F_1^(\delta) = (f+\delta) \cos{\omegat}\label{pythagorean}帮我把这个公式修改成正确格式

时间: 2023-07-17 18:01:44 浏览: 63
要将给定的公式修改为正确的LaTeX格式,您可以使用`^`表示上标,`\cdot`表示乘号,`\cos`表示余弦函数,以及正确的数学环境。以下是修改后的公式: ```latex $F_1^{\delta} = (f+\delta) \cdot \cos(\omega t)$ \label{pythagorean} ``` 在这个公式中,`^{\delta}`表示上标符号,`\cdot`表示乘号,`\cos`表示余弦函数,而`\omega`和`t`是普通的文本字符。 请注意,您可以将此公式插入到适当的数学环境中,如`equation`、`align`等,具体取决于您的文档结构。将公式放入数学环境中可以使其居中显示并添加正确的编号。 希望这能满足您的需求!如果您有任何进一步的问题,请随时提问。
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F_1^{(\delta)} = (f+\delta) \cdot \cos(\omega t) \label{pythagorean}改善这段代码,使得\delta两边的括号得以正常显示

要使`\delta`两边的括号正常显示,您可以使用`\left(`和`\right)`命令来自动调整括号的大小以适应括号内的内容。以下是改进后的代码: ```latex $F_1^{\left(\delta\right)} = (f+\delta) \cdot \cos(\omega t)$ \label{pythagorean} ``` 在这个代码中,`\left(`和`\right)`命令被用于包裹`\delta`,使得括号能够自动调整大小以适应其中的内容。 请注意,为了使括号的大小适应内容,`\left(`必须与`\right)`配对使用,并且不能跨行使用。如果您在公式中有多个括号需要调整大小,您可以使用`\left`和`\right`命令多次。 希望这样能满足您的需求!如果您有任何进一步的问题,请随时提问。

f_series1(i) =i/10+0.9; omega_i = 2 * pi * f_series1(i); s = 1j * omega_i; Z_out = [s*L+R, -omega_1*L;omega_1*L, s*L+R]; H_PLL = Kp_PLL + Ki_PLL/s; G_PLL = H_PLL/(s+Ud0*H_PLL);

这段代码中,首先定义了一个变量 `f_series1(i)`,其中 `i` 是一个循环变量,表示循环中的当前索引。该变量的值是 `i/10+0.9`。 接着,定义了一个变量 `omega_i`,它等于 `2 * pi * f_series1(i)`。这里使用 `2 * pi` 将频率转换为角频率。 然后,定义了一个复数变量 `s`,它等于 `1j * omega_i`。这里使用虚数单位 `1j` 与角频率相乘,得到复数 `s`。 接下来,定义了一个矩阵变量 `Z_out`,它是一个 2x2 的矩阵,其中包含了一些线性元件的参数。具体来说,矩阵的第一个元素是 `s*L+R`,第二个元素是 `-omega_1*L`,第三个元素是 `omega_1*L`,最后一个元素是 `s*L+R`。 之后,定义了一个变量 `H_PLL`,它表示一个比例-积分(PI)控制器的传递函数。具体来说,它等于 `Kp_PLL + Ki_PLL/s`,其中 `Kp_PLL` 和 `Ki_PLL` 是常数,而 `s` 是复数变量。 最后,定义了一个变量 `G_PLL`,它表示一个比例-积分-滤波(PIF)控制器的传递函数。具体来说,它等于 `H_PLL/(s+Ud0*H_PLL)`,其中 `Ud0` 是常数。

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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

优化这段代码import 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 = 2*np.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 = 2*np.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 =X**2 Y_square =Y**2 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,输入为待测周期信号,以及频率freq,输出为Alpha

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