clc;clear; %% 定义未知量 syms = b G_a G_bc x_a x_bc a c; %定义已知量 R = 0.3; k = 500; G = 50; F = 50; % F_a = 30; % F_bc = 20; %求解角度b e = [tan(b) == 3/4]; s = solve(e); b = b*180/pi; %求解 eqns = [(sqrt((x_bc)^2-(3/4)*R^2))/x==F_bc; k*x_a==F_a;cos(b+c)*sqrt((9/64)*R^2+(1/4)*R^2)==a; G_a*a==G_bc*((3/2)*R*cos(c)-a); cos(a)*F_a==G_a; cos(b)*F_bc==G_bc; G_a+G_bc==G+F]; vars = [G_a,G_bc,x_a,x_bc,a,c]; sol = solve(eqns,vars); %将a,c转化为弧度制 a = rad2deg(sol.a); c = rad2deg(sol.c);

时间: 2024-04-28 18:26:37 浏览: 11
这段代码是一个MATLAB程序,用于求解一个力学问题的未知量。在这个问题中,已知一些量,如R、k、G、F、F_a和F_bc等,需要求解b、G_a、G_bc、x_a、x_bc、a和c等未知量。代码中使用了MATLAB的符号计算工具箱,定义了未知量和已知量,并使用solve函数解方程组得到未知量的值。这个问题可能涉及到力学、静力学、动力学等知识。
相关问题

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

这段代码是MATLAB代码,主要实现的是对一些变量进行赋值操作。其中: % clc:清空命令窗口 % 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赋值给变量sigma_h % eps_i=12*eps0:将12乘以eps0的值赋值给变量eps_i % sigma_i=500:将500赋值给变量sigma_i 如果您需要进一步了解这些变量的含义和用途,可以提出相关问题。

clear % 清除工作区变量 clc % 清除命令窗口 syms n x % 定义符号变量 f=x^(2*n-1)/(2*n-1); % 定义函数表达式 sum=symsum(f,n,1,inf) % 计算级数求和 修改一下代码

修改后的代码如下: ``` clear % 清除工作区变量 clc % 清除命令窗口 syms n x % 定义符号变量 f=x^(2*n)/(2*n+1); % 定义函数表达式 sum=symsum(f,n,0,inf) % 计算级数求和 ``` 修改主要包括两点: 1. 函数表达式 `f` 的定义改为 $x^{2n}/(2n+1)$,因为前面的表达式 $x^{2n-1}/(2n-1)$ 是奇数次幂,求和结果为 $+\infty$; 2. 计算级数求和时,将下限改为 $n=0$,因为根据函数表达式的定义,当 $n=0$ 时,$f=1$,是级数中的第一项。

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解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

%% OFDM系统代码 clc; clear all; close all; %% 参数设置 N = 64; % 子载波数 cp = 16; % 循环前缀长度 num_bits = 10000; % 数据位数 qam_order = 16; % 调制阶数 snr_db = 10; % 信噪比 %% 数据生成 data = randi([0 1],1,num_bits); % 生成随机二进制数据 %% 调制 mod_data = qammod(data,qam_order); % QAM调制 %% 串并转换 mod_data_matrix = reshape(mod_data,N,num_bits/N).'; % 将调制后的数据串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀插入 cp_data_matrix = [mod_data_matrix(:,(end-cp+1):end) mod_data_matrix]; % 插入循环前缀 %% IFFT变换 tx_signal_matrix = ifft(cp_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行IFFT变换 %% 并串转换 tx_signal = reshape(tx_signal_matrix.',1,numel(tx_signal_matrix)); % 将IFFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 信道传输 rx_signal = awgn(tx_signal,snr_db); % 加入高斯噪声 %% 串并转换 rx_signal_matrix = reshape(rx_signal,N+cp,num_bits/N+1).'; % 将接收到的信号串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀删除 rx_data_matrix = rx_signal_matrix(:,(cp+1):end); % 删除循环前缀 %% FFT变换 rx_mod_data_matrix = fft(rx_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行FFT变换 %% 并串转换 rx_mod_data = reshape(rx_mod_data_matrix.',1,numel(rx_mod_data_matrix)); % 将FFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 解调 rx_data = qamdemod(rx_mod_data,qam_order); % 解调 %% 误码率计算 num_errors = sum(data~=rx_data); % 统计误码数 ber = num_errors/num_bits; % 计算误码率 %% 结果展示 disp(['信噪比:',num2str(snr_db),'dB']); disp(['误码率:',num2str(ber)]);请补充完整以上代码

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