H ( b > g )=2* pi - H ( b > g ); H = H /(2* pi );这句matlab 代码是什么意思

时间: 2023-06-23 19:08:36 浏览: 109
HTM

用matlab表示霍夫码编码

这段 MATLAB 代码的含义是： - 给定一个实数变量 `b` 和另一个实数变量 `g`，计算 `H(b > g)` 的值。 - 如果 `b > g`，则 `H(b > g) = 2 * pi - H(b > g)`，其中 `pi` 是圆周率。 - 最后将 `H` 的值除以 `2 * pi`。 这段代码的具体实现可能取决于在哪个上下文中使用它。
阅读全文

相关推荐

pdf

Raspberry-Pi-3-Model-B-Datasheet.pdf

4. 连接性能：具备双频2.4GHz和5GHz IEEE 802.11.b/g/n/ac无线局域网功能，支持蓝牙4.2和BLE。此外，通过USB 2.0接口，还能够提供最高300Mbps速率的以太网连接。 5. 端口设计：配有4个USB 2.0接口，方便连接各种...

[m,n]=size(f); R=f(:,:,1); G=f(:,:,2); B=f(:,:,3); %½øÐи³Öµ I=(R+G+B)/3; S=1-(3.*min(min(R,G),B))./(R+B+G+eps); theta=acos((((R-G)+(R-B))*0.5)./(sqrt((R-G).*(R-G)+(R-B).*(G-B))+eps)); H=theta; H(B>G)=2*pi-H(B>G); % H=H/(2*pi); %·µ»Ø hsi=cat(3,H,S,I);

2. 从RGB图像中获取R、G、B三个通道的像素值，分别存储在变量R、G、B中。 3. 计算灰度图像I，即将R、G、B三个通道的像素值求平均值。 4. 计算饱和度S，即根据R、G、B三个通道的像素值中的最小值来确定像素的饱和度。...

clc,clear w=2.2143 %波浪频率 M=4866 %浮子质量 m=2433 %振子质量 k=80000 %弹簧刚度 l=0.5 %弹簧原长 b=167.8395 %垂荡兴波阻尼系数 rho=1025 %海水密度 g=9.8 %重力加速度 f=4890 %垂荡激励力振幅 R=1 %浮子半径 S=pi*R^2 %浮子投影底面积 mm=1165.992 %垂荡附加质量 h=0.8 %圆锥的高 F0=rho*g*(1/3*pi*R^2*h); %圆锥部分所受浮力 d=((m+M)*g-F0)/(rho*g*S); %平衡状态下圆柱部分浸水深度 x0=m*g/k; %弹簧初始压缩量 f1=-w^2*A*(M-mm)*cos(w*t+phi2)-f*cos(w*t)+M*g+k*x0-2*A*k*sin(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin(phi2-phi1)-b*w*A*sin(w*t+phi2)-2*beta*w*A*cos(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin((phi2-phi1)/2)-F0-rho*g*S*d+A*rho*g*S*A*cos(w*t+phi2); f2=k*x0-2*A*k*sin(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin(phi2-phi1)-m*g-2*beta*w*A*cos(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin((phi2-phi1)/2)+m*w^2*A*cos(w*t+phi1); f3=t-100; t>100; beta>0&beta<10000 P=2*beta*w^2*A^2*(sin((phi1-phi2)/2))^2;求利用matlab编程求P的最大值

f = @(x) -2*x(1)^2*x(2)^2*(sin((x(3)-x(4))/2))^2; % 定义约束条件 nonlcon = @(x) deal([], [x(2)-10000; x(2); x(3); x(4)]); % 定义初始点 x0 = [1; 1; 1; 1]; % 定义变量的上下界 lb = [0; -Inf; -Inf; -...

matlab编写程序设计带通滤波器，参数要求为ws1=0.2*pi;wp1=0.35*pi; ws2=0.8*pi;wp2=0.65*pi;Ap=-3dB, As=-65dB;N=40，给定T1,T2

imp = (wc/pi)*sinc((wc/pi)*(n-(N-1)/2)); h = b(1)*imp; for i = 2:length(b) imp = [0 imp(1:end-1)]; h = h + b(i)*imp; end for i = 2:length(a) imp = [0 imp(1:end-1)]; h = h - a(i)*h; end % 绘制单位...

load Z_data2.mat %加载Z数据 i=1; % %%%--------------------------------- f = 1e6:1e5:100e6; r=3.9904e-3; D=15.8e-3; mu_c=12.5664e-7; sigma_c=5.8e7; epslon=8.85e-12; tdelta = -5.7e-10.*f+0.075; delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b); z0 = sqrt(L./C); alfa = R./2./z0+G.*z0./2; beta = 2.*pi.*f.*sqrt(L.*C); gama = alfa+beta.*1i; F0=zeros(1,991); g=gama; %给γh赋值 %%%----------------------------------- M = zeros(1, 991); % 创建1x991的矩阵M，初始值为0 i = 1; %%%--------------------------------------- syms f F0=zeros(1,991); for x=0:100/991:100 for i=1:991 f0=Z_data2.*exp(-2.*gama.*x);%被积函数f0(f，x） F0=int(f0,f,1e6,100e6);%对f积分的F(x） end end figure(1) %图像1 xout = 0:100/991:100; yout = double(subs(F0,x,xout)); plot(xout,F0) xlabel('x') ylabel('h(x）') title('h(x)关于x的二维曲线')该程序中有什么问题

C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b); z0 = sqrt(L./C); alfa = R./2./z0+G.*z0./2; ...

%1.已知参数 clear; r0 =30; %基圆半径 rr=8; %滚子半径 phi_H=15; %滚子摆动最角 a=45; %OA 的长度 l=58; %AB 的长度 Delta1=180; %推程角度 Delta2=180; %回程角度 hd= pi/180;du=180/pi; %弧度与角度的转换 phi0=acos((a*a+1*1-r0*r0)/(2*a*1));%初始化角度 %2.凸轮曲线设计 n=360; for n1=1:n %计算推杆运动规律 if n1<=Delta1 %推程阶段 q(nl)=phi_H*(1-cos(pi*nl/Deltal))/2;q=q(nl); dq(nl)=(phi_H*pi/(2*Deltal*hd))*sin(pi*n1/Deltal);dq=dq(nl); elseif n1>=Delta1&n1<n %回程阶段 q(n1)=phi_H*(1-(( n1- Delta1)/ Delta2)+ sin(2* pi*( n1- Delta1)/ Delta2)/(2*pi)); q=q(nl); dq( n1)= phi_H*(-1/(Delta2*hd)+( cos(2*pi*( n1- Delta1)/Delta2))/(Delta2*hd)); dq=dq(n1); end %计算凸轮轨迹曲线 xx(nl)=a*sin(n1*hd)-1*sin(n1*hd+phi0+q*hd); x=xx(n1);%理论轮廓曲线 yy(n1)=a*cos(n1*hd)-1*cos(n1*hd+phi0+q*hd); y=yy(n1); dx(n1) =a * cos( n1* hd) - 1 *( 1 + dq * hd ) * cos( n1* hd+q*hd+phi0) ;dx =dx( n1) ; dy(n1)=-a*rr*dy/sqrt(dx^2+dy^2);xxp=xp(n1); xp(n1)=x-rr*dy/sqrt(dx^2+dy^2);xxp=xp(n1); %实际轮廓曲线 yp(n1)=y+rr*dx/sqrt(dx^2+dy^2);yyp=yp(n1); end %3.输出凸轮轮廓曲线 figure(3); hold on;grid on;axis equal; axis( [-60 80 -60 80]); text( r0 + 27 + 3,4,'X ') ; text( 3,r0+35+3,'Y'); text ( -6,-4,'O') ; title('摆动滚子推杆盘形凸轮设计'); plot ( [ - ( r0+25) ( r0+30)] ,[0 0] ,'k') ; plot ( [0 0] ,[ - ( r0+60) ( r0+50)] ,'k') ; plot( [0 -1*sin( phi0)] ,[a a-1*cos( phi0)],'k') ; plot(0,a,'o'); plot(-1*sin(phi0),a-1*cos(phi0),'o'); plot( xx, yy,'m- '); %理论轮廓曲线 ct=linspace(0,2*pi); plot(r0*cos(ct),r0*sin(ct),'g');%基圆 plot(-1*sin(phi0)+rr*cos(ct),a-1*cos(phi0)+rr*sin(ct),'k');%滚子圆 plot( xp, yp,'b- '); %实际轮廓曲线 xlabel('xmm') ylabel('ymm')的问题

这段代码的作用是进行凸轮曲线设计，并输出凸轮轮廓曲线。其中，第一部分是定义了一些参数，如基圆半径、滚子半径、推程角度等。第二部分是进行凸轮轨迹曲线计算，根据推程阶段和回程阶段的不同，计算推杆运动规律和...

function f=LK_1(x) % 目标函数 for i=1:45 % i为自变量，外转向车轮转角，填写转角范围 if i<=10 d=1.5; else if i<=20 d=1; else d=0.5; i=i*pi/180; L=3025; K=1500; A=acot(cot(i)-K/L); % x(1)转向梯形底角r，x(2）转向梯形臂长m B=sin(x(1)+i); C=(K/x(2))^2-2*(K/x(2))*cos(x(1)+i)+1; D=(K/x(2))*(2*cos(x(1))-cos(x(1)+i)-cos(2*x(1))); E=x(1)-asin(B/sqrt(C)); F=acos(D/sqrt(C)); f=d*abs(E/A-F/A-1); end end end function [c,ceq]=LK_2(x)% 优化约束条件：非线性不等式和等式 K=1500; qmin=40; %传动角最小值 imax=4 求此函数及约束条件的最优解5; %外转向轮车轮转角最大值 G=cos(qmin)-2*cos(x(1)+imax); H=(cos(x(1))*(cos(qmin)-cos(x(1)))); I=2*x(2)/K; c=I-G/H; ceq=0;

然后将 I 与一个函数 G/H 进行比较，从而得到非线性不等式约束 c。等式约束 ceq 则为固定值 0。 需要注意的是，该代码中的一些变量（如 i、d、L、K、qmin、imax）需要在函数外部进行定义和初始化，否则代码无法正确...

em=1;%阀门最大开度 tc=0.018;%阀门关闭时间 H0=3.5e+06;% C=0.01817; a=1100; D=0.0375; g=9.81; f=0.035; L=10; n=100; w=0.0034496; Tmax=5; A=pi*(D^2)/4; B=a/(g*A); delta_t=L/(a*n); delta_x=L/n; R=f*delta_x/(2*g*D*A^2); Q=C*sqrt(2*g*H0); t=0; Q0=0.005; V0=4; Hp1=3.5e+03; Qp=Q0+zeros(1,n+1); Hp=Hp1+zeros(1,n+1); Hns=zeros(1,5501); Qns=zeros(1,5501); Hns(1)=Hp(n+1); Qns(1)=Qp(n+1); for k=1:5500 t=k*delta_t; if t<=Tmax Hpp=zeros(1,n+1); Qpp=zeros(1,n+1); for i=1:n+1 if i<2%左侧边界上游为油箱 Cp=Hp(i+1)-(1+w)*B*Qp(i+1); Cm=(1+w)*B+R*abs(Qp(i+1)); Hpp(i)=Hp(i); Qpp(i)=(Hpp(i)-Cp)/Cm; elseif i>1&&i<n+1%计算内部节点 Cp=Hp(i+1)-(1+w)*B*Qp(i+1); Cm=(1+w)*B+R*abs(Qp(i+1)); Dp=Hp(i-1)+B*Qp(i-1); Dm=B+R*abs(Qp(i-1))/(1+w); Qpp(i)=(Dp-Cp)/(Cm+Dm); Hpp(i)=Cp+Cm*Qpp(i); elseif i>n%计算 tau=(1-t/tc)*em; Cv=(tau^2)*(Q0^2)/(2*H0); Cp=Hp(n)+B*(1+w)*Qp(n)-R*Qp(n)*abs(Qp(n))/(1+w); Qpp(i)=-B*Cv+sqrt((B*Cv)^2+2*Cv*Cp); Hpp(i)=Cp-B*Qpp(i); end end Hp = Hpp;Qp= Qpp; Hns(k+1)=Hp(n+1); Qns(k+1)=Qp(n+1); elseif t>Tmax end end %输出图形 hold on grid on tx=0:delta_t/10:0.05; plot(tx,Hns); xlabel('时间'); ylabel('柱高'); title('水锤图像');解释这段代码

这段代码是一个基于Matlab的水锤模拟程序，用来模拟液体在管道内发生急剧变化时，由于液体惯性作用引起的压力波现象。程序中使用了一系列物理量和参数，如阀门最大开度、阀门关闭时间、液体高度、管道长度、管道截...

D=sqrt(n^2+m^2) n=v*sin(a)*t2+(v0+vw)*sin(a)*t2+g*t1*t2+0.5*g*t2*t2 m=(v0+vw)*cos(a)*t2+v*cos(a)*t2 1000<=m<=3000 300<=n<=800 (g=9.8m/s^2 v0=300km/h v=600km/h vw=6m/s ) 用MATLAB求最佳的a t1 t2

ub = [pi/2, Inf, Inf]; % 定义初始值 x0 = [pi/4, 100, 100]; % 调用优化函数求解 [x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub); % 输出结果 disp(['最小距离为：', num2str(fval)]); disp(['最优解为...

给定一个模拟信号y(t) = G*t + A*sin(2*pi*t) + B*sin(20*pi*t) + C*sin(100*pi*t) + D*sin(400*pi*t) + E*sin(2000*pi*t) + F*sin(20000*pi*t)，其中，G*t是有用信号，其它sin(x)都是干扰信号，A、B、C、D、E、F、G是各自函数的幅值，可改变大小，以观察滤波效果对比。设计合适的IIR（冲激响应不变法，双线性变换法）和FIR（窗函数法，频率抽样法）数字滤波器，用MATLAB实现

[B,A] = butter(2,400/(8000/2),'low'); 然后，将该滤波器使用双线性变换法转换为数字滤波器： matlab [Bd,Ad] = bilinear(B,A,8000); 最后，使用该数字滤波器对信号进行滤波： matlab y_filtered...

优化以下代码% 设置参数 t = 0.03; % 时间范围，计算到0.03秒 x = 1; y = 1; % 空间范围，0-1米 m = 320; % 时间t方向分320个格子 n = 32; % 空间x方向分32个格子 k = 32; % 空间y方向分32个格子 ht = t / (m - 1); % 时间步长dt hx = x / (n - 1); % 空间步长dx hy = y / (k - 1); % 空间步长dy hx2 = hx^2; hy2 = hy^2; % 初始化矩阵 u = zeros(m, n, k); % 设置边界 [x, y] = meshgrid(0:hx:1, 0:hy:1); u(1, :, :) = sin(4 * pi * x) + cos(4 * pi * y); % 按照公式进行差分 for ii = 1 : m - 1 u_prev = u(ii, :, :); u_next = u_prev; for kk = 2 : k - 1 u_prev_k = u_prev(:, kk); u_next_k = u_next(:, kk); u_prev_kk_1 = u_prev(:, kk + 1); u_prev_kk_1(1) = u_prev_k(1); u_prev_kk_1(end) = u_prev_k(end); u_prev_kk_2 = u_prev(:, kk - 1); u_prev_kk_2(1) = u_prev_k(1); u_prev_kk_2(end) = u_prev_k(end); A = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2 * diag(ones(n - 2, 1)) + diag(ones(n - 3, 1), -1); B = diag(ones(n - 3, 1), 1) + diag(ones(n - 3, 1), -1) + 2 * diag(ones(n - 2, 1)); C = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2 * diag(ones(n - 2, 1)) + diag(ones(n - 3, 1), -1); D = u_prev_kk_1 / hy2; E = u_prev_kk_2 / hy2; F = u_prev_k / hx2 + 1 / ht; G = u_prev_k / hx2 - 1 / ht; H = u_prev_kk_1 / hy2 + u_prev_kk_2 / hy2 + 1 / ht; I = u_prev_kk_1 / hy2 + u_prev_kk_2 / hy2 - 1 / ht; K = B - ht * F; L = B + ht * G; M = A + ht * D; N = C - ht * E; u_next(:, 2 : end - 1, kk) = thomas(K, M, N, H); u_next(:, 2 : end - 1, kk) = thomas(L, N, M, I); end u(ii + 1, :, :) = u_next; end % 绘制图像 parfor i = 1 : m figure(1); mesh(x, y, reshape(u(i, :, :), [n k])); axis([0 1 0 1 -2 2]); end % Thomas 算法求解三对角线性方程组 function x = thomas(A, B, C, D) n = length(D); for k = 2 : n m = A(k) / B(k - 1); B(k) = B(k) - m * C(k - 1); D(k) = D(k) - m * D(k - 1); end x(n) = D(n) / B(n); for k = n - 1 : -1 : 1 x(k) = (D(k) - C(k) * x(k + 1)) / B(k); end end

在 for kk = 2 : k - 1 的循环中，可以将 A、B、C、D、E、F、G、H、I、K、L、M、N 等矩阵的计算进行向量化操作，避免使用循环，从而提高代码的运行效率。 2. 避免重复计算 在 for kk...

#include <graphics.h> #include <math.h> #define pi 4.1415926 m a i n ( a r g c , a r g v ) int argc;char *argv[]; { int x,y,r1,rs,color; double a; int gdriver=DETECT,gmode; if (strcmp(argv[1],"pass")!=0) { printf("password error!\n"); e x i t ( 0 ) ; } initgraph(&gdriver,&gmode,"..\\bgi "); r 1 = a t o i ( a r g v [ 2 ] ) ; r s = a t o i ( a r g v [ 3 ] ) ; c o l o r = a t o i ( a r g v [ 4 ] ) ; c l e a r d e v i c e ( ) ; s e t b k c o l o r ( c o l o r ) ; s e t c o l o r ( 4 ) ; for(a=0; a<=2*pi;a+=pi/18) { x = r 1 * c o s ( a ) + 3 2 0 ; y = r 1 * s i n ( a ) + 2 4 0 ; c i r c l e ( x , y , r s ) ; } g e t c h ( ) ; c l o s e g r a p h ( ) ; }改正

1. 引入头文件应该是 #include <graphics.h> 和 #include <math.h>，而不是 #include "graphics.h" 和 #include "math.h"。 2. 定义圆周率 pi 应该是 3.1415926，而不是 4.1415926。 3. main 函数应该有返回类型 ...

>> % Program P6_1_mod % Chebyshev Type I低通滤波器的设计 clear all close all Fs = 10e3; % 抽样频率 Fpass = 1e3; % 通带边界频率 Fstop = 2e3; % 阻带边界频率 Ap = 1; % 通带波纹，单位dB Ast = 20; % 最小阻带衰减，单位dB % 估计滤波器阶数 [n_cheb2, Wn_cheb2] = cheb2ord(Fpass/(Fs/2), Fstop/(Fs/2), Ap, Ast); % 设计滤波器 [b_cheb2, a_cheb2] = cheby2(n_cheb2, Ap, Wn_cheb2); % 显示传递函数 disp('分子系数是 ');disp(b_cheb2); disp('分母系数是 ');disp(a_cheb2); % 计算增益响应 [g, w] = gain(b_cheb2,a_cheb2); % 绘制增益响应 plot(w/pi,g);grid axis([0 1 -60 5]); xlabel('\omega/\pi'); ylabel('增益，dB'); title('Chebyshev Type I低通滤波器的增益响应'); function [g,w] = gain(b_cheb2,a_cheb2) % 在单位圆上半部分的256个等分点， % 计算传递函数的增益响应（dB） % 分子系数在向量 num 中 % 分母系数在向量 den 中 % 频率值以向量w返回 % 增益数值以向量g返回 w = 0:pi/255:pi; H = freqz(b_cheb2,a_cheb2,w); g = 20*log10(abs(H)); end改错

[n_cheb2, Wn_cheb2] = cheb2ord(Fpass/(Fs/2), Fstop/(Fs/2), Ap, Ast); % 设计滤波器 [b_cheb2, a_cheb2] = cheby2(n_cheb2, Ap, Wn_cheb2); % 显示传递函数 disp('分子系数是 '); disp(b_cheb2); disp('分母...

clear,clc; val=importdata('Ecg.txt'); signal=val(1,1:1800); fs=500; figure(1) subplot(4,2,1); plot(signal); title('干净的EGC信号'); xlabel('采样点'); ylabel('幅值(dB)'); grid on; signal1=awgn(signal,10,'measured'); subplot(4,2,2); plot(signal1); title('高斯噪声的EGC信号'); xlabel('采样点'); ylabel('幅值(dB)'); % 设计IIR低通滤波器 Wp = 0.1*pi; % 通带截止频率 Ws = 0.16*pi; % 阻带截止频率 Rp = 1; % 通带衰减 Rs = 15; % 阻带衰减 [n, Wn] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs, 's'); [b, a] = butter(n, Wn); % 绘制数字低通滤波器的幅频响应 [H, w] = freqz(b, a, 512); f = w/pi*500; subplot(4,2,3); plot(w/pi,20*log10(abs(H))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('IIR低通滤波器幅频响应'); iir_filtered_signal = filter(b, a, signal1); subplot(4,2,4); plot(iir_filtered_signal); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('IIR低通滤波后的含高斯噪声的图像'); iir_signal = abs(fft(signal)); subplot(4,2,5); plot(20*log10(abs(iir_signal))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('含高斯噪声的频谱'); iir_signal1 = abs(fft(signal1)); subplot(4,2,6); plot(20*log10(abs(iir_signal1))); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); title('IIR低通滤波后的含高斯噪声的频谱'); n = 80; % 滤波器阶数 wc = 0.1*pi; % 通带截止频率 h = fir1(n, wc/(fs/2), kaiser(n+1, 6)); % 计算FIR低通滤波器系数 filtered_signal_fir = filter(h, 1, signal); % 应用FIR滤波器 subplot(4,2,7); plot(20*log10(abs(h))); title('FIR低通滤波幅频响应'); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)'); [Pxx_filtered_fir, f_filtered_fir] = periodogram(filtered_signal_fir, [], [], fs); subplot(4,2,8); plot(20*log10(abs(Pxx_filtered_fir))); title('FIR低通滤波后的含高斯噪声的频谱'); xlabel('频率'); ylabel('幅值(dB)');注释这段代码

这段代码是用 MATLAB 实现了对 ECG 信号进行数字滤波的过程。首先使用 awgn 函数生成一个含有高斯噪声的 ECG 信号，然后设计了一个 IIR 低通滤波器和一个 FIR 低通滤波器，分别对含噪声的 ECG 信号进行滤波处理。...

#define _USE_MATH_DEFINES #include <cstdlib> #include <cmath> #include <iostream> #include <GL/glew.h> #include <GL/freeglut.h> // Globals. static float R = 40.0; // Radius of circle. static float X = 50.0; // X-coordinate of center of circle. static float Y = 50.0; // Y-coordinate of center of circle. static const int numVertices = 50; // Number of vertices on circle. static int verticesColors[6 * numVertices]; void generateVertices() { float t = 0; // Angle parameter. for (int i = 0; i < 6*numVertices; i+=6) { verticesColors[] = X + R * cos(t); //x verticesColors[] = Y + R * sin(t); //y verticesColors[] = 0.0; //z verticesColors[] = 1.0; //r verticesColors[] = 0.0; //g verticesColors[] = 0.0; //b t += 2 * M_PI / numVertices; //angle } } // Drawing routine. void drawScene(void) { glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); glColor3f(1, 0, 0); glLineWidth(5); glDrawArrays(GL_LINE_LOOP, 0, 50); glFlush(); } // Initialization routine. void setup(void) { glClearColor(1.0, 1.0, 1.0, 0.0); glEnableClientState(GL_VERTEX_ARRAY); glEnableClientState(GL_COLOR_ARRAY); glVertexPointer(3, GL_FLOAT, 6 * sizeof(float), &verticesColors[0]); glVertexPointer(3, GL_FLOAT, 6 * sizeof(float), &verticesColors[3]) } // OpenGL window reshape routine. void resize(int w, int h) { glViewport(0, 0, w, h); glMatrixMode(GL_PROJECTION); glLoadIdentity(); glOrtho(0.0, 100.0, 0.0, 100.0, -1.0, 1.0); glMatrixMode(GL_MODELVIEW); glLoadIdentity(); } // Keyboard input processing routine. void keyInput(unsigned char key, int x, int y) { switch (key) { case 27: exit(0); break; default: break; } } // Main routine. int main(int argc, char** argv) { generateVertices(); glutInit(&argc, argv); glutInitContextVersion(4, 3); glutInitContextProfile(GLUT_COMPATIBILITY_PROFILE); glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE | GLUT_RGBA); glutInitWindowSize(500, 500); glutInitWindowPosition(100, 100); glutCreateWindow("circle.cpp"); glutDisplayFunc(drawScene); glutReshapeFunc(resize); glutKeyboardFunc(keyInput); glewExperimental = GL_TRUE; glewInit(); setup(); glutMainLoop(); }怎么修改

这段代码存在一些错误，需要进行修改，具体如下： 1. 在函数 generateVertices 中，数组 verticesColors[] 的下标没有被正确设置，应该是 verticesColors[i]。 2. 在函数 setup 中，第二个 glEnableClientState(GL_...

在利用R语言求V = (pi/40000)*(a * (DBH^b) * (c^DBH) * ((1 - q^0.5) / (1 - 0.2^0.5))^(e * q^2 * k * log(q * 0.001) * g * q * exp(q) * j * DBH / TH))^2的积分时，如果积分上限TH是一个数据集中的变量，积分下限是0，a <- 1.0726 b <- 0.8443 c <- 1.0171 e <- -0.4204 k <- -0.0558 g <- 0.8782 i <- -0.1529 j <- 0.2467，DBH为同一个数据集中的变量，q=h/TH，h也为数据集中的变量，该函数是V关于h的函数，该如何写这段代码

V <- (pi / 40000) * (a * (DBH^b) * (c^DBH) * ((1 - q^0.5) / (1 - 0.2^0.5))^(e * q^2 * k * log(q * 0.001) * g * q * exp(q) * j * DBH / TH))^2 return(V) } # 定义参数 a <- 1.0726 b <- 0.8443 c <- 1....

为什么错误 interface Shape{ void zhouchang(); void mianji(); } class sanjiaoxing implements Shape { double a;double b;double c; sanjiaoxing(double _a,double _b,double _c) { a=_a; b=_b; c=_c; } public void zhouchang() { double d=a+b+c; System.out.println("三角形的周长="+d); } public void mianji() { double area; double s=(a+b+c)/2; area=(int)Math.sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c)); System.out.println("三角形的面积="+area); } } class juxing implements Shape{ double e;double f; juxing(double _e,double _f) { e=_e; f=_f; } public void zhouchang() { double g=e+f; System.out.println("矩形的周长="+g); } public void mianji() { double area=e*f; System.out.println("矩形的面积="+area); } } class yuan implements Shape{ double radious; yuan(double _radious){ radious= _radious; } public void zhouchang() { double h=2*3*radious; System.out.println("圆形的周长="+h); } public void mianji() { double area=3*radious*radious; System.out.println("圆形的面积="+area); } } public class Jiekoutest{ public static void main(String[] args) { Shape sanjiaoxing= new sanjiaoxing(3,4,5); Shape jixing= new juxing(6,7); Shape yuan= new yuan(2); sanjiaoxing.zhouchang(); sanjiaoxing.mianji(); juxing.zhouchang(); juxing.mianji(); yuan.zhouchang(); yuan.mianji(); } }

double h = 2 * Math.PI * radious; System.out.println("圆形的周长=" + h); } public void mianji() { double area = Math.PI * radious * radious; System.out.println("圆形的面积=" + area); } } ...

f <- function(h, a, b, c, e, k, g, i, j, TH) { q <- h / TH (V <- (pi/4)*(a * (DBH^b) * (c^DBH) * ((1 - q^0.5) / (1 - 0.2^0.5))^(e * q^2 * k * log(q * 0.001) * g * q * exp(q) * j * DBH / TH)))^2 } # 设置参数 a <- 1.002597 b <- 0.844314 c <- 1.003115 e <- -0.420420 k <- -0.055794 g <- 0.478171 i <- -0.152897 j <- 0.146656 DBH <- 9.05 # 胸径 # 定义积分函数 int_func <- function(h) f(h, a, b, c, e, k, g, i, j, TH) # 数值积分 TH <- 10.04 # 树高 integrate(int_func, lower = 0, upper = TH)请问这段代码在干什么

代码中，a、b、c、e、k、g、i、j、DBH、TH都是预设的参数，分别代表树木生长特征和树木的胸径和树高。int_func函数是对f函数关于h的积分，而integrate函数则是进行数值积分，计算积分下限为0，积分上限为TH时，对int...
docx

用Python编程实现控制台爱心形状绘制技术教程

内容概要：本文档主要讲解了使用不同编程语言在控制台绘制爱心图形的方法，特别提供了Python语言的具体实现代码。其中包括了一个具体的函数 draw_heart() 实现，使用特定规则在控制台上输出由星号组成的心形图案，代码展示了基本的条件判断以及字符打印操作。 适合人群：对编程有兴趣的学生或者初学者，特别是想要学习控制台图形输出技巧的人。 使用场景及目标：适合作为编程入门级练习，帮助学生加深对于控制流、字符串处理及图形化输出的理解。也可以作为一个简单有趣的项目用来表达情感。 阅读建议：建议读者尝试动手运行并修改代码，改变输出图形的颜色、大小等特性，从而提高对Python基础语法的掌握程度。

最新推荐

recommend-type

用Python编程实现控制台爱心形状绘制技术教程

内容概要：本文档主要讲解了使用不同编程语言在控制台绘制爱心图形的方法，特别提供了Python语言的具体实现代码。其中包括了一个具体的函数 draw_heart() 实现，使用特定规则在控制台上输出由星号组成的心形图案，代码展示了基本的条件判断以及字符打印操作。 适合人群：对编程有兴趣的学生或者初学者，特别是想要学习控制台图形输出技巧的人。 使用场景及目标：适合作为编程入门级练习，帮助学生加深对于控制流、字符串处理及图形化输出的理解。也可以作为一个简单有趣的项目用来表达情感。 阅读建议：建议读者尝试动手运行并修改代码，改变输出图形的颜色、大小等特性，从而提高对Python基础语法的掌握程度。
recommend-type

优选驾考小程序 微信小程序+SSM毕业设计 源码+数据库+论文+启动教程.zip

优选驾考小程序 微信小程序+SSM毕业设计 源码+数据库+论文+启动教程 项目启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV1BfB2YYEnS
recommend-type

【国信期货-2024研报】宏观2025年投资策略报告：经济结构性矛盾现拐点 2025年注重破局.pdf

研究报告
recommend-type

JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一：荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU（约翰霍普金斯大学）的荣誉单变量微积分课程，主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识，包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL（Inquiry-Based Learning）格式进行教学，即学生先自行解决问题，然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二：IBL教学法 IBL教学法，即问题导向的学习方法，是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下，学生在教师的引导下，通过提出问题、解决问题来获取知识，从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索，教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三：课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题，难度较大，学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释，难度相对降低，更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发，逐步深入理解微积分理论，提高学习效率。 知识点四：课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算，即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前，先完成一些基础演算的入门课程，并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容，提高学习效果。 知识点五：TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式，广泛应用于学术出版物的排版，特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性，适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
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

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
recommend-type

如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
recommend-type

Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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
recommend-type

【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自