请解释以下代码clc clear -regexp close all N=32;nn=0:(N-1); subplot(311); w = ones(N,1); %矩形窗实现 stem(nn,w) xlabel('点数');ylabel('幅度');title('(a)矩形窗') subplot(312); w = 0.54 - 0.46*cos(2*pi*(0:N-1)'/(N-1)); %汉明窗实现 stem(nn,w) xlabel('点数');ylabel('幅度');title('(b)汉明窗') subplot(313) w = 0.5*(1 - cos(2*pi*(0:N-1)'/(N-1))); %汉宁窗实现 stem(nn,w) xlabel('点数');ylabel('幅度');title('(c)汉宁窗')第二段代码clear -regexp; clc; close all; [x,fs]=audioread('3638.wav'); % 读入数据文件 wlen=256; nfft=wlen; win=hanning(wlen); inc=128; % 给出帧长和帧移 y=STFFT(x,win,nfft,inc); %求短时傅里叶变换 fn=size(y,2); %帧数 freq=(0:wlen/2)*fs/wlen; % 计算FFT后的频率刻度 frameTime=FrameTimeC(fn,wlen,inc,fs); % 计算每帧对应的时间 imagesc(frameTime,freq,20*log10(abs(y)+eps)); % 画出Y的图像 axis xy; ylabel('频率/Hz');xlabel('时间/s'); title('能量谱图'); colormap(jet)

matlab代码clc-ImageQuilting:用于纹理合成和传输的图像绗缝

matlab代码clc 图像绗缝用于纹理合成和传输的图像绗缝解释通过将小块拼接在一起来合成图像。使用 Matlab。结果图像绗缝纹理合成用法用于图像绗缝将所有 Matlab 代码下载到一个文件夹中。打开 quilt_...

matlab代码中clc-global_localization:使用STDR仿真器进行2D地图中的全局定位实验

matlab代码中clc 基于STDR仿真器的全局定位研究 amcl定位实验打开顶点巡逻 roslaunch src/stdr_navigation/launch/diy_map_patrol_nav.launch 录制数据 rosbag record -O pose /amcl_pose /tf 保存成txt rostopic ...

clear;clc;close all p=input('输入数据:\n'); n=length(p); for i=1:n if p(i)<0 fprintf('\n错误'); p=input('输入数据:'); end end if abs(sum(p)-1)>0.00001 fprintf('\n错误\n'); p=input('输入数据:'); end Pr=sort(p,'descend'); q=Pr; a=zeros(n-1,n); for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); a(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; end for i=1:n-1 c(i,1:nn)=blanks(nn); end c(n-1,n)='0'; c(n-1,2n)='1'; for i=2:n-1 c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n(find(a(n-i+1,:)==1))-(n-2):n(find(a(n-i+1,:)==1))); c(n-i,n)='0'; c(n-i,n+1:2n-1)=c(n-i,1:n-1); c(n-i,2n)='1'; for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)n+1:(j+2)n)=c(n-i+1,n(find(a(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:nfind(a(n-i+1,:)==j+1)); end end for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n(find(a(1,:)==i)-1)+1:find(a(1,:)==i)n); ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32)); end average_len=sum(Pr.ll); HX=sum(Pr.*(-log2(Pr))); yita=HX/average_len; r=1-yita; h1=string(h); h2=transpose(h1); disp(['信号符号S： ',num2str(1:n)]); fprintf('信源符号概率:'); disp(Pr); fprintf('Huffman编码结果:'); disp(h2); fprintf('编码平均码长:'); disp(average_len); fprintf('信源熵:'); disp(HX); fprintf('编码效率:'); disp(yita); fprintf('冗余度:'); disp(r); subplot(1,1,1); bar(Pr,ll); title('概率与码长对应关系'); xlabel('概率'); ylabel('码长');

例如，c(1,:)='0 0 0 1'表示符号1对应的哈夫曼编码为'0001'。 5. 根据哈夫曼编码，计算平均码长average_len，信源熵HX，编码效率yita和冗余度r，并输出结果。注：由于这段代码没有提供p的输入方式，可以手动定义一...

clc,clear,close all x1=[0,0];x2=[18.9875,0]; f = norm(x2 - x1); v1 = (x2 - x1) / f; u = dv1; x3 = x1 + u; 函数或变量 'd' 无法识别。出错 Untitled3 (第 5 行) u = dv1;

clc, clear, close all x1 = [0, 0]; x2 = [18.9875, 0]; d = 10; % 假设x3到x1的距离为10，根据实际情况修改该值 f = norm(x2 - x1); v1 = (x2 - x1) / f; u = d * v1; x3 = x1 + u; disp(x3); % 输出x3的坐标 ...

clc;clear; close all; sel = 1; %1:hamming窗 2:blackman窗 Wp=0.3pi;Ws=0.5pi;Rp=0.25;Rs=50; N=15;n=0:1:N-1; Wc=(Ws+Wp)/2;hd=ideal_lp(Wc,N); if sel==1 %hamming窗 window=(hamming(N))'; h=hd.window; elseif sel==2 %blackman窗 window=(blackman(N))'; h=hd.window; end [db,mag,pha,w]=freqz_m(h,1); subplot(2,2,1);plot(w/pi,db);axis([0,1,-100,5]); subplot(2,2,2);plot(w/pi,pha); subplot(2,2,3);stem(n,h,'.');axis([0,N-1,-0.1,0.5]); subplot(2,2,4);stem(n,window,'.');axis([0,N-1,0,1.1]); %函数1：ideal_lp function hd=ideal_lp(wc,N) alpha=(N-1)/2; n=0:1:N-1; m=n-alpha+eps; hd=sin(wcm)./(pim); end %函数2：freqz_m function[db,mag,pha,w]=freqz_m(b,a) [H,w]=freqz(b,a,1000,'whole'); H=(H(1:1:501))'; w=(w(1:1:501))'; mag=abs(H); db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H); end 详细注释

这是一段MATLAB代码，用于设计数字滤波器。它包括了两个自定义函数ideal_lp和freqz_m，这些函数在主程序中被调用来计算理想低通滤波器的幅频响应和数字滤波器的频率响应。主程序中使用了hamming窗和blackman窗来加窗...

clc, clear, close all, z0=load('data5_7.txt'); x0=0:100:1400; y0=1200:-100:0; x=0:10:1400; y=[1200:-10:0]'; pp=csape({x0,y0},z0'); %双三次样条插值,注意这里z0要转置 z=fnval(pp,{x,y}); z=z'; %为了和z0的矩阵维数一致 max_z=max(max(z)), min_z=min(min(z)) subplot(121),h=contour(x,y,z); clabel(h) %画等高线 subplot(122), surf(x,y,z) %画三维表面图 m=length(x); n=length(y); s=0; for i=1:m-1 for j=1:n-1 p1=[x(i),y(j),z(j,i)]; p2=[x(i+1),y(j),z(j,i+1)]; p3=[x(i+1),y(j+1),z(j+1,i+1)]; p4=[x(i),y(j+1),z(j+1,i)]; p12=norm(p1-p2); p23=norm(p3-p2); p13=norm(p3-p1); p14=norm(p4-p1); p34=norm(p4-p3); z1=(p12+p23+p13)/2;s1=sqrt(z1(z1-p12)(z1-p23)(z1-p13)); z2=(p13+p14+p34)/2; s2=sqrt(z2(z2-p13)(z2-p14)(z2-p34)); s=s+s1+s2; end end s %显示面积的计算值这段程序的意思

1. 清除之前的变量和图形窗口。 2. 从名为"data5_7.txt"的文件中加载数据到变量z0。 3. 创建x0和y0作为初始坐标轴。 4. 创建x和y作为更密集的坐标轴。 5. 使用csape函数进行双三次样条插值，得到插值后的z值，记为pp...

请解释以下代码clc clear -regexp close all [x,Fs]=audioread('3638.wav'); % 读入数据文件 wlen=200; inc=100; % 给出帧长和帧移 N=length(x); % 信号长度 time=(0:N-1)/Fs; % 计算出信号的时间刻度 signal=enframe(x,wlen,inc)'; % 分帧 i=input('请输入起始帧号(i):'); tlabel=i; subplot 411; plot((tlabel-1)inc+1:(tlabel-1)inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)inc+1 (i+2)inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(a)当前波形帧号：', num2str(i)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长'); tlabel=i+1; subplot 412; plot((tlabel-1)inc+1:(tlabel-1)inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)inc+1 (i+2)inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(b)当前波形帧号：', num2str(i+1)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长'); tlabel=i+2; subplot 413; plot((tlabel-1)inc+1:(tlabel-1)inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)inc+1 (i+2)inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(c)当前波形帧号：', num2str(i+2)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长'); tlabel=i+3; subplot 414; plot((tlabel-1)inc+1:(tlabel-1)inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)inc+1 (i+2)inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(d)当前波形帧号：', num2str(i+3)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长');

这段代码主要是用于读入一个音频文件，然后对它进行分帧操作，并将每一帧的波形信号画出来。首先使用audioread函数读入音频文件，返回音频数据和采样率。然后给出帧长wlen和帧移inc。接下来计算信号长度N...

clc,clear,close all a=rand(1,1000)<0.5; s=8;%每个码元的抽样点数 Ts=1; dt=1/s; f=-3:0.01:3; N=100; t=0:dt:(Ns-1)Tsdt; bt=0; for i=1:1000 bt=bt+a(i)((t>0+iTs)-(t>Ts+iTs)); end st=0.5bt+0.707[zeros(1,s),bt(1:length(t)-s)]+0.5*[zeros(1,2s),bt(1:length(t)-2s)]; subplot(2,2,1) plot(t,bt) title(‘输入信号’) grid on axis([0 100 -0.5 1.5]) Bf=abs(sig_spec(bt,t,dt,f)); subplot(2,2,2) plot(f,Bf) title(‘输入信号的频谱’) grid on subplot(2,2,3) plot(t,st) title(‘输出信号’) grid on Sf=abs(sig_spec(st,t,dt,f)); subplot(2,2,4) plot(f,Sf) title(‘输出信号频谱’) grid on

这是一段MATLAB代码，它实现了基带调制的功能，其中a是一个随机的二进制序列，表示数字信息。s是每个码元的抽样点数，Ts是码元的时间长度。通过这些参数，可以将数字信息转换成波形信号。代码中使用了矩形脉冲波形，...

利用for循环实现1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

代码中的错误有两个： 1. 在 for 循环中，步长不能为小数，应该改为步长为 1。 2. 在循环体中，应该先将当前位置的数值赋给 a(i)，再计算 sum 的值。改正后的代码如下： matlab clc clear n = 10; sum = 0; ...

利用for循环实现1+0.5+1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

以下是修改后的代码： clc clear n = 10; sum = 0; for i = 1:0.5:n sum = sum + i; a(i*2) = sum; end 注意到数组下标应该是整数，因此需要将 i 乘以 2。另外，由于第一个循环中的 i 取值为 1，因此 a...

补全代码：clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = double(img); F = zeros(size(f)); [M, N] = size(f); for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 end end end end % 显示傅里叶变换后的图像 subplot(2, 2, 2); imshow(log(1+abs(F)), []); title('Fourier Transform'); % 计算傅里叶逆变换 f2 = zeros(size(f)); for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 end end end end

补全代码如下： clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = ...

clc,clear,close all d1=load('juli.txt'); x1=0;y1=0; x2=18.9874900741771;y2=0; x=zeros(1,92); y=zeros(1,92); for i=1:92 sqrt((x(i)-x1)^2+(y(i)-y1)^2)==d1(i:1); sqrt((x(i)-x2)^2+(y(i)-y2)^2)==d1(i:2); end x,y 为什么输出全是0啊

clc, clear, close all d1 = load('juli.txt'); x1 = 0; y1 = 0; x2 = 18.9874900741771; y2 = 0; x = zeros(1, 92); y = zeros(1, 92); for i = 1:92 x(i) = sqrt(d1(i:1)^2 - (y(i)-y1)^2) + x1; y(i) = sqrt...

clear all; close all; clc; M=10; L=100; Ts=1; Rb=1/Ts; dt=Ts/L; fs=1/dt; TotalT=MTs; t=0:dt:TotalT-dt; wave=randint(1,M); fz=ones(1,L); x1=wave(fz,:); dnrz=reshape(x1,1,LM); fc=2*Rb; kf=0.3; sfm=modulate(dnrz,fc,fs,'fm',kf); subplot(121); plot(t,dnrz); axis([0 TotalT -0.1 1.1]); subplot(122); plot(t,sfm);

这段代码实现了一个随机数据生成的FM数字调制信号，并绘制了时域波形。其中，代码的基本思路是：首先生成随机数据，然后将数据转换为数字调制信号。具体实现包括以下几个步骤： 1. 清空工作区、关闭所有图形窗口...

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

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 % 计算滤波器的频率响应 m = 0:length(b)-1; % 求出分子多项式的次数 l = 0:length(a)-1...

请解释一下以下代码 clc;clear;close all; img=imread('test.png'); subplot(121),imshow(img),title('原图'); img_gray=rgb2gray(img); psf=fspecial('gaussian',[5,5],1); Ix=filter2([-1,0,1],img_gray); Iy=filter2([-1,0,1]',img_gray); Ix2=filter2(psf,Ix.^2); Iy2=filter2(psf,Iy.^2); Ixy=filter2(psf,Ix.Iy); [m,n]=size(img_gray); R=zeros(m,n); max=0; for i=1:m for j=1:n M=[Ix2(i,j),Ixy(i,j); Ixy(i,j),Iy2(i,j)]; R(i,j)=det(M)-0.05(trace(M))^2; if R(i,j)>max max=R(i,j); end end end thresh=0.1;%阈值可调 tmp=zeros(m,n); neighbours=[-1,-1;-1,0;-1,1;0,-1;0,1;1,-1;1,0;1,1]; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if R(i,j)>thresh*max for k=1:8 if R(i,j)<R(i+neighbours(k,1),j+neighbours(k,2)) break; end end if k==8 tmp(i,j)=1; end end end end subplot(122),imshow(img),title('角点检测'); hold on; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if tmp(i,j)==1 plot(j,i,'rx') end end end hold off;

这段代码是针对一个名为“test.png”的图像进行角点检测的过程。具体步骤如下： 1. 清空命令窗口和所有打开的图形窗口。 2. 使用“imread”函数读取图像“test.png”，并使用“imshow”函数在第一个子图中显示原...

%% clc; clear; close all; %% filename = 'demo-1'; im = imread([filename, '.jpg']); [u, v] = size(im); figure;subplot(221);imshow(im);title('原始图像');axis on h=double(im); t=1; a=0.1; b=0.1; %中心化 for i=1:u for j=1:v im(i,j)=im(i,j)(-1)^(i+j); end end F = fft2(im); F=double(F); x=-1u/2:u/2; x(x==0)=[]; y=-1v/2:v/2; y(y==0)=[]; for i=1:length(x) for j=1:length(y) v=pi(x(i)a+y(j)b); if v==0 v=110^-10; h(i,j)=(t/v)sin(v)exp(1)^(-1iv); else h(i,j)=(t/v)sin(v)exp(1)^(-1iv); end end end S=F.h; S = ifft2(S); subplot(222);imshow(S,[]);axis on %% SNR = 100;%信噪比 N = randn(size(S)); S_var = var(S(:)); ratio = S_var/SNR; N = sqrt(ratio)*N; noisF = S+N; 补充上述matlab代码在不调用内部函数的条件下实现维纳滤波还原原图像

在不调用内部函数的条件下实现维纳滤波还原原图像，您可以使用以下补充的 MATLAB 代码： matlab clc; clear; close all; filename = 'demo-1'; im = imread([filename, '.jpg']); [u, v] = size(im); figure;...

clc,clear,close all%command window clear,workspace clear,clear all window A=[96 68 85 88 77 72 92 93 91 99 61 61 74 87 65 70 70 99 94 71 91 86 80 93 98 79 98 61 92 66 88 69 88 92 87 63 67 64 96 98 63 65 91 93 80 80 99 74 70 77 90 88 79 99 82 68 82 97 76 73 86 73 65 70 99 93 86 98 89 83 66 85 99 99 67 61 90 69 70 80]; [n,m]=size(A); for j=1:m C(:,j)=(A(:,j)-min(A(:,j)))./(max(A(:,j))-min(A(:,j))); %极大型（效益型） %C组成一个行动矩阵，负向指标的话可以换列再做一个for循环 end for i=1:n for j=1:m P(i,j)=C(i,j)./sum(C(:,j));%(:,j)代表一列的总和 end end for i=1:n for j=1:m if P(i,j)==0 P(i,j)=1E-6 end end end for j=1:m e(j)=(-1/log(n))sum(P(:,j).log(P(:,j))); end d=1-e for j=1:m w(j)=d(j)/sum(d) end s=w*P';s=s'; [ssort,id]=sort(s,'descend')解释一下这段代码

这段代码是用于进行矩阵的层次分析法（AHP）计算的。AHP是一种用于多属性决策的方法，它将各个属性进行层次化的处理，将决策问题分解成多个层次，然后通过对各个层次的比较和权重确定，得出最终的决策结果。本段代码...

clear all;close all;clc format short g sigma = 0.2; p = 1; PlotLength =5000; length1=PlotLength+100+1000; a = [1,-0.56,0.42]; b = [0,0.9,0.6]; c = [1,-0.3,0.2]; d = [1,0.3,-0.2]; na=2;nb=2;nc=2;nd=2; n1=na+nb; n2=nc+nd; pr0=[a(2:na+1), b(2:nb+1), c(2:nc+1), d(2:nd+1)]'; n=length(pr0); p0=10^6; P2= eye(n)p0; pr1=ones(n,1)/p0; pr2=pr1; rand('state',15); u=(rand(length1,1)-0.5)sqrt(12); randn('state',15); v=randn(length1,1)sigma; y=ones(10n,1)/p0; w=zeros(n,1); for t=n:length1 w(t)=pr0(n1+1:n)'[-w(t-1:-1:t-nc);v(t-1:-1:t-nd)]+v(t); y(t)=pr0(1:n1)'[-y(t-1:-1:t-na);u(t-1:-1:t-nb)]+w(t); end w1=ones(10n,1)/p0; w2=w1; v1=ones(10n,1)/p0; v2=v1; j1=0;jj=0; for t=24:length1 jj=jj+1; % MI-RGELS i=1; for k=t:-1:t-p+1 varphi2=[-y(t-1:-1:t-na);u(t-1:-1:t-nb);-w2(t-1:-1:t-nc);v2(t-1:-1:t-nd)]; Phi2(:,i)=varphi2; i=i+1; end Y=y(t:-1:t-p+1); L2=P2Phi2/(eye(p)+Phi2'P2Phi2); P2=P2-L2(Phi2'P2); pr2=pr2+L2(Y-Phi2'pr2); w2(t)=y(t)-Phi2(1:n1,1)'pr2(1:n1); v2(t)=y(t)-Phi2(:,1)'*pr2; if jj==length1; break end end

这段代码实现了多新息递推最小二乘辨识算法（MI-RGELS）并进行了仿真实验。其中包括了参数初始化、随机序列生成、系统输出计算和MI-RGELS算法的迭代过程。在这段代码中，首先对参数进行了初始化，然后生成随机序列...

clc,clear dt=0.01; t=0:dt:2; n=length(t); G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3; 0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2; 0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1; 0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2; 0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1]; R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2; 0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1; 0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3; 0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3; 0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4]; A1=[10,0;0,10]; A2=[10,0;0,10]; B1=[2,-0.1;-3,1.5]; B2=[2,-0.1;-3,4.5]; theta1=1; theta2=1; t_delay = @(t) exprnd(1/n); % 采用指数分布进行建模 gamma1=[1,0;0,1]; w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9]; w1=leader(t(1),w0); numew = zeros(n,10); numew(1,:) = w0; for i=1:n numew(i,:)=w0+dt*w1; w0=numew(i,:);%赋新的初值 w1=leader(t(i),w0); end e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2); e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2); e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2); e1 = (e11+e22+e33)/2; plot(t,e11,'r-.') hold on plot(t,e22,'b') hold on plot(t,e33,'y-')帮我在这段代码中加入无穷分布时滞

clc,clear dt=0.01; t=0:dt:2; n=length(t); G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3; 0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2; 0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1; 0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2; 0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1]; R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2; 0.1,-...

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clc,clear,close all x1=[0,0];x2=[18.9875,0]; f = norm(x2 - x1); v1 = (x2 - x1) / f; u = d*v1; x3 = x1 + u; 函数或变量 'd' 无法识别。 出错 Untitled3 (第 5 行) u = d*v1;

利用for循环实现1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

利用for循环实现1+0.5+1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

clc,clear,close all d1=load('juli.txt'); x1=0;y1=0; x2=18.9874900741771;y2=0; x=zeros(1,92); y=zeros(1,92); for i=1:92 sqrt((x(i)-x1)^2+(y(i)-y1)^2)==d1(i:1); sqrt((x(i)-x2)^2+(y(i)-y2)^2)==d1(i:2); end x,y 为什么输出全是0啊

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clc,clear,close all x1=[0,0];x2=[18.9875,0]; f = norm(x2 - x1); v1 = (x2 - x1) / f; u = dv1; x3 = x1 + u; 函数或变量 'd' 无法识别。出错 Untitled3 (第 5 行) u = dv1;