clear B=5; L=250; dx=0.5; dy=0.5; N=L/dx; M=B/dy; g=9.8; tmax=3600; h=zeros(N,M)+1; u=zeros(N,M)+0.5; Kx=zeros(N,M)+0.05; Ky=zeros(N,M)+0.05; cnow=zeros(N,M); cnew=zeros(N,M); umax=max(max(u+sqrt(g*h))); t1=100;t2=900;t3=1800;t4=3000;t5=3599; for i=1:N; for j=1:M; x(i)=(i-1)*dx; y(j)=(j-1)*dy; cnow(i,j)=0.0; if(x(i)<5.0); if(abs(y(j)-5)<1); end end end end time=0; kk=1; while(time<tmax); dt=dx/umax; for i=2:N-1; for j=2:M-1; temp1=h(i,j)*Kx(i,j)*(cnow(i+1,j)+cnow(i-1,j)-2.0*cnow(i,j))/dx/dx; temp2=h(i,j)*Ky(i,j)*(cnow(i,j+1)+cnow(i,j-1)-2.0*cnow(i,j))/dy/dy; temp3=h(i,j)*u(i,j)*(cnow(i+1,j)-cnow(i-1,j))/dx/2; cnew(i,j)=cnow(i,j)+(temp1+temp2-temp3)*dt/h(i,j); end end for j=1:M; if (abs(y(j)-5)<0.6);cnew(1,j)=sin(time/1000)*0.5; else cnew(1,j)=0.0; end end cnew(N,:)=cnew(N-1,:); cnew(:,M)=cnew(:,M-1); cnew(:,1)=cnew(:,2); time=time+dt; if ((time-t1)*(time-dt-t1)<0);ct1=cnow; end if ((time-t2)*(time-dt-t2)<0);ct2=cnow; end if ((time-t3)*(time-dt-t3)<0);ct3=cnow; end if ((time-t4)*(time-dt-t4)<0);ct4=cnow; end if ((time-t5)*(time-dt-t5)<0);ct5=cnow; end if (sin(time)>0.8); cx1(kk)=cnew(1,10); cx2(kk)=cnew(10,10); cx3(kk)=cnew(20,10); cx4(kk)=cnew(30,10); cx5(kk)=cnew(40,10); cx6(kk)=cnew(50,10); cx7(kk)=cnew(100,10); end cnow=cnew; end plot(time,cx1(kk),time,cx2(kk),time,cx3(kk),time,cx4(kk),time,cx5(kk),time,cx6(kk),time,cx7(kk)); legend('c at x1','c at x2','c at x3','c at x4','c at x5','c at x6','c at x7'); xlabel('time'); ylabel('concentration');

该程序的作用是模拟海岸污染物浓度扩散的过程，并将结果可视化为波形图。具体实现过程包括：

1. 初始化：定义模拟区域的尺寸和网格大小，设置模拟参数，如浓度、速度、扩散系数等。同时初始化浓度场的初始值为0。

2. 时间迭代：采用显式差分法对浓度场进行时间迭代，根据扩散和对流过程计算出下一个时间步的浓度，并更新浓度场。

3. 条件判断：根据时间步数和特定时间点的判断条件，记录相应时刻的浓度场数据，以便后续可视化。

4. 结果可视化：将记录的浓度场数据绘制为波形图，用于分析和展示模拟结果。

需要注意的是，该程序的实现过程较为简略，缺少关键参数的定义和计算过程的详细说明，可能不够完整和准确。

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clc;clear all;close all; x=xlsread('guang'); x=sort(x); y=xlsread('风机'); y=sort(y); n=743; m=743; minx = min(x); maxx = max(x); dx = (maxx-minx)/743; x1 = minx:dx:maxx-dx; miny = min(y); maxy = max(y); dy = (maxy-miny)/743; y1 = miny:dy:maxy-dy; h=0.5; f=zeros(1,n);%概率密度 for j = 1:n p(1)=0; for i=1:n f(j)=f(j)+exp(-(x1(j)-x(i))^2/2/h^2)/sqrt(2*pi); end f(j)=f(j)/n/h; end

这段代码是用来计算一组数据的概率密度函数的，具体来说，它首先读取两个Excel文件中的数据，并对它们进行排序。然后，根据数据的最小值和最大值，将横轴和纵轴分别等分为743个点，得到一组网格点。接下来，它使用高斯核函数来计算每个网格点处的概率密度值，最后得到一个概率密度函数曲线。

具体而言，这段代码使用了一个高斯核函数：$K(x,x_i)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}\exp\left(-\frac{(x-x_i)^2}{2h^2}\right)$，其中，$x$为网格点的横坐标，$x_i$为数据点的横坐标，$h$为带宽参数，控制核函数的宽度。对于每个网格点$x$，它将所有数据点$x_i$代入核函数中进行计算，然后将计算结果相加并除以数据点的数量$n$和带宽参数$h$，得到一个概率密度值$f(x)$。

最后，这段代码输出的是一个一维数组$f$，其中$f(i)$表示第$i$个网格点处的概率密度值。

clear N1 = 512; N2 = 512; % 设置图像大小 dx = 0.05; dy = 0.05; % 设置采样间隔 x = dx*linspace(-N1/2,N1/2,N1); y = dy*linspace(-N2/2,N2/2,N2); % 矩形孔 (a=b) a = 20*dx; [X,Y] = meshgrid(x-a/2,y-a/2); mask = (abs(X)<=a/2) & (abs(Y)<=a/2); figure; imagesc(x,y,mask); colormap gray; title('Square aperture (a=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); F = fft2(mask); F_abs = abs(fftshift(F)); figure; imagesc(x,y,F_abs); colormap gray; title('FFT2 of square aperture (a=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); axis equal tight; % 矩形孔 (a!=b) a = 20*dx; b = 40*dy; [X,Y] = meshgrid(x-a/2,y-b/2); mask = (abs(X)<=a/2) & (abs(Y)<=b/2); figure; imagesc(x,y,mask); colormap gray; title('Rectangular aperture (a!=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); F = fft2(mask); F_abs = abs(fftshift(F)); figure; imagesc(x,y,F_abs); colormap gray; title('FFT2 of rectangular aperture (a!=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); axis equal tight;

这段代码是用 MATLAB 实现的，主要是生成并展示不同形状的孔，以及它们的傅里叶变换。代码中首先设置了图像大小和采样间隔，然后定义了两个矩形孔，一个是正方形，一个是长方形。生成孔的方法是通过生成网格点坐标，然后通过限制条件得到每个点是否在孔内的布尔值，最后将这个布尔值矩阵作为图像展示出来。接着对每个孔进行傅里叶变换，并将结果展示出来。这些操作可以帮助我们更好地理解不同形状的孔对傅里叶变换的影响。