clc;clear;close all; m = 5; %铁锅的质量 k = 500; %弹簧的倔强系数 r = 0.3; %铁锅的半径 l0 = 0.8; %弹簧的原长 g = 10; %重力加速度 syms y z theta; a = sqrt((y-r*cos(theta))^2+(z-r*sin(theta))^2); %|OA| b = sqrt(3/4*r^2+(y+r/2*cos(theta))^2+(z+r/2*sin(theta))^2); %|OD| c = -r*cos(theta)*(z-r*sin(theta)-50)+r*sin(theta)*(y-r*cos(theta)); d = r/2*cos(theta)*(z+r/2*sin(theta))-r/2*sin(theta)*(y+r/2*cos(theta)); eq1 = k*(a-0.8)*(y-r*cos(theta))/a + 2*k*(b-0.8)*(y+r/2*cos(theta))/b; eq2 = k*(a-0.8)*(z-r*cos(theta))/a + 2*k*(b-0.8)*(z+r/2*cos(theta))/b - 100; eq3 = k*(a-0.8)/a*c+2*k*(b-0.8)/b*d-25*r*sin(theta); % 定义方程组 x(1) = y; x(2) = z; x(3) = theta; fun = @(x) [eq1;eq2;eq3]; % 初始值 x0 = [0.8; 0.8; 0]; % 求解方程组 solution = fsolve(fun, x0);

时间: 2024-01-03 21:05:22 浏览: 89
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OFDM.rar_OFDM matlab仿真_OFDM_QPSK_OFDM系统仿真_ofdm_ofdm qpsk awgn

star5星 · 资源好评率100%
很高兴能帮助你解决问题！根据你提供的代码，你似乎想要求解一个三元非线性方程组。你使用了Matlab中的fsolve函数来解决方程组。在给定初始值x0后，你定义了一个匿名函数fun来表示方程组。然后，你使用fsolve函数来求解方程组，将结果保存在solution变量中。 不过，我注意到你并没有使用之前定义的变量m、g和r。如果这些变量在方程中有用到，请确保在计算时进行相应的修改和使用。此外，如果你希望输出结果或进行进一步的计算，可以根据需要对solution进行处理。 请问还有其他问题我可以帮助吗？
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vmfit-- 平均适应度值向量clear all;close all;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。% 生成初始种群v=init_population(n22); %得到初始种群，
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主函数：fsk.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中...

clc; clear; close all; % Parameters n = 100; % Number of particles L = 10; % Length of the container T = 300; % Temperature m = 1; % Mass of the particles r_min = 0.1; % Minimum distance between two particles每句什么意思

close all; 表示清空当前 MATLAB 工作空间，关闭所有打开的图形窗口。 - n = 100; 表示模拟系统中粒子的数量为100。 - L = 10; 表示模拟系统的边长为10个单位长度。 - T = 300; 表示模拟系统的温度为300K。 - m = 1...

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

根据给出的代码，我们可以看到 P 是一个与变量 A、phi1 和 phi2 相关的函数。为了求解 P 的最大值，我们可以使用 MATLAB 的优化工具箱中的函数 fmincon。 以下是使用 MATLAB 编程求解 P 的最大值的代码...

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1;

- m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。 - g表示重力加速度，center1是一个向量，表示神经网络中心的初始值。 - center是一个2行31列的矩阵，表示神经网络中心的初始值。 - width...

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

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...

分别分析程序：%%移位寄存器产生M序列 clear clc %% Np=63;%周期 deltaT=1;%节拍 a=1;%幅值 %逻辑“0”为a,逻辑“1”为-a; %初始序列（010101） x1=1; x2=0; x3=1; x4=0; x5=1; x6=0; %% %进行循环移位，生成M序列 for i=1:deltaT:Np y6=x6;y5=x5;y4=x4;y3=x3;y2=x2;y1=x1; x6=y5;x5=y4;x4=y3;x3=y2;x2=y1;x1=xor(y5,y6); if y6==0 %u(i)=-1 ; %逻辑“0”为a u(i)=a; else %u(i)=y6; %逻辑“1”为-a; u(i)=-a; end end %% %绘图 i1=i; k=1:deltaT:i1; plot(k,u,'b'); xlabel('k'); ylabel('M序列'); title('移位寄存器产生的M序列')和程序：number_ a=sum(M_ XuLie = a) ; number_ a c = sum(M_ XuLie == -a); number_ a number_ a_ c

这段程序实现了移位寄存器产生M序列的功能。下面逐行进行分析： 1. clear: 清除工作空间中的变量。 2. clc: 清除命令窗口中的内容。 3. Np=63;: 设置周期为63。 4. deltaT=1;: 设置节拍为1。 5. a=1;: ...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

% clear all：清除所有变量 % a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma_h=0.1：将0.1赋值给...

% 清空变量 clear all; close all; clc; % 设置参数 N = 1000; % 发送符号数 M = 16; % 星座大小 SNR_dB = 0:2:20; % 信噪比范围 K = 1:4; % 中继数% 初始化计数器 BER = zeros(length(K),length(SNR_dB)); % 开始仿真 for k = 1:length(K) for i = 1:length(SNR_dB) % 生成发送符号 x = randi([0,M-1],1,N); % 进行调制 mod_x = qammod(x,M); % 计算噪声方差 SNR = 10^(SNR_dB(i)/10); sigma = sqrt(1/(2*SNR)); % 添加AWGN噪声 y = mod_x + sigma*(randn(1,N)+1i*randn(1,N)); % 初始化接收符号 r = zeros(1,N); % 进行中继传输 for j = 1:K(k) if j == 1 % 第一个中继节点接收发送符号 r = y; else % 其他中继节点接收上一个中继节点发送的符号 r = h.*r + sigma*(randn(1,N)+1i*randn(1,N)); end % 对接收符号进行解调 demod_r = qamdemod(r,M); % 对解调符号进行编码 en_r = qammod(demod_r,M); % 对编码后的符号进行发送 h = y./en_r; end % 对最终接收符号进行解调 demod_y = qamdemod(r,M); % 计算误码率 BER(k,i) = sum(x ~= demod_y)/N; end end% 绘图 figure; semilogy(SNR_dB,BER(1,:),'o-',SNR_dB,BER(2,:),'x-',SNR_dB,BER(3,:),'*-',SNR_dB,BER(4,:),'+-'); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); legend('K=1','K=2','K=3','K=4'); grid on;分析代码和结果

这是一个基于QAM调制的中继传输系统的MATLAB仿真代码，其中包括了多个参数的设置，如发射符号数、星座大小、信噪比范围和中继数。在代码中，通过循环遍历不同的中继数和信噪比范围，对于每组参数设置，生成发送符号...

%% % ----------------------- 卡尔曼滤波 ----------------------------- % -------说明 %X(k^l)=Ak*X(k)+W(k); %Y(k)=Ck*X(k)+V(k) %% clear;clc; %基本参数值 Ak=exp(-0.02); Ck=1; Qk=1-exp(-0.04); Rk=1; %初始时刻的卡尔曼最优值设置 X0=0; P0=1; %观测值y(k) Y=[-3.2 -0.8 -14 -16 -17 -18 -3.3 -2.4 -18 -0.3 -0.4 -0.8 -19 -2.0 -1.2 ... -11 -14 -0.9 0.8 10 0.2 0.5 2.4 -0.5 0.5 -13 0.5 10 -12 0.5 -0.6 -15 -0.7 15 ... 0.5 -0.7 -2.0 -19 -17 -11 -14]; %数据长度 N=length(Y); for k=1:N if k==1 %k=l时由初值开始计算 %预测 X_pre(k)= P_pre(k)= K(k)= %卡尔曼增益 X_kalman(k)= I=eye(size(K(k)));%生成单位矩阵 P_kalman(k)=; else %k>l时开始递推 %预测 X_pre(k)= X_pre(k)= %更新 K(k)= X_kalman(k)= I=eye(size(K(k))); %卡尔曼增益 P_kalman(k) = end end M=1:N; T=0.02*M %作图,画出x(t)的波形 figure () plot(T,Y,'r','LineWidth',1); hold on; plot(T,X,'b','LineWidth',1); legend('测量信号y(t)','Kalman估计信号x(t)') 请补全上述代码

X_kalman(k)=X_pre(k)+K(k)*(Y(k)-Ck*X_pre(k)); %更新 I=eye(size(K(k)));%生成单位矩阵 P_kalman(k)=(I-K(k)*Ck)*P_pre(k); else %k>l时开始递推 %预测 X_pre(k)=Ak*X_kalman(k-1); P_pre(k)=Ak*P_...

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

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 这段代码首先通过 load 函数载入了一个名为 mtlb 的...

clc clear all close all path=dir('*000'); t0=1; name_train={}; name_test={}; class_train={}; class_test={};

- clc、clear all 和 close all 是 Matlab 中常用的清除命令，用于清除命令行窗口、工作空间和图形窗口中的内容。 - path=dir('*000') 用于获取当前文件夹中以“000”结尾的文件夹的信息，并将这些信息存储...

clc clear close all b = [0.0181,0.0543,0.0543,0.0181]; a = [1.0000,-1.7600,1.1829,-0.2781]; m = 0:length(b)-1; l = 0:length(a)-1; k = 0:500; w = (pi/500)*k; nume = b * exp(-j * m' * w); den = a * exp(-j * l' * w); H = nume ./ den; magH = abs(H); angH = angle(H); subplot(2,1,1); plot(w/pi,magH); title('Magnitude Response'); subplot(2,1,2); plot(w/pi,angH); title('Phase Response');对该代码进行注释说明

close all; % 关闭所有图形窗口 % 滤波器系数 b = [0.0181,0.0543,0.0543,0.0181]; a = [1.0000,-1.7600,1.1829,-0.2781]; % 构造频率向量 k = 0:500; % k为频率采样点数 w = (pi/500)*k; % 计算对应的频率值 % ...

%% Thevenin模型为基础的粒子滤波clcclearclose all%% 系统模型% 状态方程：x(k) = x(k-1) + v(k-1)*dt% 观测方程：y(k) = x(k) + n(k)% 初始化x0 = 0; % 初始状态v0 = 1; % 初始速度dt = 0.1; % 采样时间Q = 0.1; % 系统噪声方差R = 1; % 观测噪声方差% 真实轨迹T = 50; % 总时间N = T/dt; % 采样点数x = zeros(1,N); % 状态v = zeros(1,N); % 速度y = zeros(1,N); % 观测x(1) = x0;v(1) = v0;for k = 2:N x(k) = x(k-1) + v(k-1)*dt; v(k) = v(k-1); y(k) = x(k) + sqrt(R)*randn;end% 粒子滤波M = 100; % 粒子数x_hat = zeros(1,N); % 估计状态w = zeros(M,N); % 权重x_particles = zeros(M,N); % 粒子状态x_particles(:,1) = x0 + sqrt(Q)*randn(M,1); % 初始粒子状态for k = 2:N for i = 1:M x_particles(i,k) = x_particles(i,k-1) + v(k-1)*dt + sqrt(Q)*randn; w(i,k) = exp(-0.5*(y(k)-x_particles(i,k))^2/R); end w(:,k) = w(:,k)/sum(w(:,k)); [~,idx] = max(w(:,k)); x_hat(k) = x_particles(idx,k);end% 绘图t = linspace(0,T,N);figure;plot(t,x,'-k',t,y,'.r',t,x_hat,'-b');legend('真实状态','观测','估计状态');xlabel('时间');ylabel('状态');

这段代码实现了基于Thevenin模型的粒子滤波。Thevenin模型是一种电路等效模型，用于简化电路分析和设计。在这个例子中，Thevenin模型被应用于建模一个物理系统，其中状态方程描述物理系统的运动，观测方程描述观测值...

解释代码：clear clc close all tic %% 用importdata这个函数来读取文件 % shuju=importdata('cc101.txt'); load('cc101'); shuju=c101; % bl=importdata('103.txt'); bl=3; cap=60; %车辆最大装载量 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「张叔zh

1. clear clc close all：清MATLAB的工作区、命令窗口和图形窗口，以便开始一个新的任务。 2. tic：开始计时，用于衡量程序运行时间。 3. shuju=importdata('cc101.txt');：importdata函数用于从文本文件...

clc clear close all n1=0:15; subplot(311) x1=[ones(1,8),zeros(1,3)]; y1=zeros(1,6); y1(2)=1; g1= conv(x1,y1); stem(n1, g1(n1+1)) title('序列卷积和结果'); grid on n2=0:20; subplot(312) x2=[ones(1,8),zeros(1,3)]; y2=[ones(1,8),zeros(1,3)]; g2= conv(x2,y2); stem(n

1, g2(n2+1)) title('序列卷积和结果'); grid on subplot(313) x3=[1,2,3,4]; h=[1,1,1]; y3=conv(x3,h); stem(0:length(y3)-1,y3) title('离散时间卷积结果'); grid on 请问，上面这段代码实现了什么功能？

修改下列代码并给每一行代码都添加详细的中文注释，使其能在matlab中输出好看的波形。clc clear all; close all; %% 4级m序列的生成 % 模2加运算中的 '0' 、'1'分别对应±1乘运算中的'1'、 '-1' N=4; %m序列有4位 m=-ones(N,1);% ones:创建全部为1的数组；m序列的4位贮存单元赋初值为-1，即模2加中‘1’； temp=-ones(N,1); out=-ones(2^N-1,1);%m序列输出值赋初值-1 for k=1:(2^N-1) % k从1~15循环 if m(4,1)==1 %将-1/+1转换成0/1 out(k,1)= 0; else out(k,1)= 1; end temp(2:4,1)=m(1:3,1);%移到下一位 temp(1,1)=m(3,1)*m(4,1); m=temp; end x(1)=1;show(1)=out(1);p=2; for i=2:length(out) %将其以方波形式显示出来 if((out(i)~=out(i-1))) x(p)=i; show(p)=out(i-1); x(p+1)=i+0.01; show(p+1)=out(i); p=p+2; else show(p)=out(i); x(p)=i; p=p+1; end end plot(x,show,'b');%作图 xlabel('n'); ylabel('u(n)'); axis([0 16 -0.2 1.2]);

clc % 清空命令窗口 clear all % 清空工作空间的变量 close all % 关闭所有图形窗口 %% 4级m序列的生成 % 模2加运算中的 '0' 、'1'分别对应±1乘运算中的'1'、 '-1' N=4; % 定义m序列长度为4位 m=-ones(N,1); % m...

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

close all; % 定义频率范围 f，计算角频率 omg，根据声速公式计算不同频率下的声速 v， % 最后将频率范围和对应的声速画出来并显示 f = 0.3:5000; omg = 2*pi*f; lu = 0.175; c = 350; v = 1./cos(omg*lu/c); plot...

clc,clear ,close all symbols = {'A', 'B', 'C', 'D'}; % 信源符号 m = 100; % 行向量长度 % 生成随机序列的索引 n = length(symbols); % 符号个数 randomIndices = randi(n, 1, m); % 映射为单元数组 randomSequence = symbols(randomIndices); % 计算每个符号的概率 counts = zeros(1, n); for i = 1:n counts(i) = sum(strcmp(randomSequence, symbols{i})); end对以上代码进行修改实现哈夫曼编码和译码但是不使用matlab自己的函

5. 使用哈夫曼树对编码后的序列进行译码。 matlab decodedSequence = ''; % 译码后的序列 currentNode = huffmanTree; % 当前节点 % 遍历编码后的序列，根据哈夫曼树进行译码 for i = 1:length(encodedSequence)...

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要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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