clc;clear; tic syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)));%悬链线方程 dy=diff(y,1);%求导 x=linspace(-112.6,112.6,564); b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))); k1 = eval(dy); x0 = x; y0 = b; k2 = -1./k1; syms x y y=k2.*(x-x0)+y0;%法线方程 m = x0.'; n = y0.'; k = k2.'; [x, y] = solve(k.*(x-m)-y+n, 300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y); p = sqrt((x-m).^2 + (y-n).^2); toc

时间: 2024-03-31 07:38:22 浏览: 101
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悬链线公式推导

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这是一段 MATLAB 代码,用于计算悬链线的方程和法线方程,并求解其与一条给定线段的交点。其中,syms x y 声明了 x 和 y 为符号变量,y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))) 计算了悬链线的方程,dy=diff(y,1) 对 y 求导,x=linspace(-112.6,112.6,564) 生成了一系列 x 值,b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))) 计算了对应的 b 值,k1 = eval(dy) 计算了斜率 k1,x0 = x,y0 = b,k2 = -1./k1 计算了法线的斜率 k2,y=k2.*(x-x0)+y0 计算了法线方程。接下来,m = x0.'; n = y0.'; k = k2.'; 将 x0、y0 和 k2 转置,[x, y] = solve(k.*(x-m)-y+n, 300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y) 求解法线方程与给定的线段的交点,p = sqrt((x-m).^2 + (y-n).^2) 计算了交点与给定点的距离。最后,用 tic 和 toc 记录了代码的运行时间。
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对以下代码进行分析;% 例1,设计一个带通滤波器,其参数为:ws1=0.2*pi;wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi;ws2=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-75dB; % 根据阻带要求选择布莱克曼窗。 clear;clc; ws1=0.2*pi; wp1=0.35*pi; wp2=0.65*pi; ws2=0.8*pi; Ap=-3; As=-75; wd=min((wp1-ws1),(ws2-wp2)); wc1=(ws1+wp1)/2; wc2=(ws2+wp2)/2; % 计算窗口长度 N=ceil(11*pi/wd); % 计算窗口 w_bla=(blackman(N+1))'; hd=ideal_lp(wc2,N+1)-ideal_lp(wc1,N+1);%低通 h=hd.*w_bla; % 采用窗函数设计法完成低通滤波器的设计,参数为: wp1=0.35*pi; wp=0.35*pi;ws=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-45dB; % 阻带要求是As % 采用窗函数设计法完成低通滤波器的设计 % 采用汉明窗以及ideal_lp函数 % 参数为:wp1=0.35pi; wp=0.35pi; ws=0.8*pi; Ap=-3dB, As=-45dB clear;clc; % 参数设置 wp1 = 0.35*pi; % 通带截止频率1 wp = 0.35*pi; % 通带截止频率2 ws = 0.8*pi; % 阻带截止频率 Ap = 3; % 通带最大衰减 As = 45; % 阻带最小衰减 % 计算滤波器阶数和截止频率 delta_w = ws - wp; delta_p = (10^(Ap/20)-1)/(10^(Ap/20)+1); delta_s = 10^(-As/20); A = -20*log10(min(delta_p,delta_s)); n = ceil((A-8)/(2.285*delta_w/pi)); wc = (wp+ws)/2; % 汉宁窗窗函数设计法 h = fir1(n, wc/pi, hann(n+1)); % 绘制滤波器幅频特性曲线 [H, W] = freqz(h, 1, 1024); figure; plot(W/pi, 20*log10(abs(H)));title('低通滤波器幅频特性曲线');xlabel('频率/\pi');ylabel('幅值/dB'); fvtool(h, 1); clear;clc; % 定义参数 ws = 0.2*pi; % 通带截止频率 wp = 0.35*pi; % 阻带截止频率 Ap = 3; % 通带最大衰减量 As = 50; % 阻带最小衰减量 % 计算数字滤波器阶数和截止频率 [N, wn] = buttord(wp/pi, ws/pi, Ap, As); % 设计数字滤波器b和a分别是分子和分母多项式的系数 [b, a] = butter(N, wn, 'high'); % 绘制滤波器频率响应曲线 freqz(b, a); fvtool(b, a);

分析如下代码;clear;clc; % 滤波器要求 wp = 2*pi*10e3; % 通带截止频率 ws = 2*pi*12e3; % 阻带起始频率 Rp = 0.5; % 通带最大衰减 Rs = 30; % 阻带最小衰减 % 计算滤波器参数 [n, wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs, 's'); % 巴特沃斯滤波器的阶数和截止频率 [b, a] = butter(n, wn, 's'); % 巴特沃斯滤波器的分子和分母 % 绘制幅频响应曲线 w = linspace(0, 2*pi*20000, 1000); [h, f] = freqs(b, a, w); mag = 20*log10(abs(h));%dB phase = angle(h); figure; subplot(2,1,1);plot(f/(2*pi), mag);title('低通Butterworth滤波器幅频特性');xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度响应(dB)'); subplot(2,1,2);plot(f/(2*pi), phase);title('低通Butterworth滤波器相频特性');xlabel('频率(Hz)');ylabel('相位(度)'); % 输出滤波器参数 disp('滤波器阶数:');disp(n); disp('滤波器截止频率(Hz):');disp(wn/(2*pi)); % 双线性变换法 % 计算规格化频率 wp_norm = wp/(2*pi); ws_norm = ws/(2*pi); % 计算滤波器阶数 [n, Wn] = buttord(wp_norm, ws_norm, Rp, Rs, 's'); % 计算模拟Butterworth滤波器的分母和分子多项式系数 [b, a] = butter(n, Wn, 's'); % 采样频率 fs = 2*wp; [bz, az] = bilinear(b, a, fs); %频率响应 [H, w] = freqz(bz, az, 1024); f = w/(2*pi)*fs; H_db = 20*log10(abs(H)); % 绘制幅频特性 figure; subplot(2,1,1);plot(f, H_db);title('低通Butterworth滤波器幅频特性');xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度响应(dB)'); % 绘制相频特性 phi = unwrap(angle(H))*180/pi; subplot(2,1,2);plot(f, phi);title('低通Butterworth滤波器相频特性');xlabel('频率(Hz)');ylabel('相位(度)');

clear all;close all;clc; f=1/8; x=1:512; y=1:512; [X,Y]=meshgrid(x,y); z=0.5*peaks(512); mesh(z); I11=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X); I21=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X+z); I12=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X+pi*2/3); I22=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X+z+pi*2/3); I13=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X+4*pi/3); I23=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X+z+4*pi/3); x1=1:512; y1=1:512; [Y1,X1]=meshgrid(y1,x1); I31=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X1); I41=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X1+z); I32=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X1+pi*2/3); I42=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X1+z+pi*2/3); I33=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X1+pi*4/3); I43=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X1+z+pi*4/3); x2=1:512; y2=1:512; [X2,Y2]=meshgrid(x2,y2); I51=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X2+2*pi*f*Y2); I61=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X2+2*pi*f*Y2+z); I52=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X2+2*pi*f*Y2+pi*2/3); I62=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X2+2*pi*f*Y2+z+pi*2/3); I53=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X2+2*pi*f*Y2+pi*4/3); I63=0.5+0.5*cos(2*pi*f*X2+2*pi*f*Y2+z+pi*4/3); A11=(reshape(I11,[],1)); A21=(reshape(I21,[],1)); A12=(reshape(I12,[],1)); A22=(reshape(I22,[],1)); A13=(reshape(I13,[],1)); A23=(reshape(I23,[],1)); A31=(reshape(I31,[],1)); A41=(reshape(I41,[],1)); A32=(reshape(I32,[],1)); A42=(reshape(I42,[],1)); A33=(reshape(I33,[],1)); A43=(reshape(I43,[],1)); A51=(reshape(I51,[],1)); A61=(reshape(I61,[],1)); A52=(reshape(I52,[],1)); A62=(reshape(I62,[],1)); A53=(reshape(I53,[],1)); A63=(reshape(I63,[],1)); z1=(reshape(z,[],1)); hh=[A11,A12,A13,A21,A22,A23,A31,A32,A33,A41,A42,A43,A51,A52,A53,A61,A62,A63,z1]; hh0=[A11,A12,A13,A21,A22,A23,A31,A32,A33,A41,A42,A43,A51,A52,A53,A61,A62,A63]; yfit = trainedModel2.predictFcn(hh0); hh2=reshape(yfit,512,512); hh3=hh2-z; mesh(z);figure; mesh(hh2);figure mesh(hh3) mesh(z);figure; hh2=(hh0)'; z2=(z1)';

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