在上面的空间状态方程中加入三角波输入u（0-1V，周期为1ms），即x=A*x+B*u，如何用MATLAB迭代

要在空间状态方程中加入三角波输入 `u`，需要进行以下步骤：

% 输入初始状态向量
x0 = [1; 1; 1];

% 定义状态转移矩阵
A = [0.8 0.1 0.1; 0.2 0.7 0.1; 0.3 0.2 0.5];

% 定义输入矩阵
B = [1; 1; 1];

% 定义迭代次数
iterations = 10;

% 定义三角波输入
t = linspace(0, 1, iterations); % 生成时间序列，从0到1，共iterations个点
u = sawtooth(2 * pi * t); % 生成三角波输入

% 迭代计算
x = x0;
for i = 1:iterations
    x = A * x + B * u(i);
end

% 输出最终状态向量
disp(x);

在上面的代码中，首先定义了初始状态向量 `x0`、状态转移矩阵 `A` 和输入矩阵 `B`。然后，定义了迭代次数 `iterations`。接下来，使用 `linspace` 函数生成一个时间序列 `t`，从 0 到 1，共 `iterations` 个点。然后使用 `sawtooth` 函数生成一个周期为 1ms 的三角波输入 `u`。

在迭代计算中，我们将状态向量 `x` 乘以状态转移矩阵 `A`，并加上输入矩阵 `B` 乘以当前时间点的输入 `u(i)`。最后，输出最终的状态向量 `x`。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据具体需求进行修改和扩展。希望对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

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要在空间状态方程中加入三角波输入 `u`，并使用MATLAB进行迭代计算并绘图，可以使用以下代码：

% 输入初始状态向量
x0 = [1; 1; 1];

% 定义状态转移矩阵
A = [0.8 0.1 0.1; 0.2 0.7 0.1; 0.3 0.2 0.5];

% 定义输入矩阵
B = [1; 1; 1];

% 定义迭代次数
iterations = 100;

% 定义时间步长和时间向量
dt = 0.001; % 时间步长为1ms
t = (0:dt:iterations*dt); % 时间向量

% 定义三角波输入
u = sawtooth(2 * pi * t); % 生成周期为1ms的三角波输入

% 迭代计算
x = zeros(3, iterations+1);
x(:, 1) = x0;
for i = 1:iterations
    x(:, i+1) = A * x(:, i) + B * u(i);
end

% 绘制状态变量的图像
figure;
plot(t, x(1, :), 'r', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(t, x(2, :), 'g', 'LineWidth', 1.5);
plot(t, x(3, :), 'b', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('Time (s)');
ylabel('State Variables');
legend('x1', 'x2', 'x3');
title('State Variables vs Time');
grid on;

在上面的代码中，我们首先定义了初始状态向量 `x0`、状态转移矩阵 `A` 和输入矩阵 `B`。然后，我们定义了迭代次数 `iterations`，时间步长 `dt` 和时间向量 `t`。接下来，使用 `sawtooth` 函数生成一个周期为1ms的三角波输入 `u`。

在迭代计算中，我们使用一个循环来进行迭代计算，并将每次的状态变量存储在矩阵 `x` 中。

最后，我们使用 `plot` 函数绘制状态变量随时间变化的图像，分别绘制了状态变量 `x1`、`x2` 和 `x3` 的图像，并添加了相应的标签、标题和图例。

请注意，此代码仅为示例，你可以根据你的具体需求进行修改和扩展。希望能对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。