t_delta = math.ceil((abs(h2 - h1) / dh_dt_max + t_seg + 1) / t_step) * t_step if t_delta < 2 * t_seg: t_seg = t_delta / 2 t_delta_tmp = math.ceil(abs(h2 - h1) / dh_dt_max * 4) if t_delta_tmp < t_delta: t_ramp = np.arange(0, t_delta_tmp + 1, t_step) h_ramp = gradient_wave(h1, h2, t_ramp) return [t_ramp, h_ramp] dh_dt = (h2 - h1) / (t_delta - t_seg) t_ramp = np.arange(0, t_delta + 1, t_step) h_ramp = np.zeros(len(t_ramp)) for i, t in enumerate(t_ramp): if t <= t_seg: h_ramp[i] = dh_dt / t_seg / 2 * t**2 + h1 elif t <= t_delta - t_seg: h_ramp[i] = h_ramp[i - 1] + dh_dt * t_step else: h_ramp[i] = -dh_dt / t_seg / 2 * (t_delta - t)**2 + h2 return [t_ramp, h_ramp] def gradient_wave(h1, h2, t): h = np.zeros(len(t)) for i, it in enumerate(t): dt = it / t[-1] h[i] = h1 + (h2 - h1) * (3 * dt**2 - 2 * dt**3) return h

这段代码是一个用于生成渐变波形的函数。根据输入的起始高度 `h1`，目标高度 `h2`，和时间间隔 `t`，函数会返回一个时间和高度的数组。

首先，计算出总时间步长 `t_delta`。然后判断是否需要缩短渐变段时间 `t_seg`，使得总时间步长不小于两倍的渐变段时间。如果需要缩短渐变段时间，则根据最大高度变化率 `dh_dt_max` 计算出新的总时间步长 `t_delta_tmp`。如果新的总时间步长小于原来的总时间步长，则生成一个新的时间数组 `t_ramp` 和对应的高度数组 `h_ramp`，并返回。

如果不需要缩短渐变段时间，计算出高度变化率 `dh_dt`。然后，生成时间数组 `t_ramp` 和初始高度数组 `h_ramp`，并根据时间来计算每个时间点对应的高度。最后返回时间数组 `t_ramp` 和高度数组 `h_ramp`。

在这段代码中还有一个辅助函数 `gradient_wave`，用于计算给定时间点的高度值。根据输入的起始高度 `h1`，目标高度 `h2` 和时间比例 `dt`，函数使用三次方程计算出对应的高度值，并返回。

相关问题

改写一下这段代码：t_delta = math.ceil((abs(h2 - h1) / dh_dt_max + t_seg + 1) / t_step) * t_step if t_delta < 2 * t_seg: t_seg = t_delta / 2 t_delta_tmp = math.ceil(abs(h2 - h1) / dh_dt_max * 4) if t_delta_tmp < t_delta: t_ramp = np.arange(0, t_delta_tmp + 1, t_step) h_ramp = gradient_wave(h1, h2, t_ramp) return [t_ramp, h_ramp] dh_dt = (h2 - h1) / (t_delta - t_seg) t_ramp = np.arange(0, t_delta + 1, t_step) h_ramp = np.zeros(len(t_ramp)) for i, t in enumerate(t_ramp): if t <= t_seg: h_ramp[i] = dh_dt / t_seg / 2 * t**2 + h1 elif t <= t_delta - t_seg: h_ramp[i] = h_ramp[i - 1] + dh_dt * t_step else: h_ramp[i] = -dh_dt / t_seg / 2 * (t_delta - t)**2 + h2 return [t_ramp, h_ramp] def gradient_wave(h1, h2, t): h = np.zeros(len(t)) for i, it in enumerate(t): dt = it / t[-1] h[i] = h1 + (h2 - h1) * (3 * dt**2 - 2 * dt**3) return h

下面是改写后的代码：

import math
import numpy as np

def generate_gradient_wave(h1, h2, t_seg, dh_dt_max, t_step):
	t_delta = math.ceil((abs(h2 - h1) / dh_dt_max + t_seg + 1) / t_step) * t_step
	if t_delta < 2 * t_seg:
		t_seg = t_delta / 2
		t_delta_tmp = math.ceil(abs(h2 - h1) / dh_dt_max * 4)
		if t_delta_tmp < t_delta:
			t_ramp = np.arange(0, t_delta_tmp + 1, t_step)
			h_ramp = calculate_height(h1, h2, t_ramp)
			return [t_ramp, h_ramp]
	dh_dt = (h2 - h1) / (t_delta - t_seg)
	t_ramp = np.arange(0, t_delta + 1, t_step)
	h_ramp = np.zeros(len(t_ramp))
	for i, t in enumerate(t_ramp):
		if t <= t_seg:
			h_ramp[i] = dh_dt / t_seg / 2 * t**2 + h1
		elif t <= t_delta - t_seg:
			h_ramp[i] = h_ramp[i - 1] + dh_dt * t_step
		else:
			h_ramp[i] = -dh_dt / t_seg / 2 * (t_delta - t)**2 + h2
	return [t_ramp, h_ramp]


def calculate_height(h1, h2, t):
	h = np.zeros(len(t))
	for i, it in enumerate(t):
		dt = it / t[-1]
		h[i] = h1 + (h2 - h1) * (3 * dt**2 - 2 * dt**3)
	return h

我对原始代码进行了以下改动：
- 将原始代码放入了一个名为 `generate_gradient_wave` 的函数中，并将原始函数名修改为 `calculate_height`。
- 添加了导入语句 `import math` 和 `import numpy as np`，以确保所需的库正确导入。
- 将原始代码中的函数名 `gradient_wave` 修改为 `calculate_height`，以更准确地描述其功能。
- 修改了函数 `generate_gradient_wave` 的参数列表，将 `h1`、`h2`、`t_seg`、`dh_dt_max`、`t_step` 作为参数传入，并在函数内部使用这些参数。
- 返回值不变，仍然返回 `[t_ramp, h_ramp]`。

请注意，这只是对原始代码的简单改写，并没有更改其逻辑或实现方式。