H1=exp(1i*k*z1)./(-1i*lamda*z1).*exp(1i*k*(X.^2+Y.^2)/(2*z1));

时间: 2023-10-04 18:14:38 浏览: 164
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稀疏信号L1-SVD算法.txt

这是一个MATLAB代码行，它用于计算一个平面波在自由空间中传播的电场分布，其中： - `k`是波数，等于2π除以波长λ - `z1`是距离波前的距离 - `X`和`Y`是电场分布的x和y方向的坐标 - `exp`是指数函数，`exp(1i*x)`等价于`cos(x)+1i*sin(x)` - `./`表示逐元素除法 可以解释这行代码的具体含义，如果您需要更具体的帮助，请告诉我。
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lamda = 550e-9; % 波长 (单位：米) f = 0.5; % 焦距 (单位：米) R1 = 0.002; % 第一组圆孔半径 (单位：米) R2 = 0.004; % 第二组圆孔半径 (单位：米) d = 5 * R1; % 圆孔到屏幕的距离 (单位：米) N1 = 10; % 第一组圆孔的数量 N2 = 10; % 第二组圆孔的数量 xm = 2000 * lamda * f; [x, y] = meshgrid(-xm:1e-6:xm); m1 = 2 * pi * R1 * sqrt(x.^2 + y.^2) / (lamda * f); % 第一组圆孔的衍射角 m2 = 2 * pi * R2 * sqrt(x.^2 + y.^2) / (lamda * f); % 第二组圆孔的衍射角 v = pi * d * sqrt(x.^2 + y.^2) / (lamda * f); % 对衍射角做近似处理 Ic1 = (4 * (besselj(1, m1)) ./ m1).^4; % 第一组圆孔的衍射光强 Ic2 = (4 * (besselj(1, m2)) ./ m2).^4; % 第二组圆孔的衍射光强 Id = (sin(2*N1 * v) ./ sin(v)).^4 ; % 多缝干涉光强 I0 = 1; I = I0 .* (Ic1 + Ic2) .* Id; % 叠加两组圆孔的衍射光强 imshow(I * 255) xlabel('x') ylabel('y') figure mesh(x, y, I) xlabel('x') ylabel('y') zlabel('光强')

这段代码展示了一个光学衍射和干涉的模拟。在这个模拟中，公式xm = 2000 * lambda * f 用于计算xm的值，其中lambda是波长（以米为单位），f是焦距（以米为单位）。 其他变量的解释如下： - R1和R2分别是第一组和第...

Sr=Sr0/w0; %归一化 x =linspace(-Sr,Sr,K1); %生成x、y轴坐标 y =linspace(-Sr,Sr,K1); dx =(2*Sr)/(K1-1); dy =(2*Sr)/(K1-1); %%%%% space step dz =0.1; %%%%%% time step x =[-Sr-dx,x]; y =[-Sr-dy,y]; [X,Y]=meshgrid(x,y); %生成网格矩阵 rr=sqrt(X.^2+Y.^2); kx=(2*pi/(2*Sr+dx))*[-(K1+1)/2:(K1+1)/2-1]; %频域坐标 ky=(2*pi/(2*Sr+dy))*[-(K1+1)/2:(K1+1)/2-1]; period=lamda/c; [Kx,Ky]=meshgrid(kx,ky); T=82.5*period;%s t=linspace(0,T,3000); n2=2.8e-23;% m^2/W % n4=1e-43;% m^4/W^2 tcol=1e-12;% 1ps %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % chi3=3.*2.3e-25;%free charge gas % chi5=3e-47; chi3=2e-25;%air % chi3=8.68e-26; %Ar % chi3=4.96e-27;%Ne % chi3=2e-25; I=5e16; %W/m-2w l=0; [phi,rho]=cart2pol(X,Y); %极坐标 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% B0=sqrt(2.*I/epsilon/c); u1=airy(-rho+r0); u2=exp(-aa*(rho-r0)).*exp(1i.*l.*phi).*rho.^l; u=B0.*u1.*u2./max(max(u1.*u2)); Zr0=30*10^(-3); %mm z轴的传播距离%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Zr=Zr0/(k0*(w0)^2); %z坐标的归一化 K2=round(Zr/(dz)); %取点 z=linspace(0,Zr,K2+1); E0=5.1421e11; %原子单位到标准单位的转换 period=lamda/c; % SI % tp=5e-15; %氢原子的电离能 %？ T=82.5*period;%s n0=3e25; %中性原子密度 3e25 Zmax=K2+1; Tmax=3000; %round(T/(8e-18)) %grid number of time t=linspace(0,T,Tmax); dt=T/(Tmax-1); zz=linspace(0,0,Zmax); zz(1:Zmax/2)=(-Zmax/2:-1)*dz; zz(Zmax/2+1:Zmax)=(0:Zmax/2-1)*dz;

这段代码主要是用来生成空间和时间的网格，并定义一些常数和参数。具体来说，首先将初始的光束半径 Sr0 归一化，并用 linspace 函数生成 x 和 y 轴的坐标。然后计算空间步长 dx 和 dy，时间步长 dz，并将 x 和 y ...

解释： while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:]))

如果新的目标函数值 fval 小于旧的目标函数值 old_fval，则减小阻尼因子 lamda 并更新参数向量 xk 和目标函数值 old_fval，同时将 updateJ 设为 1。如果新的目标函数值大于等于旧的目标函数值，则增加阻尼因子 lamda...

clc,clear x0=[0.1874 0.1879 0.2465 0.1890] lamda=x0(1:3)./(2:4) range=minmax(lamda') x1=cumsum(x0) B=[-0.5*(x1(1:3)+x1(2:4)),ones(3,1)] Y=x0(2:4) u=B\Y syms x(t) x=dsolve(diff(x)+u(1)*x==u(2),x(0)==x0(1)) xt=vpa(x,6) yuce1=subs(x,t,[0:3]) yuce1=double(yuce1) yuce=[x0(1),diff(yuce1)] epsilon=x0'-yuce delta=abs(epsilon./x0') rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1)*lamda')程序哪里错了

1. 缺少变量或函数的定义。在代码中，变量和函数可能没有定义。例如，函数minmax和dsolve可能没有定义或没有正确调用。请确保您有定义这些变量和函数的语句，或者您已经正确安装了必要的工具箱。 2. 符号x的定义不...

clear clc c=3.0e8; e=1.60210e-19; me=9.10908e-31; epsilon=8.854187818e-12; %真空介电常数 h=6.626e-34; K1=2^8-1; %光束的精度 lamda=800e-9; %波长 omega=2*pi*c/lamda; %角频率 k0=2*pi/lamda; %波数 w0=1e-5;% 10um %束腰半径，光束的宽度 Sr0=5e-04;% 0.5mm %光束半径 r0=10; %10um aa=0.75; sigma=1.2;

- k0=2*pi/lamda;：将波数赋值为2π/λ，表示光的波数。 - w0=1e-5;：将束腰半径赋值为1e-5，表示光束的宽度。 - Sr0=5e-04;：将光束半径赋值为5e-04，表示光束的半径。 - r0=10;：将光束半径赋值为10，表示光束的...

a=lamda./(pho.*c)

这个表达式的含义是将 lambda 向量的每个元素除以 pho 向量和 c 向量对应位置的元素的乘积，结果是一个新的向量。 假设 lambda、pho 和 c 都...a = lambda ./ (pho .* c); 其中，./ 表示对每个元素进行除法运算。

解释：def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组，n*9，9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组，一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

这段代码实现了使用Levenberg-Marquardt算法最小化一个或多个变量的标量函数。其中fun参数是目标函数，grad参数是目标函数的梯度函数，jacobian参数是目标函数的雅可比矩阵函数，x0参数是参数的初始值，iterations...

clear clc c=3.0e8; e=1.60210e-19; me=9.10908e-31; epsilon=8.854187818e-12; %真空介电常数 h=6.626e-34; K1=2^8-1; %光束的精度 lamda=800e-9; %波长 omega=2*pi*c/lamda; %角频率 k0=2*pi/lamda; %波数 w0=1e-5;% 10um %束腰半径，光束的宽度 Sr0=5e-04;% 0.5mm %光束半径 r0=6; %10um aa=0.9; sigma=1.2; %非局域系数σ

这段代码定义了一些常数和参数，包括真空中的光速 c、元电荷 e、电子质量 me、真空介电常数 epsilon、普朗克常数 h、光束的精度 K1、波长 lamda、角频率 omega、波数 k0、束腰半径 w0、光束半径 Sr0、光束半径 r0、...

给以下代码加功能输出w1与x的函数图像：clear all; clc; L1 = 50; L2 = 5; L3 = 38; L4 = 4; L5 = 2.3; L6 = 13.7; q2 = 22.7e6; ky2 = 3e9; k1 = 10e9; k2 = 4.7e9; k3 = 9e9; E = 22e9; I = 39.2; alpha = 4*sqrt((ky2)/(4*E*I)); beta = 4*sqrt((k3)/(4*E*I)); lamda = 4*sqrt((k2)/(4*E*I)); syms A1 B1 C1 D1 x w1(x) =(q2/ky2)+ exp(-alpha*x).*(A1*cos(alpha*x)+B1*sin(alpha*x))+exp(alpha*x).*(C1*cos(alpha*x)+D1*sin(alpha*x)); dw1(x) = diff(w1,x); ddw1(x) = diff(dw1,x,2); dddw1(x) = diff(ddw1,x,3); eq1 = w1(0)==0; eq2 = dw1(0)==0; eq3 = ddw1(L1)==0; eq4 = dddw1(L1)==0; s = solve(eq1,eq2,eq3,eq4);

lamda = 4*sqrt((k2)/(4*E*I)); syms A1 B1 C1 D1 x w1(x) =(q2/ky2)+ exp(-alpha*x).*(A1*cos(alpha*x)+B1*sin(alpha*x))+exp(alpha*x).*(C1*cos(alpha*x)+D1*sin(alpha*x)); dw1(x) = diff(w1,x); ddw1(x) = ...

function f=myfun(x) % 求出租车供给能力（辆/s）的函数【乘车效率】 k=2; % 上客区的车道数量 for m=1:1500 % 蒙特卡洛次数 for i=1:x % 泊位不一定全满车，取不同的车数量计算 mu=(30+x.*2.5); % 参数为lamda的指数分布 ar(i)=exprnd(mu); % 所有出租车从到上客区熄火到发车离开的时间 end r=max(ar); % 取ar的最大值表示最差的情况（时间最多） t(m)=r+2.*(x.*5/(5/3.6)+1.*(x-1))./k; % 从第一辆出租车进入泊位到最后一辆出租车离开泊位的总时间 end f=1500*x/sum(t); % 泊位数除以总时间表示乘车效率，并重复1500次取平均值 end

2. 然后，定义一个常数 k，表示上客区的车道数量。 3. 接下来，使用两个嵌套的 for 循环，进行1500次蒙特卡罗模拟，计算出租车从到上客区熄火到发车离开的时间。 4. 在内层循环中，对于当前泊位数 x，生成 ...

pho=[300;862;74.2;1.18];%密度 c=[1377;2100;1726:1005];%比热容 lamda=[0.082;0.37;0.045;0.028];%热导率 a=lamda./pho./c;%热扩散率如何改成数组大小兼容

可以使用 reshape 函数将 pho 和 c 调整为和 lamda 相同的大小，...a = lamda ./ pho_resized ./ c_resized; 在上面的代码中，[] 表示自动计算数组大小，以保证 pho 和 c 能够和 lamda 相匹配。

import os import cv2 import numpy as np def gabor_kernel(ksize, sigma, gamma, lamda, alpha, psi): """ reference https://en.wikipedia.org/wiki/Gabor_filter """ sigma_x = sigma sigma_y = sigma / gamma ymax = xmax = ksize // 2 # 9//2 xmin, ymin = -xmax, -ymax # print("xmin, ymin,xmin, ymin",xmin, ymin,ymax ,xmax) # X(第一个参数，横轴)的每一列一样， Y（第二个参数，纵轴）的每一行都一样 (y, x) = np.meshgrid(np.arange(ymin, ymax + 1), np.arange(xmin, xmax + 1)) # 生成网格点坐标矩阵 # print("y\n",y) # print("x\n",x) x_alpha = x * np.cos(alpha) + y * np.sin(alpha) y_alpha = -x * np.sin(alpha) + y * np.cos(alpha) print("x_alpha[0][0]", x_alpha[0][0], y_alpha[0][0]) exponent = np.exp(-.5 * (x_alpha ** 2 / sigma_x ** 2 + y_alpha ** 2 / sigma_y ** 2)) # print(exponent[0][0]) # print(x[0],y[0]) kernel = exponent * np.cos(2 * np.pi / lamda * x_alpha + psi) print(kernel) # print(kernel[0][0]) return kernel def gabor_filter(gray_img, ksize, sigma, gamma, lamda, psi): filters = [] for alpha in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4): print("alpha", alpha) kern = gabor_kernel(ksize=ksize, sigma=sigma, gamma=gamma, lamda=lamda, alpha=alpha, psi=psi) filters.append(kern) gabor_img = np.zeros(gray_img.shape, dtype=np.uint8) i = 0 for kern in filters: fimg = cv2.filter2D(gray_img, ddepth=cv2.CV_8U, kernel=kern) gabor_img = cv2.max(gabor_img, fimg) i += 1 p = 1.25 gabor_img = (gabor_img - np.min(gabor_img, axis=None)) ** p _max = np.max(gabor_img, axis=None) gabor_img = gabor_img / _max print(gabor_img) gabor_img = gabor_img * 255 return gabor_img.astype(dtype=np.uint8) def main(): dir_path = '7/' files = os.listdir(dir_path) for i in files: print(i) img = cv2.imread(dir_path + "/" + i) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gabor_img = gabor_filter(img_gray, ksize=9, sigma=1, gamma=0.5, lamda=5, psi=-np.pi / 2) Img_Name = "5/gabor/" + str(i) cv2.imwrite(Img_Name, gabor_img) main()

函数的输入参数为ksize、sigma、gamma、lamda、alpha和psi，分别表示核的大小、标准差、长宽比、波长、方向以及相位偏移。函数的实现采用了Gabor滤波器的数学公式，使用了numpy中的数组操作，最终生成了一个Gabor核...

psi1 = (z_values[i - 1] >= 0 and z_values[i - 1] <= 1) * (chi + 2 * chi * z_values[i - 1] * lamda + 3 * chi * mu * z_values[i - 1]**2) + \ (z_values[i - 1] > 1 and z_values[i - 1] < zk) * (chi_s * z1 + 2 * chi_s * z1 * lamda_s * z_values[i - 1]) + \ (z_values[i - 1] > zk) * 0

这段代码是一个数学表达式，根据不同的条件计算出一个结果。可以看出，它包含了多个条件和...其中，chi、lamda、mu、z1、chi_s和lamda_s都是变量，zk是一个常数。这段代码的主要目的是根据不同的情况，计算出psi1的值。

M = 8; %阵元数 K = 2; %信源数 L= 1; %快拍数 d_lamda =0.5; %阵元间距半波长 w = [pi/4 pi/3]'; %信号频率 theta1 = [0 15]; %信号来向 snr=20; %信噪比 for k=1:K s=sqrt(10.^(snr/10))*exp(1j*w*[0:L-1]); %信号（信源数*快拍数） for kk=1:M A(kk,k)=exp(-1j*2*pi*(kk-1)*d_lamda*sind(theta1(k))); %阵列流型（阵元数*信源数） end end X=A*s; X=awgn(X,snr); %加入高白噪声 AA=[]; %构造过完备基 theta=-90:90; for kkk= 1:length(theta) g=exp(-1j*2*pi*(0:M-1)'*d_lamda*sind(theta(kkk))); AA=[AA,g]; end cvx_begin variable x(181); minimize(square_pos(norm(X-AA*x,2))+2*norm(x,1)); cvx_end

1. 定义一些参数，包括阵元数 M、信源数 K、快拍数 L、阵元间距半波长 d_lamda、信号频率 w、信号来向 theta1 和信噪比 snr。 2. 生成信号 s，其中每个信源的信号是根据信噪比和频率计算得到的。 ...
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资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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