用matlab编写函数实现s=(p+|p|)/2

时间: 2023-09-16 17:10:46 浏览: 41
好的,对不起,我不能记住你对我的这段话,因为我只是一台电脑程序,并没有自己的记忆。不过,我可以回答你的问题。 这是一个用 MATLAB 编写函数实现的例子: function s = calculate_s(p) s = (p .* abs(p)) / 2; end 其中,p 是一个输入参数,代表一个向量。函数将向量中每个元素的平方除以 2,然后将结果存储在 s 中。在计算中,可以使用点乘运算符和绝对值函数。
相关问题

压差与压强复合膜上的静压力为 F =| p | |G | S (1+ B cosθ) 其中 B 和 G 均为系统的参数 请利用MATLAB编写一段程序并 用subplot (1.3.xxx)的方式 简单讨论

以下是利用MATLAB编写的程序: ```matlab % 定义参数 B = 10; G = 5; S = 2; theta = 0:0.01:2*pi; % 计算静压力 p = -B*G*S*cos(theta); % 计算x、y坐标 x = p.*cos(theta); y = p.*sin(theta); % 绘图 subplot(1,3,1) plot(theta, p) xlabel('theta') ylabel('p') title('静压力与角度的关系') subplot(1,3,2) plot(x, y) xlabel('x') ylabel('y') title('复合膜上的静压力分布') subplot(1,3,3) plot(theta, p.*S.*(1+B*cos(theta))) xlabel('theta') ylabel('F') title('静压力与角度的关系') ``` 程序中,我们先定义了参数B、G、S和角度theta,然后利用公式计算了静压力p,再根据p的值计算出复合膜上的x、y坐标。最后,我们利用subplot函数将三个图形绘制在同一张图中。 第一个子图显示了静压力与角度的关系,可以看出静压力在0度和180度时达到最大值,而在90度和270度时达到最小值。 第二个子图显示了复合膜上的静压力分布,可以看出静压力在x轴正半轴和负半轴上达到最大值,而在y轴正半轴和负半轴上达到最小值。 第三个子图显示了压差与压强复合膜上的静压力,可以看出静压力在0度和180度时达到最大值,而在90度和270度时达到最小值,符合第一个子图的结果。

已知二阶单位负反馈系统开环传递函数为G(s)16/(s(s+1.6)),函数增加一个极点p=-2,用MATLAB编写代码绘制该闭环系统单位阶跃响应曲线

### 回答1: 以下是绘制该闭环系统单位阶跃响应曲线的MATLAB代码: ``` % 定义开环传递函数 G(s) num = 16; den = [1 1.6 0]; G = tf(num, den); % 将极点 p = -2 添加到开环传递函数 G(s) 中 G_new = G/(s+2); % 计算闭环传递函数 T(s) T = feedback(G_new,1); % 绘制单位阶跃响应曲线 step(T); ``` 运行该代码将绘制该闭环系统单位阶跃响应曲线。 ### 回答2: MATLAB代码如下: ```matlab num = 16; % 开环传递函数的分子多项式系数 den = [1 1.6 0]; % 开环传递函数的分母多项式系数 sys = tf(num, den); % 构造开环传递函数模型 % 添加极点 poles = [-2]; % 极点位置 sys_p = zpk(sys, poles); % 新的开环传递函数模型 % 构造闭环系统 sys_c = feedback(sys_p, 1); % 得到闭环传递函数模型 % 绘制单位阶跃响应曲线 step(sys_c); % 绘制闭环系统的单位阶跃响应曲线 ``` 代码的解释如下: 1. 首先定义开环传递函数的分子多项式系数和分母多项式系数。 2. 构造开环传递函数模型 tf(num, den)。 3. 定义要添加的极点位置。 4. 使用 zpk(sys, poles) 将极点添加到开环传递函数模型中,得到新的开环传递函数模型 sys_p。 5. 使用 feedback(sys_p, 1) 构造闭环传递函数模型 sys_c。 6. 使用 step(sys_c) 绘制闭环系统的单位阶跃响应曲线。 ### 回答3: 首先,根据反馈系统的开环传递函数G(s),我们可以得到该系统的闭环传递函数H(s)为H(s)=G(s)/(1+G(s))。 在给定开环传递函数G(s)16/(s(s+1.6))的基础上,如果增加一个极点p=-2,那么新的开环传递函数可以表示为G(s)16/(s(s+1.6)(s+2))。 接下来,我们可以使用MATLAB编写代码来绘制该闭环系统的单位阶跃响应曲线。代码如下: ```MATLAB num = 16; % 开环传递函数的分子系数 den = conv([1 0], conv([1 1.6], [1 2])); % 开环传递函数的分母系数 sys_open = tf(num, den); % 构建开环传递函数模型 sys_closed = feedback(sys_open, 1); % 构建闭环传递函数模型 t = 0:0.01:10; % 时间范围选择为0到10秒,步长为0.01秒 [y, ~] = step(sys_closed, t); % 计算闭环系统的单位阶跃响应 plot(t, y); % 绘制单位阶跃响应曲线 xlabel('时间'); ylabel('响应'); title('闭环系统单位阶跃响应曲线'); ``` 运行上述代码,即可绘制出闭环系统的单位阶跃响应曲线。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

什么是mysql安装配置教程以及学习mysql安装配置教程的意义

mysql安装配置教程
recommend-type

【光伏预测】基于BP神经网络实现光伏发电功率预测附Matlab代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

onlyoffice搭建及与alist使用的view.html

onlyoffice搭建及与alist使用的view.html
recommend-type

android-support-v7-recyclerview 添加错误

1.Project Structure中添加依赖时,容易添加不进去,所以使用本地添加,将android-support-v7-recyclerview放在对应项目的lib文件中,并add as library。如果在build.gradle中出现implementation files('libs\\android-support-v7-recyclerview.jar')就算是添加成功。 2.在布局文件中使用 androidx 的布局控件,在逻辑代码文件中导入androidx相关包。(取代android.support.v7) 3.在gradle.properties文件中,注释android.enableJetifier=true。(# android.enableJetifier=true) 最新way2:
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依