matlab while 逆变换
时间: 2023-10-28 22:07:14 浏览: 44
在MATLAB中,可以使用while循环来进行逆变换。具体步骤如下:
1. 首先,使用傅里叶变换将信号转换为频域信号。
2. 然后,使用傅里叶逆变换将频域信号转换回时域信号。
3. 在进行逆变换时,需要对频域信号进行补齐,以确保逆变换的准确性。
4. 可以使用while循环来进行补齐操作,直到补齐后的频域信号与原始信号的功率谱密度一致为止。
需要注意的是,在进行逆变换时,需要确保采样频率fs大于2fmax,其中fmax为信号中最高频率成分的频率。这可以通过设置采样频率fs的值来实现。
相关问题
七自由度逆动力学 拉格朗日法 matlab
七自由度逆动力学(Inverse Kinematics)是指在给定目标末端执行器的位置和姿态时,求出机械臂各关节的运动学状态。这个问题在机械臂的控制中非常重要,因为它可以指导机械臂的运动以达到特定的目标。
使用拉格朗日法可以很方便地求解机械臂的逆动力学问题。拉格朗日法是一种基于能量的方法,它将系统的动能和势能表示为广义坐标的函数,并利用欧拉-拉格朗日方程求解系统的运动方程。
在matlab中,可以使用symbolic toolbox实现拉格朗日法求解机械臂的逆动力学问题。首先,需要定义机械臂的运动学模型和拉格朗日量。然后,使用欧拉-拉格朗日方程求解机械臂的运动方程。最后,可以使用数值方法求解得到机械臂各关节的运动状态。
以下是一个使用matlab实现七自由度机械臂逆动力学的示例代码:
```matlab
%定义机械臂的运动学模型和拉格朗日量
syms q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 real
syms l1 l2 l3 l4 l5 l6 l7 real
syms m1 m2 m3 m4 m5 m6 m7 real
syms I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 real
syms g real
T01 = DH(q1, 0, 0, -pi/2);
T12 = DH(q2, l1, 0, pi/2);
T23 = DH(q3, l2, 0, -pi/2);
T34 = DH(q4, l3, 0, pi/2);
T45 = DH(q5, 0, l4, -pi/2);
T56 = DH(q6, 0, l5, pi/2);
T67 = DH(q7, l6+l7, 0, 0);
T07 = T01*T12*T23*T34*T45*T56*T67;
P07 = T07(1:3,4);
Jv = simplify(jacobian(P07,[q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7]));
T = simplify(0.5*(m1*P07.'*P07 + Jv.'*diag([m2 m3 m4 m5 m6 m7])*Jv));
%使用欧拉-拉格朗日方程求解机械臂的运动方程
L = T - m1*g*P07(3);
dLdq = simplify(jacobian(L, [q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7]));
dLdqdt = simplify(jacobian(L, [diff(q1) diff(q2) diff(q3) diff(q4) diff(q5) diff(q6) diff(q7)]));
eqs = simplify(dLdqdt - dLdq);
%定义机械臂的参数
params = struct('l1',0.2,'l2',0.2,'l3',0.2,'l4',0.2,'l5',0.2,'l6',0.2,'l7',0.1,...
'm1',1,'m2',1,'m3',1,'m4',1,'m5',1,'m6',1,'m7',1,...
'I1',1,'I2',1,'I3',1,'I4',1,'I5',1,'I6',1,'I7',1,...
'g',9.8);
%定义机械臂的初始状态和目标状态
q0 = [0 0 0 0 0 0 0];
T07d = [1 0 0 0.5;
0 1 0 0.5;
0 0 1 0.5;
0 0 0 1];
%使用数值方法求解机械臂的运动状态
q = q0.';
J = double(subs(Jv, [q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7], q.'));
T07 = double(subs(T07, [q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7], q.'));
T07d = double(T07d);
e = T07d(1:3,4) - T07(1:3,4);
while(norm(e) > 1e-6)
eqs_t = double(subs(eqs, [q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7], q.'));
qdot = inv(J)*[e;0;0;0];
q = q + qdot*0.001;
J = double(subs(Jv, [q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7], q.'));
T07 = double(subs(T07, [q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7], q.'));
e = T07d(1:3,4) - T07(1:3,4);
end
%输出机械臂的运动状态
q
T07
```
其中,DH函数表示Denavit-Hartenberg参数化,用于计算机械臂的变换矩阵。在示例中,机械臂的参数通过一个struct变量params传递,可以方便地修改机械臂的参数。在while循环中,使用数值方法求解机械臂的运动状态,直到机械臂的末端执行器到达目标位置。
这个示例可以帮助理解使用拉格朗日法求解机械臂逆动力学问题的基本思路和方法。在实际应用中,需要根据具体的机械臂类型和任务需求设计相应的控制算法。
dct matlab
DCT(离散余弦变换)是一种在图像处理中常用的变换方法,可以将图像从空域转换到频域。在MATLAB中,可以使用dct2函数对图像进行DCT变换。首先,需要打开MATLAB并在编辑器中编写以下代码:
```matlab
clear %清除工作区间
RGB=imread('G:\MATLAB\bm.bmp'); %加载图片
GRAY=rgb2gray(RGB); %彩色转灰度图
figure,imshow(GRAY); %显示灰度图
D=dct2(GRAY); %进行dct变换
figure,imshow(log(abs(D)),\[ \]); %显示变换过程
colormap(gray(4));
colorbar;
D(abs(D)<0.1)=0;
I=idct2(D)/255; %设置限值
figure,imshow(I) %显示变换后的图
```
这段代码首先加载一张彩色图片,并将其转换为灰度图。然后,对灰度图进行DCT变换,并显示变换过程。接下来,根据设定的阈值将DCT系数小于0.1的部分置零。最后,使用逆DCT变换将图像恢复,并显示变换后的图像。
另外,如果你想计算原始图像和压缩后图像所需的位数,可以使用以下代码:
```matlab
% Calculate how many bits should be used to represent the original images
% and store it in the variable B0
clear tempmatr1;
tempmatr1 = ceil(log2(orig_image+1));
clear sizevector1;
sizevector1 = size(orig_image);
\[rownum, colnum\] = size(sizevector1);
while colnum > 1
clear tempmatr2;
tempmatr2 = sum(tempmatr1);
clear tempmatr1;
tempmatr1 = tempmatr2;
colnum = colnum - 1;
end
B0 = sum(tempmatr1);
% Calculate how many bits should be used to represent the compressed images
% and store it in the variable B1
clear tempvec1;
tempvec1 = find(comp_image<0);
clear tempmatr1;
if sum(tempvec1) == 0
tempmatr1 = ceil(log2(comp_image+1));
else
tempmatr1 = ceil(log2(abs(comp_image)+1))+1;
end
clear sizevector1;
sizevector1 = size(comp_image);
\[rownum, colnum\] = size(sizevector1);
while colnum > 1
clear tempmatr2;
tempmatr2 = sum(tempmatr1);
clear tempmatr1;
tempmatr1 = tempmatr2;
colnum = colnum - 1;
end
B1 = sum(tempmatr1);
comp_ratio = B0/B1;
```
这段代码可以计算原始图像和压缩后图像所需的位数,并将结果存储在变量B0和B1中。最后,可以通过B0和B1的比值计算压缩比。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB中的DCT实现](https://blog.csdn.net/dyq1995/article/details/86149368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【图像压缩】基于matlab DCT变换图像压缩【含Matlab源码 804期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/115972699)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]