matlab仿真t = linspace(0,2*pi); x = 16*sin(t).^3; y = 13*cos(t)-5*cos(2*t)-2*cos(3*t)-cos(4*t); plot(x,y) axis equal代码

时间: 2024-01-17 08:56:01 浏览: 34
这段 MATLAB 代码的作用是生成一个心形曲线,并将其绘制出来。 具体解释如下: - `t = linspace(0,2*pi)`:生成一个包含 100 个元素的等差数列,数列的起始值是 0,结束值是 2π(即 6.2832),这个数列用来作为参数。 - `x = 16*sin(t).^3`:根据参数 t,计算出心形曲线的 x 坐标。这里使用了 MATLAB 中的幂运算符 `.^`,表示对数组中每个元素进行幂运算。 - `y = 13*cos(t)-5*cos(2*t)-2*cos(3*t)-cos(4*t)`:根据参数 t,计算出心形曲线的 y 坐标。 - `plot(x,y)`:将计算得到的 x 和 y 坐标绘制出来,形成心形曲线。 - `axis equal`:将 x 轴和 y 轴的比例设置为相等,保证心形曲线不会被拉伸或压缩。
相关问题

考虑正弦信号检测问题,幅度A,相位fai未知且A大于0。H0假设下z[k]=n[k],n[k]为0均值高斯白噪声,方差为sigma=1,数据长度为20。H1假设下z[n]=Acos(2*pi*f+fai)+n[k],f=0.1. 用matlab语言,蒙特卡洛仿真,写出正交形式检测。提示z[n]分别与cos(2*pi*f*k),sin(2*pi*f*k)相乘,求和,平方,平均,与门限gama比较,绘制出仿真的ROC曲线与理论计算的ROC曲线。提示cos(2*pi*f*k),sin(2*pi*f*k)

首先,我们需要定义信号的参数。根据题目,信号的幅度A=1,相位fai未知,但A大于0,数据长度为20。 ```matlab A = 1; f = 0.1; sigma = 1; N = 20; ``` 接下来,我们需要生成一组随机数据,并对其进行正交变换。 ```matlab % 生成高斯白噪声 n = randn(1,N); % 生成信号 s = A*cos(2*pi*f*(0:N-1)+rand*2*pi); % 将信号与高斯白噪声相加 z0 = n; z1 = s + n; % 正交变换 cosine = cos(2*pi*f*(0:N-1)); sine = sin(2*pi*f*(0:N-1)); x0 = z0.*cosine; y0 = z0.*sine; x1 = z1.*cosine; y1 = z1.*sine; ``` 然后,我们需要计算出在两个假设下的判决统计量,即在H0假设下的判决统计量z0和在H1假设下的判决统计量z1。 ```matlab % 在H0假设下的判决统计量 z0 = (x0.^2+y0.^2)/sigma^2; % 在H1假设下的判决统计量 z1 = (x1.^2+y1.^2)/sigma^2; ``` 接下来,我们需要设定不同的门限值,计算出检测的正确率和虚警率,进而绘制ROC曲线。 ```matlab % 设定门限值 gama = linspace(0,10,100); % 计算出检测的正确率和虚警率 Pd = zeros(1, length(gama)); Pfa = zeros(1, length(gama)); for i = 1:length(gama) Pd(i) = sum(z1>gama(i))/N; Pfa(i) = sum(z0>gama(i))/N; end % 绘制ROC曲线 plot(Pfa,Pd); xlabel('False Alarm Probability'); ylabel('Detection Probability'); title('ROC Curve'); ``` 最后,我们可以将仿真的ROC曲线和理论计算的ROC曲线进行比较,来验证我们的仿真结果是否正确。 ```matlab % 计算理论计算的ROC曲线 gamma_c = linspace(0,10,1000); Pd_c = 1 - qfunc((gamma_c - A^2/2)/sigma); Pfa_c = 1 - qfunc(gamma_c - A^2/2); % 绘制理论计算的ROC曲线 hold on plot(Pfa_c, Pd_c, '--r'); legend('Simulation', 'Theory'); ``` 完整代码如下:

射流折射matlab仿真代码

以下是一份基本的射流折射的 Matlab 仿真代码,供您参考: ```matlab % 定义参数 n1 = 1; % 空气的折射率 n2 = 1.5; % 介质的折射率 theta1 = 0; % 入射角度 theta2 = asin(sin(theta1)/n2*n1); % 折射角度 wavelength = 0.5; % 波长 % 定义网格 x = linspace(-10,10,100); y = linspace(-10,10,100); [X,Y] = meshgrid(x,y); % 计算每个点的折射角度 theta = atan2(Y,X); theta_prime = asin(n1/n2*sin(theta)); theta_prime(isnan(theta_prime)) = 0; % 计算相位差 delta = 2*pi*n2/wavelength*(sqrt(X.^2+Y.^2).*cos(theta_prime)-sqrt(X.^2+(Y.^2-n2/n1*(X.^2+Y.^2).*sin(theta_prime).^2)).*cos(theta1)); % 绘制结果 figure; imagesc(x,y,delta); axis equal tight; colormap(jet); colorbar; xlabel('X'); ylabel('Y'); title('射流折射'); ``` 此代码使用网格来计算折射角度和相位差,并将结果显示为一个色彩图像。您可以根据需要调整参数和网格大小来获得更准确的仿真结果。

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