legend ('c = 3*sqrt(3)/4','c = 2*sqrt(3)/4','c = 1*sqrt(3)/4','c = -3*sqrt(3)/4',... 'c = -2*sqrt(3)/4','c = -1*sqrt(3)/4','c = 0(Mises)' ); 运行提示:警告: 更新 Legend 时出错。 索引超出矩阵维度。

时间: 2023-12-28 20:03:58 浏览: 86
这个错误是因为你的 legend 函数中,传入的参数数量与你的数据数量不一致导致的。请检查一下你的数据数量和传入 legend 函数的参数数量是否一致。或者你可以将所有的参数放在一个 cell 数组中,然后将该 cell 数组作为唯一的参数传递给 legend 函数。例如: ``` legend({'c = 3*sqrt(3)/4','c = 2*sqrt(3)/4','c = 1*sqrt(3)/4','c = -3*sqrt(3)/4','c = -2*sqrt(3)/4','c = -1*sqrt(3)/4','c = 0(Mises)'}); ``` 这样传入的参数数量就与数据数量一致了。
相关问题

设直径为1的圆为⊙O, 分别做⊙O的外切正n边型, 及内接正n边型, 分别记它们周长 为Pn和pn, 则圆的周长S满足pn < S < Pn,其中, pn, Pn满足如下迭代关系式, P2n = 2*pn*Pn /(pn + Pn ), p2n = sqrt(pn*P2n), 帮我用matlab将上述的迭代点(pn, Pn), n = 3, 6, . . . , 3 × 2 ^k 分别画出两个折线图, 并用不同的点型, 线性, 颜色表示.

好的,我可以回答这个问题。以下是用MATLAB绘制迭代点的代码: n = 3:3:3*2^k; % 定义n的取值范围 pn = zeros(1,length(n)); % 初始化pn向量 Pn = zeros(1,length(n)); % 初始化Pn向量 pn(1) = sqrt(3); % 初始值 Pn(1) = 6; % 初始值 for i = 2:length(n) Pn(i) = 2*pn(i-1)*Pn(i-1)/(pn(i-1)+Pn(i-1)); % 计算Pn pn(i) = sqrt(pn(i-1)*Pn(i)); % 计算pn end figure; % 创建新图形窗口 hold on; % 启用绘图保持功能 plot(n,pn,'-o','LineWidth',2,'MarkerSize',8); % 绘制pn折线图 plot(n,Pn,'--s','LineWidth',2,'MarkerSize',8); % 绘制Pn折线图 legend('pn','Pn'); % 添加图例 xlabel('n'); % 添加x轴标签 ylabel('周长'); % 添加y轴标签 title('圆的周长迭代计算'); % 添加标题 grid on; % 启用网格线 注意,这只是代码示例,具体的k值需要根据实际情况进行调整。另外,不同的点型、线性和颜色可以通过修改plot函数的参数来实现。

用matlab解下列微分线性方程组 dx1/dt=x2,dx2/dt=-(5/6)*x2*sqrt(x2^+x4^2),dx3/dt=x4,dx4/dt=-10-(5/6)*x4*sqrt(x2^2+x4^2)

可以使用MATLAB的ode45函数来求解这个微分方程组。首先,我们需要将微分方程组转换为MATLAB可用的形式。定义一个函数,输入参数为t和x,其中x是一个包含四个元素的向量,代表x1、x2、x3和x4,返回值为一个包含四个元素的向量,代表x1、x2、x3和x4的导数值。 代码如下: ``` function dxdt = myode(t, x) dxdt = zeros(4, 1); dxdt(1) = x(2); dxdt(2) = -(5/6)*x(2)*sqrt(x(2)^2+x(4)^2); dxdt(3) = x(4); dxdt(4) = -10-(5/6)*x(4)*sqrt(x(2)^2+x(4)^2); end ``` 然后,使用ode45函数求解微分方程组。代码如下: ``` % 定义初始条件 x0 = [1; 0; 1; 0]; % 定义时间范围 tspan = [0 10]; % 求解微分方程组 [t, x] = ode45(@myode, tspan, x0); % 绘制结果 plot(t, x(:,1), t, x(:,2), t, x(:,3), t, x(:,4)); legend('x1', 'x2', 'x3', 'x4'); ``` 运行以上代码,即可得到微分方程组的数值解,并绘制出各个变量随时间的变化情况。
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clear, clf %%%************** 参数设置 Nfft=128; % FFT size Nbps=2; M=2^Nbps; % Number of bits per (modulated) symbol Es=1; A=sqrt(3/2/(M-1)*Es); % Signal energy and QAM normalization factor N=Nfft; Ng=Nfft/4; %CP长度 Nofdm=Nfft+Ng; %OFDM符号长度+CP长度 Nsym=3; x=[]; Nps = 8; %梳状导频中非零值间隔 %%%%****频偏设置 CFO = 3.75; % CFO = 0; for m=1:Nsym msgint=randi([0 M-1],1,N); %bits_generator(1,Nsym*N,Nbps) if m<=2 Xp = add_pilot(zeros(1,Nfft),Nfft,Nps); Xf=Xp; % add_pilot Xf_temp = Xp; %后续会用到用于算整数倍频偏 else Xf = A.*qammod(msgint,M,'UnitAveragePower',true); end xt = ifft(Xf,Nfft); x_sym = add_CP(xt,Ng); x= [x x_sym]; end %************************* 信道 ************** %channel 可添加所需信道 y=x; % No channel effect %信号功率计算 sig_pow= y*y'/length(y); % Signal power calculation %%%%%%%%SNRdB设置 SNRdBs= 0:3:30; MaxIter = 1000; MSE_train = zeros(1,length(SNRdBs)); for i=1:length(SNRdBs) SNRdB = SNRdBs(i); MSE_CFO_CP = 0; MSE_CFO_train = 0; y_CFO= add_CFO(y,CFO,Nfft); % Add CFO %%%%多次迭代取平均 for iter=1:MaxIter %y_aw=add_AWGN(y_CFO,sig_pow,SNRdB,'SNR',Nbps); % AWGN added, signal power=1 y_aw = awgn(y_CFO,SNRdB,'measured'); % AWGN added, signal power=1 %%%%% 估计出来的频偏只能在[-0.5*D,0.5*D],也即[-0.5*Nps,0.5*Nps] Est_CFO_train = CFO_train_sim1(y_aw,Nfft,Nps); MSE_CFO_train = MSE_CFO_train + (Est_CFO_train-CFO)^2; end % the end of for (iter) loop MSE_train(i) = MSE_CFO_train/MaxIter; end%ebn0 end semilogy(SNRdBs, MSE_train,'-x'); xlabel('SNR[dB]'); ylabel('MSE'); title('CFO Estimation'); legend('时域训练序列')这段代码的实现过程

clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10)));% 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2i-1)==0 && bits(2i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2i-1)==0 && bits(2i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i))); LLR(2i) = LLR(2i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) . sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2j) = LLR(2j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2j-1)>0 bits_hat(2j-1) = 1; end if LLR(2j)>0 bits_hat(2j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); 出现错误索引超出数组元素的数目(15)。 出错 Untitled (第 36 行) LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i)));更改形成新的MATLAB程序

将下列代码中的基带8-PSK更换为4-PSK:clear all nsymbol=10000; %每种信噪比下的发送符号数 T=1; %符号周期 fs=100; %每个符号的采样点数 ts=1/fs; %采样时间间隔 t=0:ts:T-ts; %时间向量 fc=10; %载波频率 c=sqrt(2/T)*exp(j*2*pi*fc*t); %载波信号 c1=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t); %同相载波 c2=-sqrt(2/T)*sin(2*pi*fc*t); %正交载波 M=8; %8-PSK graycode=[0 1 2 3 6 7 4 5]; %Gray编码规则 EsN0=0:15; %信噪比,Es/N0 snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性值 msg=randint(1,nsymbol,M); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray映射 msgmod=pskmod(msg1,M).'; %基带8-PSK调制 tx=real(msgmod*c); %载波调制 tx1=reshape(tx.',1,length(msgmod)*length(c)); spow=norm(tx1).^2/nsymbol; %求每个符号的平均功率 for indx=1:length(EsN0) sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx))); %根据符号功率求噪声功率 rx=tx1+sigma*randn(1,length(tx1)); %加入高斯白噪声 rx1=reshape(rx,length(c),length(msgmod)); r1=(c1*rx1)/length(c1); %相关运算 r2=(c2*rx1)/length(c2); r=r1+j*r2; y=pskdemod(r,M); %PSK解调 decmsg=graycode(y+1); [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M)); %误比特率 [err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg); %误符号率 end ser1=2*qfunc(sqrt(2*snr1)*sin(pi/M)); %理论误符号率 ber1=1/log2(M)*ser1; %理论误比特率 semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,ser1,EsN0,ber1,'-k.'); title('8-PSK载波调制信号在AWGN信道下的性能') xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率') legend('误比特率','误符号率','理论误符号率','理论误比特率')

% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear; % 参数设置 M = 4; % 调制阶数 Eb = 1; % 符号能量 Es = Eb * log2(M); % 平均符号能量 N0 = 1; % 单边噪声功率谱密度 SNRdBs = 0:14; % 信噪比范围 SNRs = 10.^(SNRdBs/10); % 信噪比 numBits = 1e6; % 仿真比特数 numTrials = 100; % 重复试验次数 % 产生随机比特序列 bits = randi([0 1], 1, numBits); % 4PAM调制 symbols = pammod(bits, M); % 仿真误符号率和误比特率 simBERs = zeros(size(SNRs)); simSERs = zeros(size(SNRs)); for i = 1:length(SNRs) SNR = SNRs(i); sigma = sqrt(Es/(2*SNR)); % 噪声标准差 numErrors = 0; numBits = 0; for j = 1:numTrials % 加入高斯白噪声 received = symbols + sigma * randn(size(symbols)); % 4PAM解调 detected = pamdemod(received, M); % 统计误符号数和误比特数 numErrors = numErrors + sum(detected ~= bits); numBits = numBits + length(bits); end simBERs(i) = numErrors / numBits; simSERs(i) = simBERs(i) * log2(M); end % 理论误符号率和误比特率 theoryBERs = 2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt((3*SNRs)/(2*sqrt(M-1)))); theorySERs = 2*(M-1)/M*theoryBERs; % 画图比较 figure; semilogy(SNRdBs, theoryBERs, '-.', 'LineWidth', 2); hold on; semilogy(SNRdBs, simBERs, 'o-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); legend('Theory', 'Simulation'); title(sprintf('4PAM in AWGN Channel)', 10*log10(Eb/N0))); figure; semilogy(SNRdBs, theorySERs, '-.', 'LineWidth', 2); hold on; semilogy(SNRdBs, simSERs, 'o-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('SER'); legend('Theory', 'Simulation'); title(sprintf('4PAM in AWGN Channel', 10*log10(Eb/N0)));求其在4PAM下的误码率和误符号率

%ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; %随机调制函数的仿真 delta = [0.0466 0.0659 0.0932 0.1318]; f = -200:1:200; for n = 1:length(f) for i=1:4 SG(i,n) = 1/sqrt(2*pi*delta(i)) * exp((-f(n)^2/2) * delta(i)^2); end end figure; plot(f,SG(1,:),'r');hold on; plot(f,SG(2,:),'b');hold on; plot(f,SG(3,:),'k');hold on; plot(f,SG(4,:),'g');hold off; title('Matlab模拟高斯函数形状'); grid on; legend('delta = 0.0466','delta = 0.0659','delta = 0.0932','delta = 0.1318'); %ITS仿真模型分析 a = 1; %设置仿真幅度 fc = 300; %载波频率 fs = 3000; %信号的采样频率 thta = pi/6; %信号的初始相位 delay = [0 100]; %多径延迟,有几条多径,就输入几个值 fm = [0 200]; %每个多径的频谱展开 fd = [0 10]; %频率偏移 A = [1 3]; %每条多径的幅度 inter = 30; %瑞丽信道参数 SNR = 2; %信噪比 t = 20*pi/10000:20*pi/10000:20*pi;%仿真时间 st = a*cos(2*pi*fc*t+thta); %原始的发送信号 Ns = length(st); M = length(A); %希尔伯特变换 n_delay = ceil(delay*10^-3.*fs); r1 = zeros(1,Ns+max(n_delay)); %ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; C = 1; tao = 2200/length(r1):2200/length(r1):2200; tao = tao/1000; for i=1:length(tao) P(i) = (1/C)*( (sqrt((2*m-1)*delta^2/(2*m*tao(i)))^(1-2*m))... * exp( -(2*m-1)/2 - (m*tao(i)^2)/(2*delta^2) ) ); end %通过信道 for m = 1:M %加入频偏 r1 = r1.*exp(j*(2*pi*fd(m).*[1:length(r1)]/fs)); %加入多径 r1 = r1 + [zeros(1,n_delay(m)),reylei(st,fm(m),fs,Ns,inter)... .*A(m),zeros(1,max(n_delay)-n_delay(m))]; %加入功率延迟剖面函数 r2 = r1.*sqrt(P); end r = r2; r = real(r)./sqrt(sum(A.^2));%获得平均值 r = awgn(r,SNR,'measured'); %通过高斯信道 01_159m

clc clear all; close all; %%6-9 T=0.2; Q=0.9; sigma=sqrt(Q); R=0.6; I=eye(3);%返回3*3单位矩阵 N=200; a=0.11; w=sigma*randn(N,1); pusi=sqrt(R)*sqrt(1-exp(-2*a*T))*randn(N,1); Ps=exp(-a*T); v=zeros(N,1); v(1,1)=pusi(1,1); for i=2:N v(i,1)=Ps*v(i-1,1)+pusi(i,1); end Phi=[1 T 0.5*T^2;0 1 T;0 0 1]; G=[0 0 T]'; H=[1 0 0]; xr(: ,1)=zeros(3,1); xr(3,1)=w(1,1); for i=2:N xr(:, i)=Phi*xr(: ,i-1)+G*w(i,1); z(:,i)=H*xr(:,i)+v(i,1); end Qtemp=G*Q*G'; R_star=H*Qtemp*H'+R; J=Qtemp*H'*inv(R_star); H_star=H*Phi-Ps*H; Phi_star=Phi-J*H_star; Q_star=Qtemp-Qtemp*H'*inv(R_star)*H*Qtemp; for i=1:N-1 z_star(:, i)=z(:,i+1)-Ps*z(:,i) ; end xe(:, 1)=zeros(3,1); Ppos=eye(3); Ppre(:, 1)=diag(Ppos); Pest(:, 1)=diag(Ppos); xe(:,1)=xe(:,1)+Ppos*H'*inv(H*Ppos*H'+R)*(z(:,1)-H*xe(:,1)); Ppos=inv(inv(Ppos)+H'*inv(R)*H); for i=2:N-1 x(:,i)=Phi_star*xe(: ,i-1)+J*z_star(:, i-1); Pneg=Phi_star*Ppos*Phi_star'+Q_star; Ppre(:,i)=diag(Pneg); K(:,i)=Pneg*H_star'*inv(H_star*Pneg*H_star'+R_star); Ppos=(I-K(:,i)*H_star)*Pneg; Pest(:,i)=diag(Ppos);%提取对角元素 xe(:,i)=x(:,i)+K(:,i)*(z_star(:, i)-H_star*x(:,i))%状态估计 end xe1(:,1)=zeros(3,1); Ppos1=eye(3) ; Ppre1(:,1)=diag(Ppos1); Pest1(:,1)=diag(Ppos1); R1=R*(1-exp(-2*a*T)); for i=2:N-1 x1(:,i)=Phi_star*xe1(:,i-1); Pneg1=Phi*Ppos1*Phi'+G*Q*G'; Ppre1(:,i)=diag (Pneg1); K1(:,i)=Pneg1*H'*inv(H*Pneg1*H'+R1); Ppos1=(I-K1(:,i)*H)*Pneg1; Pest1(: , i)=diag(Ppos1);%提取对角元素 xe1(:,i)=x1(:, i)+K1(:,i)*(z(:,i)-H*x1(:,i))%状态估计 end pos_diff=xe(1,: )-xr(1,1:N-1); pos_diff1=xe1(1,:)-xr(1,1:N-1); pos_diff_m=mean(pos_diff); pos_diff_s=std(pos_diff); pos_diff_m1=mean(pos_diff1); pos_diff_s1=std(pos_diff1); t=(1:N-1)*T; plot(t, pos_diff,'b-', t, pos_diff1, 'ro--') ; legend('状态扩展','近似为白噪声'); xlabel('时间(s)'); xlabel('位置误差(m)')

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为了优化电机的速度控制,结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例,帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接:[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口,例如Arduino或者其他微控制器。接下来,你需要定义PID控制器的三个主要参数:比例(P)、积分(I)、微分(D),这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器:chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件,可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一,它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树,观察组件的数据变化,以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式,开发者可以更加深入地理解应用的行为,快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3,并且随着Vue.js的更新不断迭代,以适应新的特性和调试需求。" 知识点: 1. Vue.js Devtools定义: - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件,但也存在其他浏览器(如Firefox)的版本。 2. 功能特性: - 组件树结构展示:Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件,并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控:开发者可以实时查看组件内的数据状态,包括prop、data、computed等。 - 事件监听:可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试:能够查看当前的路由状态,以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理:如果使用Vuex进行状态管理,Vue.js Devtools可以帮助调试状态树,查看和修改state,以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景: - 在开发阶段进行调试,帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查,通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习,作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新: - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新,以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性: - 通常支持主流的Vue.js版本,包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景: - Vue.js Devtools由社区开发和维护,它不是Vue.js官方产品,但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代,社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能,以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现: - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力,构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例,从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持: - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃,经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools,开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试,是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩