用matlab计算y=2cos(0.3pi)/1+5

时间: 2024-03-24 18:38:28 浏览: 162
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图形的标注(续)-MATLAB教程

在 MATLAB 中，可以将表达式直接输入到命令窗口中进行计算。以下是计算 y=2cos(0.3pi)/1+5 的步骤： 1. 打开 MATLAB 软件，进入命令窗口。 2. 输入以下表达式并按回车键进行计算：y = 2*cos(0.3*pi)/(1+5)。 3. MATLAB 将返回计算结果 y 的值。 请注意，MATLAB 中使用的三角函数需要使用弧度制，因此在这个表达式中，0.3*pi 表示 0.3π 弧度，即 54 度。 最终计算结果将为 y=0.2849。
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5. **指令行编辑**：习题展示了MATLAB中如何通过键盘操作进行交互式计算，如输入y1=2*sin(0.3*pi)/(1+sqrt(5))和y2=2*cos(0.3*pi)/(1+sqrt(5))，以及如何保存这些操作到脚本文件中。 **第二章习题** 1. **数组...
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MATLAB语言基础与应用：命令窗口操作解析

>> y=2*cos(0.3*pi)/(1+sqrt(5)) y = 0.3633 这两个命令分别计算了不同的表达式，每次执行后结果都会在命令窗口显示。如果想要清除之前的输出，只需在输入框中输入"clc"并按回车即可。 在MATLAB中，命令行编辑...

用matlab编写函数计算y=(2*cos0.3pi)/（1+sqrt（5））的值

可以使用以下代码在Matlab中编写一个函数来计算y的值： matlab function y = compute_y() y = (2*cos(0.3*pi))/(1+sqrt(5)); end 在Matlab中，这个函数可以通过输入 compute_y() 来调用并获得结果。

clear all; clc; mx=5; my=4;%x轴和y轴阵元个数; sn=2;%信号个数 dw=0.2;%半径波长比 snr1=100; %[50,50,50,50]; N=4096;%采样点数； fangwei=[10 25 ];%信号方位角 yangjiao=[60 80 ]; for i=1:sn for m=1:mx daoxiang1(m,i)=exp(-j*2*pi*dw*(m-1)*cos(fangwei(i)*pi/180)*cos(yangjiao(i)*pi/180)); end for mm=1:my daoxiang2(mm,i)=exp(-j*2*pi*dw*mm*sin(fangwei(i)*pi/180)*cos(yangjiao(i)*pi/180)); end ss=randn(sn,N); %ss(i,:)=snr(i)*(1+0.3*sin(2*pi*f(i)*n/fs)).*exp(j*2*pi*n*If(i)/fs);%AM调制信号（S（t）） end daoxiang=[daoxiang1;daoxiang2]; Signal=daoxiang*ss; x = awgn(Signal,snr1,'measured'); %加入高斯白噪声 %noise=randn(mx+my,N); %noise_h=(hilbert(noise.')).'/sqrt(2);%对噪声进行希尔伯特变化映射到复数空间 %x=Signal+noise_h;%接收信号（y（t）） R=x*x'/N; [tzxiangliang,tzzhi]=eig(R); Nspace=tzxiangliang(:,1:mx+my-sn);%噪声子空间对应小的特征值（从小到大排列） for azi=1:1:180 for ele=1:1:90 for m=1:mx daoxiang3(m,1)=exp(-j*2*pi*dw*(m-1)*cos(azi*pi/180)*cos(ele*pi/180)); end for mm=1:my daoxiang4(mm,1)=exp(-j*2*pi*dw*mm*sin(azi*pi/180)*cos(ele*pi/180)); end AQ1=[daoxiang3;daoxiang4]; Power=AQ1'*Nspace*Nspace'*AQ1; %在1-180度范围内进行计算 a=abs(Power); Pmusic(ele,azi)=-10*log10(abs(Power)); end end figure mesh(Pmusic) 怎么把生成的谱峰图显示峰值点的数值

%ss(i,:)=snr(i)*(1+0.3*sin(2*pi*f(i)*n/fs)).*exp(j*2*pi*n*If(i)/fs);%AM调制信号（S（t）） end daoxiang=[daoxiang1;daoxiang2]; Signal=daoxiang*ss; x = awgn(Signal,snr1,'measured'); %加入高斯白噪声 %...

用matlab画出以下信号的频域图s2=0.3*cos(2*pi*9960*t-16*cos(2*pi*f1*t+1.5*pi));

s2 = 0.3*cos(2*pi*9960*t-16*cos(2*pi*f1*t+1.5*pi)); % 定义信号s2 3. 进行傅里叶变换： matlab N = length(s2); % 信号长度 Y = fft(s2, N); % 进行傅里叶变换 P2 = abs(Y/N); % 取变换结果的幅值 P1 = ...

分析下列代码k=2; omega=2*pi; x1=(0:0.3:30); z1=(30:-0.3:0); x2=(30:0.3:60); z2=(0:0.3:30); Ei=zeros(size(x1)); Er=zeros(size(x1)); l=zeros(size(x1)); t=0; for i=1:300 if i<=101 Ei(1:i)=cos(20*pi*t-0.35*(x1(1:i)-z1(i:i))); quiver3(x1,l,z1,l,Ei,l); end if i>101 Ei=cos(20*pi*t-0.35*(x1-z1)); if i<=202 Er(1:i-101)=-cos(20*pi*t-0.35*(x2(1:i-101)+z2(1:i-101))); end if i>202 Er=-cos(20*pi*t-0.35*(x2+z2)); end quiver3(x1,l,z1,l,Ei,l); hold on quiver3(x2,l,z2,l,Er,l); end axis([0,60,-10,10,0,30]); mov(i)=getframe(gcf); pause(0.01); t=t+0.001; hold off end movie2avi(mov,'垂直极化波斜入射到导体表面.vi');

这段代码是用Matlab绘制垂直极化波斜入射到导体表面的电场矢量图动画。具体分析如下： 1. 定义变量和网格 matlab k=2; % 波数 omega=2*pi; % 角频率 x1=(0:0.3:30); % 定义导体左侧的x坐标范围 z1=(30:-0.3:0);...

流函数 \mathrm{\varphi（x,y,t）=1-tanh[(y-B(t)cos(k(x-ct)))/((1+k^2 (B(t))^2 sin^2 (k(x-ct))))^(1/2) ] \mathrm{B(t)=}\mathrm{B}_\mathrm{0}\mathrm{+\varepsilon cos(wt+\theta)} B_0=1.2、 c=0.12、 k=0.84 、 w=0.4、 \varepsilon=0.3 、 \theta=\pi/2 \mathrm{U(x,y,t)=-}\frac{\mathrm{\partial\varphi}}{\mathrm{\partialy}} V(x,y,t)=\frac{\partial\varphi}{\partialx} （x, y）所在的位置生成的海流流场matlab代码

v = @(x,y,t) -epsilon*k*B(t)*sin(k*(x-c*t)).*tanh((y-B(t)*cos(k*(x-c*t)))./sqrt(1+k^2*(B(t)*sin(k*(x-c*t))).^2)).*sqrt(1+k^2*(B(t)*sin(k*(x-c*t))).^2); % 海流流场绘制 x = linspace(0,10,100); y = ...

在时间t时的流函数𝜑(𝑥,𝑦,𝑡)的数学表达式为: 𝜑（𝑥,𝑦,𝑡）=1−𝑡𝑎𝑛ℎ[(𝑦−𝐵(𝑡)𝑐𝑜𝑠(𝑘(𝑥−𝑐𝑡)))/〖(1+𝑘^2 〖𝐵(𝑡)〗^2 〖𝑠𝑖𝑛〗^2 (𝑘(𝑥−𝑐𝑡)))〗^(1/2) ] 𝐵(𝑡)为波幅，𝐵(𝑡)=𝐵_0+𝜀𝑐𝑜𝑠(𝑤𝑡+𝜃)， 𝐵_0为波形纵向移动距离，𝜀为振幅，𝑤为波浪频率，𝜃为初相角；𝑐为相速度； 𝑘为波数；取 𝐵_0=1.2、c=0.12、k=0.84、𝑤=0.4、𝜀=0.3、𝜃=π/ 海流的速度场是一个向量场，可由𝜑（𝑥,𝑦,𝑡）得到 "U(x,y,t)="−"∂φ" /"∂y" 𝑉(𝑥,𝑦,𝑡)=𝜕𝜑/𝜕𝑥 式中， "U(x,y,t)" 、 𝑉(𝑥,𝑦,𝑡)分别为在时间 t 沿 x 轴方向和 y 轴方向的速度分量，(𝑥,𝑦,)为所在的位置 生成的二维海流流场图像的matlab代码

phi = @(x,y,t) 1 - t * anh((y - (B_0 + e*cos(w*t+theta))*cos(k*(x-c*t))) / sqrt(1 + k^2*(B_0 + e*cos(w*t+theta))^2*sin(k*(x-c*t))^2); % 计算海流速度分量 U 和 V syms x y t U = -diff(phi(x,y,t),y); V =...

流函数\varphix,y,t=1-tanhy-B(t)cos(k(x-ct))(1+k2B(t)2sin2(k(x-ct)))1/2 其中\mathrm{B(t)=}\mathrm{B}_\mathrm{0}\mathrm{+\varepsilon cos(wt+\theta)} B_0=1.2、c=0.12、 k=0.84 、 w=0.4、ε=0.3、\theta=\pi/2 \mathrm{U(x,y,t)=}-\frac{\mathrm{\partial\varphi}}{\mathrm{\partialy}}、Vx,y,t=∂φ∂x \mathrm{U(x,y,t)}， V(x,y,t))分别为在时间 t 沿 x 轴方向和 y 轴方向的速度分量， (x,y)所在的位置，生成二维海流流场图像 的matlab程序

phi(j,i) = 1-tanh(y(j))-B*cos(k*(x(i)-c*t))*(1+k^2*B^2*sin(k*(x(i)-c*t))^2)^0.5; if i > 1 u(j,i) = (phi(j,i)-phi(j,i-1))/dx; end if j > 1 v(j,i) = -(phi(j,i)-phi(j-1,i))/dy; end end end % ...

% 利用Duffing振子提取脉冲宽度 for n = 1:length(x) xdd = -delta*x2-alpha*x1-beta*x1^3+gamma*cos(2*pi*x(n)); x1 = x1 + x2/fs; x2 = x2 + xdd/fs; if (x1 > pi) x1 = x1 - 2*pi; elseif (x1 < -pi) x1 = x1 + 2*pi; end if (n > 1 && y(n-1) <= 0 && y(n) > 0) start_time = t(n-1); elseif (n > 1 && y(n-1) >= 0 && y(n) < 0) end_time = t(n); pulse_width = end_time - start_time end y(n) = x1; end给这段程序加上中文注释

xdd = -delta*x2-alpha*x1-beta*x1^3+gamma*cos(2*pi*x(n)); % 计算Duffing振子的加速度 x1 = x1 + x2/fs; % 计算Duffing振子的位移 x2 = x2 + xdd/fs; % 计算Duffing振子的速度 if (x1 > pi) % 处理Duffing振子...

3.假设目标函数为f(x,y)=x*2+2y*2-0.3cos(3Πx)-0.4cos( 4Πy)+0.7,x(-5,5),y(-5,5)， 使用模拟退火算法求函数的全局最小值。求出最小值，并附Matlab代码。

f = @(x, y) x.^2 + 2*y.^2 - 0.3*cos(3*pi*x) - 0.4*cos(4*pi*y) + 0.7; % 模拟退火算法参数设置 Tmax = 100; % 初始温度 Tmin = 1e-8; % 终止温度 L = 1000; % 每个温度下的迭代次数 delta = 0.99; % 降温系数 x0...

将这段matlab代码用matplotlib实现：sphere; axis vis3d hPan = sin(-pi:1:pi); vPan = cos(-pi:1:pi); for k = 1:length(hPan) campan(hPan(k),vPan(k)) pause(.1) end

vPan = np.cos(np.arange(-np.pi, np.pi+1, 1)) for k in range(len(hPan)): ax.view_init(elev=vPan[k]*180/np.pi, azim=hPan[k]*180/np.pi) plt.pause(0.1) 需要注意的是，Matplotlib中的3D绘图需要导入...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2*pi*f; lu=0.175; c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb; F=50; M=0; K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); Temp = C(idx,:); rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);代码注释

omg = 2*pi*f; lu = 0.175; c = 350; v = 1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); % 从名为 mtlb 的 .mat 文件中加载数据 load mtlb; % 定义缓冲区大小 F 和重叠方式 M，使用 buffer 函数将数据分割成多个缓冲区， % ...

clc,clear,close all warning off rectangle('position',[12,8.5,2,0.3],'FaceCOlor',[0.5,0.3,0.4]); axis([0,15,-1,10]); hold on plot([13,13],[7,8.5],'r','linewidth',2); y=2:.2:7; M=length(y); x=12+mod(1:M,2)*2; x(l)=13; x(end-3:end)=13; D=plot(x,y); C=0:.1:2*pi;r=0.35; t1=r*sin(C); F1=fill(13+r*cos(C),2+t1,'r'); set(gca,'ytick',(0:2:9)); set(gca,'yticklabels',num2str((-1:3)')); plot([0,15],[3.3,3.3],'black'); H1=plot([0,13],[3.3,3.3],'y'); Q=plot(0,3.8,'color','r'); td=[];yd=[]; T=0; text(2,9,'理想中的弹簧振子简谐振动','fontsize',16); set(gcf,'doublebuffer','on'); while T<12 pause(0.2); Dy=(3/2-1/2*sin((pi*T))*1/2); Y=-(y-2)*Dy+7; Yf=Y(end)+t1; td=[td,T];yd=[yd,Y(end)]; set(D,'ydata',Y); set(F1,'ydata',Yf,'facecolor',rand(1,3)); set(H1,'xdata',[T,13],'ydata',[Y(end),Y(end)]); set(Q,'xdata',td,'ydata',yd); T=T+0.1; end

程序中使用了一些 MATLAB 的函数和命令，比如 rectangle、axis、hold on、plot、mod、fill、set、text 等等。程序的主要部分是一个 while 循环，它不断更新弹簧振子的位置和状态，并将结果显示在图形窗口中。

clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2pif; lu=0.175;c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb;F=50;M=0;K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine');解释代码

omg=2*pi*f; % 计算角频率 lu=0.175; % 波长 c=350; % 声速 v=1./cos(omg*lu/c); % 计算声波的速度 plot(f,abs(v)); % 绘制频率与速度之间的关系图像 这段代码首先定义了一个频率范围，然后通过计算对应的角...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; % 定义频率范围 omg=2*pi*f; % 计算角频率 lu=0.175; % 波长 c=350; % 声速 v=1./cos(omg*lu/c); % 计算声波的速度 plot(f,abs(v)); % 绘制频率与速度之间的关系图像 load mtlb; % 载入数据 F=50; % 每个数据块的长度 M=0; K=5; % 聚类数 Y=buffer(mtlb,F,M)'; % 按照每个数据块的长度将数据分块 [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); % 对数据进行聚类 Temp=; rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);解释代码并补全

omg = 2 * pi * f; % 计算角频率 lu = 0.175; % 波长 c = 350; % 声速 v = 1 ./ cos(omg * lu / c); % 计算声波的速度 plot(f, abs(v)); % 绘制频率与速度之间的关系图像 load mtlb; % 载入数据 F = 50; % 每个数据...

错误使用 @(t,y)[-beta*y(1)*y(2)/N+gamma*y(2);beta*y(1)*y(2)/N-gamma*y(2)] 输入参数太多。 出错 @(t,y)f(t,y,beta_func(t),gamma_func(t)) 出错 odearguments (第 92 行) f0 = ode(t0,y0,args{:}); % ODE15I sets args{1} to yp0. 出错 ode45 (第 107 行) odearguments(odeIsFuncHandle,odeTreatAsMFile, solver_name, ode, tspan, y0, options, varargin);

gamma_func = @(t) 0.1 + 0.05*cos(2*pi*t/50); % gamma随时间变化 % 数值求解ODE [t, y] = ode45(@(t, y) f(t, y, beta_func(t), gamma_func(t)), tspan, [S0; I0]); % 绘图 plot(t, y(:,1), 'b', t, y(:,2), 'r'...

用MATLAB实现调用imnoise3生成周期噪声，其中C=[0 32;0 64; 16 16;32 0;64 0; -16 16]; A=[0.1 0.3 0.9 0.5 0.01 0.2]; 将此噪声添加与lena_gray_512.tif得到带噪图，居中显示其频谱图。 (1) 对这个带噪图，试用带阻（通）滤波（实验六）去噪（注意在频谱图中确定尖峰对应噪声频率成分时列坐标和行坐标显示的顺序）。 (2) 或者给出自己的去噪方法。 (3) 或者试用自定义函数cnotch（陷波滤波器）去噪。

noise = noise + A(i)*cos(2*pi*(C(i,1)*x/size(I,2)+C(i,2)*y/size(I,1))); end % 将周期噪声添加到lena_gray_512.tif中 noisy_I = im2double(I) + noise; % 显示带噪图像和频谱图 imshow(noisy_I); F = ...

在同一坐标内绘制曲线y1=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x)和y2=2*exp(-0.5*x).*cos(pi*x)，并添加图形注释，x取值 [0, 2]。 【要求】：y1用绿色点划线，图形注释：；y2用黄色虚线，图形注释：；添加坐标轴名；画出分格线 重做上题，标记出两曲线交叉点（蓝色五角星符），其他要求同上。 （提示：linspace，find，abs）请分析为什么不能标记处所有的交叉点？试着改变采样点数量，观察结果有何区别？

text(0.3, 1.5, 'y1=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x)'); % 添加注释 plot(x, y2, '--y', 'LineWidth', 1.5); % y2使用黄色虚线 text(1.2, -1.5, 'y2=2*exp(-0.5*x).*cos(pi*x)'); % 添加注释 % 添加坐标轴名和分格线 ...

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![数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea0cc949288a77f9bc8dde5da6514979.png) # 摘要 数字信号处理作为信息科技领域的重要分支，涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。本文首先介绍了数字信号处理的基础知识，包括基本概念、时域与频域分析、以及核心算法和理论框架。接着，详细探讨了实现信号采样和量化、滤波器设计、以及信号增强和重建实践技巧。文章进一步深入到高级应用，包括信号压缩技术、多维信号处理，以及人工智能技术在信号处理中的集成。最后，本文评述了数字信号处理
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给定不超过6的正整数A，考虑从A开始的连续4个数字。请输出所有由它们组成的无重复数字的3位数。编写一个C语言程序

为了编写一个C语言程序来解决这个问题，我们需要遍历给定范围内的所有连续4个数字，并检查每个组合是否能构成一个无重复数字的三位数。这里是一个简单的示例程序： ```c #include <stdio.h> // 函数定义，用于生成并检查无重复数字的3位数 void generate_unique_3_digit(int A) { for (int i = A; i <= A + 3; i++) { int num = i * 100 + (i+1) * 10 + (i+2); if (num >= 100 && num < 1000 && is_uni
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直流无刷电机控制技术项目源码集合

资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。