & ~alreadyProcessed; % 若g不是脉冲,保留原值 zB = (g > zmin) & (zmax > g); outputZxy = processUsingLevelB & zB; %若是脉冲,用Zmed替换 outputZmed = processUsingLevelB & ~zB; f (outputZxy) = g(outputZxy); f (outputZmed) = zmed(outputZmed); % 已处理记录 alreadyProcessed = alreadyProcessed | processUsingLevelB; % 是否退出 if all (alreadyProcessed (:)) break; end end % 大于窗口尺寸后,Zxy替换成Zmed输出 f (~alreadyProcessed) = zmed (~alreadyProcessed); end function img_gray=rgbimage2gray(img) % 灰度变换,公式:f(x,y)=0.2989R+ 0.5870G + 0.1140B img_gray = img(:,:,1)*0.2989+ img(:,:,2)*0.5870+ img(:,:,3)*0.1140; end function img_rgb=gray2rgb(img_gray,img) % 将灰度图像转化为RGB图像 img_rgb = zeros(size(img)); img_rgb(:,:,1) = img_gray; img_rgb(:,:,2) = img_gray; img_rgb(:,:,3) = img_gray; end带有下标的赋值维度不匹配。 出错 Untitled13>gray2rgb (line 75) img_rgb(:,:,1) = img_gray; 出错 Untitled13 (line 10) f1 = gray2rgb(f1,img);

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