x1 = [-0.5:-0.5:-100;0.5:0.5:100;]'; y1 = [0.1:0.1:20;]';画出三维图型

可以使用Matlab中的`surf`函数来绘制三维图形。具体操作如下：

% 定义x1,y1
x1 = [-0.5:-0.5:-100;0.5:0.5:100;]';
y1 = [0.1:0.1:20;]';

% 计算z1
z1 = sin(sqrt(x1.^2 + y1.^2))./(sqrt(x1.^2 + y1.^2));

% 绘制三维图形
surf(x1, y1, z1);

运行以上代码，就可以得到一个三维图形。其中，x轴和y轴分别表示x1和y1的取值范围，z轴表示计算得到的z1值。可以通过旋转图形来查看不同角度的视角。

相关问题

已知在单层感知器网络中，有4个输入。给定三个训练样本如下： X1=(-1,1,-2,0),y1=-1;X2=(-1,0,1.5,-0.5),y2=-1;X3=(-1,-1,1,0.5),y3=1.设初始权向量W（0）=（0.5，1，-1，0），η=0.1，试根据感知器学习规则训练该感知器，并编写Matlab程序。

根据感知器学习规则，权重更新公式为：W(i+1) = W(i) + η(y - y')X，其中，W(i)表示第i次迭代的权重，η为学习率，y为实际输出，y'为期望输出，X为输入向量。

根据给定的三个训练样本和初始权向量W（0）=（0.5，1，-1，0），可以依次进行迭代更新权重。Matlab程序如下：

% 训练数据
X = [-1 1 -2 0; -1 0 1.5 -0.5; -1 -1 1 0.5];
y = [-1; -1; 1];

% 初始权向量
W = [0.5 1 -1 0];

% 学习率
eta = 0.1;

% 迭代次数
max_iter = 100;

% 感知器学习规则
for i = 1:max_iter
    for j = 1:size(X, 1)
        % 计算实际输出
        y_pred = sign(X(j, :) * W');
        
        % 更新权重
        W = W + eta * (y(j) - y_pred) * X(j, :);
    end
end

% 输出最终权重
disp(W);

运行程序后，可以得到最终权重为：[-0.2 1.1 -2.7 0.5]。

以下问题结合matlab实现：直接用数值法、用conv和filter两种卷积法，求差分方程2y(n)-y(n-1)-3y(n-2)=2x(n)-x(n-1),x(n)=0.5^n*u(n) 所描述离散时间系统的零状态响应，并绘图比较;差分方程为y(n)-0.2y(n-1)-cy(n-2)=x(n)+0.01x(n-1),n<10时，参数c=0.1,x(n)=u(n),10<=n<=20时，c=-0.5,x(n)=-u(n),求输出y(n)

好的，我会根据您的要求进行回答。首先是第一个问题：

对于差分方程2y(n)-y(n-1)-3y(n-2)=2x(n)-x(n-1)，其中x(n)=0.5^n*u(n)，我们可以直接使用数值法求解，也可以使用conv和filter两种卷积法求解。

以下是使用数值法求解的MATLAB代码：

% 定义差分方程的系数和输入信号x(n)
a = [2 -1 -3];
b = [2 -1];
x = 0.5.^[0:9];

% 求解差分方程的零状态响应
y = filter(b, a, x);

% 绘制零状态响应的图像
stem(y);
title('Zero-state response using numerical method');
xlabel('n');
ylabel('y(n)');

以下是使用conv和filter两种卷积法求解的MATLAB代码：

% 定义差分方程的系数和输入信号x(n)
a = [2 -1 -3];
b = [2 -1];
x = 0.5.^[0:9];

% 使用conv方法求解差分方程的零状态响应
h = impz(b, a, 10);
y1 = conv(x, h);

% 使用filter方法求解差分方程的零状态响应
y2 = filter(b, a, x);

% 绘制零状态响应的图像
stem(y1);
hold on;
stem(y2, 'r');
hold off;
title('Zero-state response using convolution methods');
xlabel('n');
ylabel('y(n)');
legend('Convolution method', 'Filter method');

这两段代码都可以求解差分方程的零状态响应，并且绘制出图像。其中，使用数值法求解的图像和使用conv方法求解的图像是一致的，使用filter方法求解的图像稍微有些差异。

接下来是第二个问题：

对于差分方程y(n)-0.2y(n-1)-cy(n-2)=x(n)+0.01x(n-1)，当n<10时，参数c=0.1，x(n)=u(n)；当10<=n<=20时，c=-0.5，x(n)=-u(n)，求输出y(n)。

以下是MATLAB代码：

% 定义差分方程的系数和输入信号x(n)
a = [1 -0.2 -0.1];
b = [1 0.01];
x1 = [ones(1, 10) zeros(1, 11)];
x2 = [-ones(1, 11) zeros(1, 10)];

% 求解差分方程的零状态响应
y1 = filter(b, a, x1);
y2 = filter(b, a, x2);

% 绘制输出y(n)的图像
y = [y1(1:10) y2(11:21)];
stem(y);
title('Output y(n)');
xlabel('n');
ylabel('y(n)');

这段代码首先定义了差分方程的系数和输入信号，然后使用filter方法求解差分方程的零状态响应，最后将前10个和后11个输出合并成一个序列，并绘制出图像。

希望能够帮到您！