MATLAB中 f1=@(x,y,z) x+y+z; if (x.*y.*z-(x+y+z).*(x.*y+y.*z+z.*x)./3+(2.*(x+y+z).^3)./27) >= 0 f21=@(x,y,z) ((((((x+y+z).^2))/3-(x.*y+y.*z+z.*x))).^(3/2)-... b1.*(x.*y.*z-(x+y+z).*(x.*y+y.*z+z.*x)./3+(2.*(x+y+z).^3)./27))-yield; else f22=@(x,y,z) ((((((x+y+z).^2))/3-(x.*y+y.*z+z.*x))).^(3/2)-... b2.*(x.*y.*z-(x+y+z).*(x.*y+y.*z+z.*x)./3+(2.*(x+y+z).^3)./27))-yield; end f2 = [f21 f22] 这句语法对吗
时间: 2024-03-27 12:41:31 浏览: 24
这个语法是不正确的,因为 f21 和 f22 是在 if-else 语句块中定义的局部函数句柄,不能在 if-else 语句块外部使用。如果需要在 if-else 语句块外部使用 f2,可以先在外部定义 f21 和 f22 函数句柄,然后在 if-else 语句块中分别给 f2 赋值,如下所示:
```matlab
f21 = @(x,y,z) ((((((x+y+z).^2))/3-(x.*y+y.*z+z.*x))).^(3/2)-b1.*(x.*y.*z-(x+y+z).*(x.*y+y.*z+z.*x)./3+(2.*(x+y+z).^3)./27))-yield;
f22 = @(x,y,z) ((((((x+y+z).^2))/3-(x.*y+y.*z+z.*x))).^(3/2)-b2.*(x.*y.*z-(x+y+z).*(x.*y+y.*z+z.*x)./3+(2.*(x+y+z).^3)./27))-yield;
if (x.*y.*z-(x+y+z).*(x.*y+y.*z+z.*x)./3+(2.*(x+y+z).^3)./27) >= 0
f2 = f21;
else
f2 = f22;
end
```
这样就可以正确地定义 f2。
相关问题
假设给出业务量函数为z(x,y)=-64.1290x^2-0.0001y^2-0.0001x+0.1564y+0.1325xy ,请你用matlab编写传统粒子群算法、惯性加权粒子群算法和增加扰动的惯性加权粒子群算法的适应度对比曲线,并把曲线绘制在一个图中,不要写成函数的形式,给出matlab代码
传统粒子群算法:
```matlab
% 传统PSO算法
clear;clc;
N = 50; % 粒子群数目
maxgen = 100; % 迭代次数
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 2; % 自我认知学习因子
c2 = 2; % 社会认知学习因子
r1 = rand(N,1);
r2 = rand(N,1);
Vmax = 10; % 最大速度
Vmin = -10; % 最小速度
% 初始化种群位置和速度
for i=1:N
x(i) = rand(1)*100;
y(i) = rand(1)*100;
Vx(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
Vy(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 初始化全局最优解
[bestval,idx] = min(z);
pbestx = x;
pbesty = y;
gbestx = x(idx);
gbesty = y(idx);
% 迭代寻优
for gen=1:maxgen
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end
end
% 输出迭代结果
fprintf('第%d代,最优解:%f,坐标(%f,%f)\n',gen,bestval,gbestx,gbesty);
end
```
惯性加权粒子群算法:
```matlab
% 惯性加权PSO算法
clear;clc;
N = 50; % 粒子群数目
maxgen = 100; % 迭代次数
wmax = 0.9; % 最大惯性权重
wmin = 0.4; % 最小惯性权重
c1 = 2; % 自我认知学习因子
c2 = 2; % 社会认知学习因子
r1 = rand(N,1);
r2 = rand(N,1);
Vmax = 10; % 最大速度
Vmin = -10; % 最小速度
% 初始化种群位置和速度
for i=1:N
x(i) = rand(1)*100;
y(i) = rand(1)*100;
Vx(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
Vy(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 初始化全局最优解
[bestval,idx] = min(z);
pbestx = x;
pbesty = y;
gbestx = x(idx);
gbesty = y(idx);
% 迭代寻优
for gen=1:maxgen
% 计算当前惯性权重
w = wmax - (wmax-wmin)*gen/maxgen;
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end
end
% 输出迭代结果
fprintf('第%d代,最优解:%f,坐标(%f,%f)\n',gen,bestval,gbestx,gbesty);
end
```
增加扰动的惯性加权粒子群算法:
```matlab
% 增加扰动的惯性加权PSO算法
clear;clc;
N = 50; % 粒子群数目
maxgen = 100; % 迭代次数
wmax = 0.9; % 最大惯性权重
wmin = 0.4; % 最小惯性权重
c1 = 2; % 自我认知学习因子
c2 = 2; % 社会认知学习因子
r1 = rand(N,1);
r2 = rand(N,1);
Vmax = 10; % 最大速度
Vmin = -10; % 最小速度
% 初始化种群位置和速度
for i=1:N
x(i) = rand(1)*100;
y(i) = rand(1)*100;
Vx(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
Vy(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 初始化全局最优解
[bestval,idx] = min(z);
pbestx = x;
pbesty = y;
gbestx = x(idx);
gbesty = y(idx);
% 迭代寻优
for gen=1:maxgen
% 计算当前惯性权重
w = wmax - (wmax-wmin)*gen/maxgen;
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 增加扰动
Vx(i) = Vx(i) + 0.1*randn();
Vy(i) = Vy(i) + 0.1*randn();
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end
end
% 输出迭代结果
fprintf('第%d代,最优解:%f,坐标(%f,%f)\n',gen,bestval,gbestx,gbesty);
end
```
绘制适应度对比曲线:
```matlab
% 绘制适应度对比曲线
clear;clc;
N = 50; % 粒子群数目
maxgen = 100; % 迭代次数
wmax = 0.9; % 最大惯性权重
wmin = 0.4; % 最小惯性权重
c1 = 2; % 自我认知学习因子
c2 = 2; % 社会认知学习因子
r1 = rand(N,1);
r2 = rand(N,1);
Vmax = 10; % 最大速度
Vmin = -10; % 最小速度
% 初始化种群位置和速度
for i=1:N
x(i) = rand(1)*100;
y(i) = rand(1)*100;
Vx(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
Vy(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 初始化全局最优解
[bestval,idx] = min(z);
pbestx = x;
pbesty = y;
gbestx = x(idx);
gbesty = y(idx);
% 传统PSO算法
for gen=1:maxgen
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end
end
% 记录适应度值
f1(gen) = bestval;
end
% 惯性加权PSO算法
for gen=1:maxgen
% 计算当前惯性权重
w = wmax - (wmax-wmin)*gen/maxgen;
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end
Y(z)=X(z)+(1-z^(-1))E(z)的一阶1比特的sigma-delta DAC用MATLAB建模
以下是一阶1比特的sigma-delta DAC的MATLAB建模示例:
```
% 设定信号参数
Fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量
f1 = 50; % 信号频率1
f2 = 150; % 信号频率2
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 输入信号
% 设定DAC参数
order = 1; % 阶数
OSR = 32; % 过采样比
quant_bits = 1; % 量化位数
% 计算噪声带宽
B = Fs/2/OSR;
% 初始化变量
N = length(x); % 信号长度
y = zeros(1,N); % DAC输出
v = 0; % 积分器初始值
% 开始sigma-delta DAC的模拟
for n = 1:N
% 计算DAC输出
delta = x(n) - v; % 误差信号
y(n) = quantize(delta,quant_bits); % 量化误差信号
v = v + y(n) - delta; % 更新积分器
% 模拟DAC输出的重构滤波器
if n > order
y(n) = y(n) - y(n-order); % 1比特DAC的重构滤波器
end
end
% 绘制结果
figure;
plot(t,x);
hold on;
plot(t,y);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
legend('输入信号','DAC输出');
```
其中,quantize函数可以用于将模拟信号量化到指定的位数。在这个模型中,我们使用了一个简单的1比特重构滤波器,即在DAC输出上相邻两个采样点之间取差值。这个例子中,我们使用了一个由两个正弦波组成的输入信号,并将其通过一个一阶1比特的sigma-delta DAC进行了模拟。最终,我们绘制了输入信号和DAC输出信号的波形图。
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![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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