γ=arccos⁡((√2 I_dc X_c)/U_L +cos⁡〖β_i 〗 )-φ

时间: 2024-03-22 10:40:40 浏览: 22
这个公式可以通过LaTeX语法进行排版,具体如下: $\gamma=\arccos\left(\frac{\sqrt{2}I_{dc}X_c}{U_L}+\cos\beta_i\right)-\varphi$ 其中,$\gamma$、$I_{dc}$、$X_c$、$U_L$、$\beta_i$和$\varphi$均为变量或参数。请注意,LaTeX中的函数名需要使用反斜杠进行转义。
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使用octave 在对于函数f(x)=cos⁡(m*arccosx),选择合适的参数m ,进行函数迭代 x_(k+1)=f(x_k)=cos⁡(m*arccos⁡(x_k )) 从而生成随机序列。

要生成随机序列,我们需要选择合适的起始值 x0,并且对于每个迭代步骤 k,我们取 x_k 作为序列的第 k 个元素。 在这个问题中,我们可以选择 m=2,因为这个参数可以保证函数 f(x) 的值域在 [-1,1] 之间,并且可以产生比较好的随机序列。 接下来,我们可以选择起始值 x0=0.5,然后使用函数迭代公式 x_(k+1)=f(x_k)=cos(m*arccos(x_k)),对于每个 k 计算 x_k 的值,并将其加入到随机序列中。 下面是使用 Octave 代码实现这个过程的示例: ```octave m = 2; x0 = 0.5; N = 100; % 生成序列的长度 x = zeros(N, 1); x(1) = x0; for k = 2:N x(k) = cos(m*acos(x(k-1))); end ``` 这个代码将在 x 中生成长度为 N 的随机序列。你可以通过修改 m 和 x0 来尝试不同的起始值和参数,观察序列的特点。

使用stm32计算z1_val=arccos*34000(wosignB-wosignC)/8000000;

可以使用上述提到的方法来计算反余弦值,然后根据公式计算 z1_val。以下是一种实现方法: ```c #include <math.h> float arccos_table[101]; void init_acos_table() { for (int i = 0; i <= 100; i++) { arccos_table[i] = acos(i / 100.0) * 180 / M_PI; } } float arccos_lookup(int value) { int index = value * 100 / 32768; if (index < 0) index = 0; if (index > 100) index = 100; return arccos_table[index]; } int main() { // 初始化反余弦表 init_acos_table(); // 计算 z1_val int wosignB = 10000; int wosignC = 20000; float z1_val = arccos_lookup(34000 * (wosignB - wosignC) / 8000000.0); // 输出结果 printf("z1_val = %f\n", z1_val); return 0; } ``` 首先初始化一个大小为 101 的反余弦表,然后根据需要进行查表。注意,因为 arccos() 函数返回的是弧度制下的反余弦值,所以需要将其转化为角度制。 在计算 z1_val 时,需要将 (wosignB - wosignC) / 8000000.0 的值传入 arccos_lookup() 函数中进行计算。因为 STM32 的数值类型为整型,因此需要将结果乘以 32768(2^15)并除以 10000,将其转化为 Q15 格式的定点数。 最后输出结果即可。

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将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

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