clc; clear; close all; for iter = 1:50 wmin = 0.4; wmax = 1.2; lamud = 3; gama = 2.0; w(iter) = wmin+(wmax-wmin)*exp((-lamud*(iter/50)^gama)); end iter = 1:1:50; plot(iter,w(iter));

时间: 2023-12-09 22:03:51 浏览: 188
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clr == 清除所有； 关闭所有; clc;:clr 清除您的工作区和命令窗口，以便您可以重新开始。-matlab开发

这是一个 MATLAB 的程序，它使用了一个指数函数来计算权重值。程序中的变量 wmin 和 wmax 分别代表权重的最小值和最大值，而 lamud 和 gama 则是两个常数。程序使用了一个 for 循环来迭代计算权重值，最终将结果绘制成了一个图形。这个程序的作用是为了生成一个随着迭代次数增加而逐渐减小的权重值序列，可以用于一些需要逐渐减小权重值的应用中。
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LDPC-PEG算法构造H矩阵源码程序，matlab源码程序 clear all; clc; %输入编码参数,m:校验节点数目，n:变量节点数目(注意码率R不一定为1/2) %构造任意码率的LDPC校验矩阵 m=input('The number of check nodes:'); n=...
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ga_main_gamain_tic函数_遗传算法源码_AllClear_

vmfit-- 平均适应度值向量clear all;close all;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。% 生成初始种群v=init_population(n22); %得到初始种群，

clc; clear; close all; for iter = 1:50 wmin = 0.4; wmax = 0.9; lamud = 0.05; fun = @(x) (exp(-x)).*(iter.^(-x./50));%注意函数句柄，以及数组运算符 gama = integral(fun,0,lamud); w(iter) = wmin+((wmax-wmin)/(lamud^2))*gama; end iter = 1:1:50; plot(iter,w(iter));

具体来说，它通过迭代变量 iter 的值，计算了 w 的 50 个元素的值，然后使用 plot 函数将 iter 和 w(iter) 的值绘制成了一条曲线。其中使用了 integral 函数进行数值积分，以及使用了匿名函数句柄 @(x)...

clc;clear all; x1=1; x2=0.2:0.05:0.4; for j=1:size(x2,2) a=Modle_evap(x1,x2(1,j)); y0(1,j)=a; end plot(x2,y0);每一步都是什么意思，代码解释

clear all;：清空命令窗口和工作区中的所有变量和函数，并清除命令行界面。 2. x1=1;：将变量 x1 赋值为 1。 3. x2=0.2:0.05:0.4;：生成一个从 0.2 到 0.4，步长为 0.05 的向量，并将其赋值给变量 x2。 ...

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

F(u+1, v+1) = F(u+1, v+1) + f(x+1, y+1) * exp(-2j*pi*((u*x/M)+(v*y/N))); 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'); ...

clc;clear all; F=100:3:585;%0.3 150 外扰力没隔3画一个点，画到200 options=odeset('reltol',1e-7); t0=2*pi/1; hold on for j=1:length(F) [t,y]=ode45('mode',[0:t0/50:200*t0],[0,0],options,[],F(j)); ii=0:5:100; end plot(F(j),y(ii,1),'k.','markersize',5) xlabel('外扰力F（N）') ylabel('振动速度x') step=j

在这段代码中，您首先清除了MATLAB的工作空间并定义了变量F作为100到585的范围，步长为3。然后，您设置了一些ode45函数的选项，包括相对误差容限。接下来，您使用for循环遍历F的每个值，并使用ode45函数解决名为'...

clear all clc close all A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx'); [m,n]=size(A); for i=1:1:m for j=1:1:n if isnan(A(i,j)) A(i,j)=inf; end end end B=inf*ones(81,1); AB=[B,A]; x7=AB;

3. close all：关闭所有打开的图形窗口。 4. A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx')：使用xlsread函数从名为'线路用邻接矩阵.xlsx'的Excel文件中读取数据，并将数据存储在变量A中。 5. [m,n]=size(A)：使用...

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

- 第18-23行计算了每个属性的信息熵和权重，其中e表示信息熵，d表示权重，w表示归一化后的权重。 - 第24-29行计算了各个属性的得分，即将决策矩阵乘以权重矩阵得到的结果。 - 第30行对得分进行了降序排列，并返回了...

clear clc i=5; j=5; M=zeros(5); for i=1:5 for j=1:5 syms x M(i,j)=sqrt(3)*i/5*int(x^2-x,x,(j-1)/5,j/5); end end M

这段代码是用 MATLAB 实现的，其作用是构建一个 5x5 的零矩阵 M，然后对每个元素 M(i,j) 进行计算，计算公式为：M(i,j) = sqrt(3)*i/5*int(x^2-x,x,(j-1)/5,j/5)，其中 int 是计算积分的函数，x 是积分变量。...

clc clear close all n1=0:15; subplot(311) x1=[ones(1,8),zeros(1,3)]; y1=zeros(1,6); y1(2)=1; g1= conv(x1,y1); stem(n1, g1(n1+1)) title('序列卷积和结果'); grid on n2=0:20; subplot(312) x2=[ones(1,8),zeros(1,3)]; y2=[ones(1,8),zeros(1,3)]; g2= conv(x2,y2); stem(n

1, g2(n2+1)) title('序列卷积和结果'); grid on subplot(313) x3=[1,2,3,4]; h=[1,1,1]; y3=conv(x3,h); stem(0:length(y3)-1,y3) title('离散时间卷积结果'); grid on 请问，上面这段代码实现了什么功能？

解释代码for iter=1:n_iter for tour_i=1:n_param prob(:,tour_i)= (T(:,tour_i).^alpha) .* ((1./Nodes(:,tour_i)).^beta); prob(:,tour_i)=prob(:,tour_i)./sum(prob(:,tour_i)); end for A=1:NA for tour_i=1:n_param node_sel=rand; node_ind=1; prob_sum=0; for j=1:n_node prob_sum=prob_sum+prob(j,tour_i); if prob_sum>=node_sel node_ind=j; break end end ant(A,tour_i)=node_ind; tour_selected_param(tour_i) = Nodes(node_ind, tour_i); end cost(A)=cost_func(tour_selected_param,0); clc disp(['Ant number: ' num2str(A)]) disp(['Ant Cost: ' num2str(cost(A))]) disp(['Ant Paramters: ' num2str(tour_selected_param)]) if iter~=1 disp(['iteration: ' num2str(iter)]) disp('_________________') disp(['Best cost: ' num2str(cost_best)]) for i=1:n_param tour_selected_param(i) = Nodes(ant(cost_best_ind,i), i); end disp(['Best paramters: ' num2str(tour_selected_param)]) end

其中n_iter表示迭代次数，n_param表示参数数量，NA表示蚂蚁数量。 首先，对于每个参数，计算出对应的概率值，并且对概率值进行归一化处理。这里使用的是蚁群算法中的公式，其中T表示信息素值，alpha和beta是调整...

代码1： % 画 y = x + 10sin5x + 7cos4x, 0<=x<=9 clc clear close all warning off x = 0: 0.01: 9; y = x + 10 * sin(5*x) + 7 * cos(4*x); plot(x,y)

- close all：关闭所有已经打开的图形窗口。 - warning off：关闭警告信息的显示。 - x = 0:0.01:9：定义一个向量x，其取值范围是从0到9，步长为0.01。 - y = x + 10 * sin(5*x) + 7 * cos(4*x)：根据函数的公式计算...

clear all close all clc %%计算信号幅度 pathl ='. dat ': path2={[ x '.' y '.' z '): path3=' C :\ Users \ admin \ Desktop \emp2_ test _3\ Data \2V'; long = length (path2): for i =1:long NAME ( i )= strcat (path3,path2( i ),path1): end for i =1:long path =cell2mat( NAME ( i )) disp ( path ) StartPoint =520 fid = fopen ( path ,' r '); length1=2048: Data = fread ( fid ,length1,uint16')" fclose ( fid ) kai -1: Chl - Data ( kai :1length1) Ch1=Ch1( StartPoint : end ) meanVall = mean ( Chl ) meanVal1=32768 I

接下来，通过一个循环遍历 path2 数组中的每个元素，并将其与 path3 和 path1 连接起来，生成一个新的文件路径，存储在 NAME 数组中的相应位置。 然后，再次通过循环遍历 NAME 数组中的每个元素，将其...

优化以下代码画出时变图象clear all; close all; clc; % 步长 ht = 0.01; hx = 0.01; hy = 0.01; x = 0 : hx : 1; y = 0 : hy : 1; t = 0 : ht : 1; m = length(t); n = length(x); k = length(y); u = zeros(m, n, k); % 设置边界 [x, y] = meshgrid(x, y); % 初始条件 u(1,:,:)=sin(4*pi*x)+cos(4*pi*y); % 按照公式进行差分 for ii=1:m-1 for jj=2:n-1 for kk=2:k-1 u(ii+1,jj,kk) =hx*ht*(u(ii,jj+1,kk)+u(ii,jj-1,kk)-2*u(ii,jj,kk))/hx^2/(hx+kk*ht) + hx* ht*(u(ii,jj,kk+1)+u(ii,jj,kk-1)-2*u(ii,jj,kk))/hy^2/(hx+kk*ht) + u(ii,jj,kk)*(hx+kk*ht); %差分格式 end end end

u(ii+1, 2:n-1, 2:k-1) = hx*ht*(u(ii, 3:n, 2:k-1) + u(ii, 1:n-2, 2:k-1) - 2*u(ii, 2:n-1, 2:k-1))/hx2hy2hz2 + hx*ht*(u(ii, 2:n-1, 3:k) + u(ii, 2:n-1, 1:k-2) - 2*u(ii, 2:n-1, 2:k-1))/hx2hy2hz2 + u(ii, 2...

clc clear; close all %% 读入参数 data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); data = data(1:101,:); data2 = importdata("C1_4_4.TXT"); local_data = data(:,2:3); task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end；请写出上述伪代码

close all %% 读入参数 data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); % 读取TXT文件中的数据 data = data(1:101,:); % 取前101行数据 data2 = importdata("C1_4_4.TXT"); local_data = data(:,2:3); % 取位置信息 task = data...

clc,clear close all x = linspace(-1,1,100); y = 1./(1+25*x.^2); plot(x,y); legend('f(x)'); hold on; for i=2:2:10 x0 = linspace(-1,1,i+1); y0 = 1./(1+25*x0.^2); y = largange(x0,y0,x); plot(x,y,'r-') hold on end

- clc、clear和close all用于清除MATLAB command窗口、工作区变量和关闭所有图形窗口。 - x是一个长度为100的向量，它包含从-1到1之间的100个等距点。 - y是一个与x相同长度的向量，它计算了函数f(x) =...

clc,clear,close all y=input('请输入数据');%输入原始序列y n=length(y);%计算出序列长度 yy=ones(n,1);%对原始序列y累加生成序列yy yy(1)=y(1); for i=2:n yy(i)=yy(i-1)+y(i); end B=ones(n-1,2);% 进行紧邻均值生成 for i=1:(n-1) B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2; B(i,2)=1; end BT=B'; for j=1:(n-1) YN(j)=y(j+1); end; %计算未知参数a和u YN=YN'; A=inv(BT*B)*BT*YN; a=A(1); u=A(2); t=u/a; t_test=input('请输入需要预测的个数');%计算模型的拟合值 i=1:t_test+n; yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t; yys(1)=y(1); for j=n+t_test:-1:2; ys(j)=yys(j)-yys(j-1); end x=1:n; xs=2:n+t_test; yn=ys(2:n+t_test); plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');%画出了拟合值与原序列的图像 %计算百分比误差 det=0; for i=2:n det=det+abs(yn(i)-y(i)); end det=det/(n-1); disp(['百分比误差为：',num2str(det),'%']); disp(['预测值为：',num2str(ys(n+1:n+t_test))]); Step2：在Matlab窗口中运行程序 请输入数据[2.1 2.7 2.1 2.3 2.6 2.9 2.5 2.3 2.5 1.9 1.6 2.0] 请输入需要预测的个数12 请对上述模型进行灵敏度分析，给出代码和运行结果，给出详细的灵敏度情况，并分析灵敏度结果

y=[2.1 2.7 2.1 2.3 2.6 2.9 2.5 2.3 2.5 1.9 1.6 2.0]; 此时输入数据不再需要通过交互式输入，直接在代码中进行赋值。由于输入数据是已知的，因此对于输入数据的微小变化，模型的输出结果不会发生明显的变化，因此...

clc clear close all %% 读入参数 data = readmatrix('c108.txt'); data2 = importdata("c108.txt"); local_data = data(:,2:3); task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end maxload = data2.data(2); v = 60; runt = dist./v; timewindow = data(2:end,5:6); worktime = data(2:end,7); caldata.runt = runt; caldata.task = task; caldata.dist = dist; caldata.timewindow = timewindow; caldata.worktime = worktime; caldata.maxload = 100;

这段代码是用 MATLAB 读入一个文本文件，并对其中的数据进行处理。具体来说，它读入了名为 "c108.txt" 的文本文件，提取了其中的第二列和第三列作为地点坐标，第四列作为任务编号，第五列和第六列作为任务的时间窗口...

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

close all; % 关闭所有图形窗口 % 滤波器系数 b = [0.0181,0.0543,0.0543,0.0181]; 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 % ...

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直流无刷电机控制技术项目源码集合

资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。