请为这段代码作详细注释：close all clear clc n=(0:1:49); x=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n); subplot(3,1,1); stem(n,x); title('x(n) (0<=n<=49)'); xlabel('n'); axis([0,49,-2.5,2.5]); w = linspace(0,2*pi,length(n)); xw = x*exp(-j*[1:length(n)]'*w); magx=abs(xw); subplot(3,1,2); plot(w,magx); title('DTFT');xlabel('w'); axis([0,2*pi,0,30]); subplot(3,1,3); x1=fft(x); magx1=abs(x1); stem(n,abs(magx1)); axis([0,50,0,10]); title('DFT'); xlabel('frequency in pi units');

请为这段代码作详细注释：close all clear clc n=(0:1:127); x=cos(0.48pin)+cos(0.52pin); subplot(3,1,1); stem(n,x); title('x(n) (0<=n<=127)'); xlabel('n'); axis([0,127,-2.5,2.5]); w = linspace(0,2pi,length(n)); xw = xexp(-j[1:length(n)]'w); magx=abs(xw); subplot(3,1,2); plot(w,magx); title('DTFT');xlabel('w'); axis([0,2*pi,0,70]); subplot(3,1,3); x1=fft(x); magx1=abs(x1); stem(n,abs(magx1)); axis([0,128,0,10]); title('DFT'); xlabel('frequency in pi units');

x=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n); % 生成一个由两个余弦函数组成的离散时间信号 subplot(3,1,1); % 将画布分成3行1列，并将当前位置设置为第1个子图 stem(n,x); % 绘制离散时间信号x(n)的幅度图，使用离散点表示 ...

请为这段代码作详细注释：close all clear clc n=(0:1:9); y=cos(0.48pin)+cos(0.52pin); n1=(0:1:99); x=[y(1:1:10),zeros(1,90)]; subplot(3,1,1); stem(n1,x); title('x(n) (0<=n<=99)'); xlabel('n'); axis([0,100,-2.5,2.5]); w = linspace(0,2pi,length(x)); xw = xexp(-j[1:length(x)]'w); magx=abs(xw); subplot(3,1,2); plot(w,magx); title('DTFT'); xlabel('w'); axis([0,2*pi,0,10]); subplot(3,1,3); x1=fft(x);magx1=abs(x1); stem(n1,abs(magx1)); axis([0,100,0,10]); xlabel('frequency in pi units'); title('DFT');

% 计算y(n) = cos(0.48*pi*n) + cos(0.52*pi*n) y = cos(0.48*pi*n) + cos(0.52*pi*n); % 定义一个包含0到99的整数的向量n1 n1 = (0:1:99); % 构造一个长度为100的向量x，前10个元素为y，后90个元素为0 x = [y(1:1:...

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(5x) + 7 cos(4*x); plot(x,y)

这段MATLAB代码的作用是画出函数y = x + 10sin(5x) + 7cos(4x)，其中x的取值范围是从0到9，步长为0.01。具体的解释如下： - clc：清除命令行窗口中的内容。 - clear：清除工作区中的所有变量。 - close all：关闭...

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(4pix)+cos(4piy); % 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) =hxht(u(ii,jj+1,kk)+u(ii,jj-1,kk)-2u(ii,jj,kk))/hx^2/(hx+kkht) + hx* ht(u(ii,jj,kk+1)+u(ii,jj,kk-1)-2u(ii,jj,kk))/hy^2/(hx+kkht) + 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...

clear; clc; close all; r_0=3; r=0:0.1:10; p=0:0.1:pi/2; z =-10:0.1:10; [R,P]=meshgrid(r,p); A=(1/4pi8.85410^-12)(1/sqrt(R.R+r_0r_0+z.z-2.Rr_0cos(P))); mesh(R,P,A);

这是一个MATLAB代码，它创建了一个3D图形，显示了一个距离为r_0的点电荷在空间中产生的电势分布。具体来说，该图形是一个以距离r为横轴、角度p为纵轴、电势A为高度的曲面图。其中，R和P是用于创建曲面图的网格，z是...

clear all; close all; clc; t = 2; %时间范围，计算到2秒 x = 1; %空间范围，0-1米 m = 320; %时间方向分320个格子 n = 64; %空间方向分64个格子 ht = t/(m-1); %时间步长dt hx = x/(n-1); %空间步长dx u = zeros(m,n);%生成一个m行n列的零矩阵 %设置边界条件 i=2:n-1; xx = (i-1)x/(n-1); u(1,2:n-1) = sin(2pixx); u(2,2:n-1) = sin(2pixx); %根据推导的差分公式计算 for i=2:m-1 for j=2:n-1 u(i+1,j) = ht^2(u(i,j+1)+u(i,j-1)-2u(i,j))/hx^2 + 2u(i,j)-u(i-1,j); end end %画出数值解 [x1,t1] = meshgrid(0:hx:x,0:ht:t); mesh(x1,t1,u) 每行注释

这是一个 Matlab 程序，用有限差分法求解波动方程，并且画出数值解的图像。下面是每行代码的作用解释： matlab clear all; close all; clc; 清空 Matlab 的工作区，关闭所有图像窗口，清空命令窗口。 ...

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

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。...

解决以下代码对于此运算，数组的大小不兼容的问题：clear all; clc; % 初始值 h = 8; R = 3; r1 = 0:0.01:R; r2 = -h:0.01:0; phai = 0:0.01:2pi; % 球部分 x1 = sqrt(RR-r1.r1).cos(phai); y1 = sqrt(RR-r1.r1).sin(phai); z1 = r1+h; % 圆锥部分 x2 = (R/h)(r2+h).cos(phai); y2 = (R/h)(r2+h).*sin(phai); z2 = r2+h; figure plot3(x1,y1,z1,'LineWidth',2); hold on; plot3(x2,y2,z2,'LineWidth',2); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title('降落伞');

因为圆锥的底面半径为 R，高度为 h，所以底面周长为 2*pi*R，而在这段代码中，r2 的范围却是 -h:0.01:0，长度不足以表示一个完整的底面，需要将其修改为 0:0.01:R*h/h，即从 0 开始到底面周长的一半...

请详细的解释这段代码含义：clc;clear data = readtable('syue2.csv'); x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1}; %GM n=length(x0); x1=zeros(1,n); x1(1)=x0(1); for i=2:n; x1(i)=x0(i)+x1(i-1); end af=0.2; z1=zeros(1,n); z1(1)=0; for i=2:n; z1(i)=x1(i)af+(1-af)x1(i-1); end Y=zeros(n-1,1);X=zeros(n-1,2); for i=2:n; Y(i-1)=x0(i); X(i-1)=-z1(i); X(i-1,2)=1; end B=inv(X'X)X'Y; a=B(1); b=B(2); pred_n_1=(x0(1)-b/a)exp(-an)(1-exp(a)); x=0:1:13; n0=0:13; y3=(x0(1)-b/a).exp(-a.x).*(1-exp(a)); yuce=y3';

这段代码是用 MATLAB 编写的，主要实现了以下功能： 1. clc;clear：清空命令窗口和工作区域。 2. data = readtable('syue2.csv');：读取名为 syue2.csv 的表格文件，并将其存储在名为 data 的变量中。 3. x0 = data...

clc;clear; close all; sel = 1; %1:hamming窗 2:blackman窗 Wp=0.3pi;Ws=0.5pi;Rp=0.25;Rs=50; N=15;n=0:1:N-1; Wc=(Ws+Wp)/2;hd=ideal_lp(Wc,N); if sel==1 %hamming窗 window=(hamming(N))'; h=hd.window; elseif sel==2 %blackman窗 window=(blackman(N))'; h=hd.window; end [db,mag,pha,w]=freqz_m(h,1); subplot(2,2,1);plot(w/pi,db);axis([0,1,-100,5]); subplot(2,2,2);plot(w/pi,pha); subplot(2,2,3);stem(n,h,'.');axis([0,N-1,-0.1,0.5]); subplot(2,2,4);stem(n,window,'.');axis([0,N-1,0,1.1]); %函数1：ideal_lp function hd=ideal_lp(wc,N) alpha=(N-1)/2; n=0:1:N-1; m=n-alpha+eps; hd=sin(wcm)./(pim); end %函数2：freqz_m function[db,mag,pha,w]=freqz_m(b,a) [H,w]=freqz(b,a,1000,'whole'); H=(H(1:1:501))'; w=(w(1:1:501))'; mag=abs(H); db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H); end 详细注释

这是一段MATLAB代码，用于设计数字滤波器。它包括了两个自定义函数ideal_lp和freqz_m，这些函数在主程序中被调用来计算理想低通滤波器的幅频响应和数字滤波器的频率响应。主程序中使用了hamming窗和blackman窗来加窗...

clear all;close all;clc; f=1/8; x=1:512; y=1:512; [X,Y]=meshgrid(x,y); z=0.5peaks(512); mesh(z); I11=0.5+0.5cos(2pifX); I21=0.5+0.5cos(2pifX+z); I12=0.5+0.5cos(2pifX+pi2/3); I22=0.5+0.5cos(2pifX+z+pi2/3); I13=0.5+0.5cos(2pifX+4pi/3); I23=0.5+0.5cos(2pifX+z+4pi/3); x1=1:512; y1=1:512; [Y1,X1]=meshgrid(y1,x1); I31=0.5+0.5cos(2pifX1); I41=0.5+0.5cos(2pifX1+z); I32=0.5+0.5cos(2pifX1+pi2/3); I42=0.5+0.5cos(2pifX1+z+pi2/3); I33=0.5+0.5cos(2pifX1+pi4/3); I43=0.5+0.5cos(2pifX1+z+pi4/3); x2=1:512; y2=1:512; [X2,Y2]=meshgrid(x2,y2); I51=0.5+0.5cos(2pifX2+2pifY2); I61=0.5+0.5cos(2pifX2+2pifY2+z); I52=0.5+0.5cos(2pifX2+2pifY2+pi2/3); I62=0.5+0.5cos(2pifX2+2pifY2+z+pi2/3); I53=0.5+0.5cos(2pifX2+2pifY2+pi4/3); I63=0.5+0.5cos(2pifX2+2pifY2+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)';

这段代码可以看出是使用了相移法进行相位测量，其中采集了多张带有相移的图像，将这些图像通过一定的算法处理后得到了物体表面的相位信息，最后得到了物体表面的高度信息并通过三维网格图展示出来。具体的实现过程...

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

f2(x+1, y+1) = f2(x+1, y+1) + F(u+1, v+1) * exp(2j*pi*((u*x/M)+(v*y/N))); end end end end % 显示傅里叶逆变换后的图像 subplot(2, 2, 3); imshow(uint8(f2)); title('Inverse Fourier Transform'...

tic clear clc k=1000; n=448; M=0;w=0; a=[];b=[];d=1; for q=1:10000 x=100rand(1,n); y=100rand(1,n); X=100rand(1,k); Y=100rand(1,k); w=0; for m=1:k for p=1:n(d) b=sqrt((x(p)-X(m))^2+(y(p)-Y(m))^2); if b<10 w=w+1; break; end end if w==1000 M=M+1; break; end end end result=M/10000什么意思

这段代码是一段MATLAB或Octave的程序，它用于模拟一个实验，并计算一个特定条件下的结果。代码中的变量含义如下： - k：表示一个常数，用于定义X和Y的长度。 - n：表示一个常数，用于定义x和y的长度。 - M：...

请详细的解释这段GM(1,1)模型代码每句的含义：clc;clear data = readtable('syue2.csv'); x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1}; %GM n=length(x0); x1=zeros(1,n); x1(1)=x0(1); for i=2:n; x1(i)=x0(i)+x1(i-1); end af=0.2; z1=zeros(1,n); z1(1)=0; for i=2:n; z1(i)=x1(i)af+(1-af)x1(i-1); end Y=zeros(n-1,1);X=zeros(n-1,2); for i=2:n; Y(i-1)=x0(i); X(i-1)=-z1(i); X(i-1,2)=1; end B=inv(X'X)X'Y; a=B(1); b=B(2); pred_n_1=(x0(1)-b/a)exp(-an)(1-exp(a)); x=0:1:13; n0=0:13; y3=(x0(1)-b/a).*exp(-a.x).(1-exp(a)); yuce=y3';

这段代码是实现 GM(1,1) 模型的计算过程，每句代码的含义如下： 1. clc;clear：清空命令窗口和工作区域。 2. data = readtable('syue2.csv');：读取名为 syue2.csv 的表格文件，并将其存储在名为 data 的变量中。 3...

clear all; clc; mx=5; my=4;%x轴和y轴阵元个数; sn=2;%信号个数 dw=0.2;%半径波长比 snr1=100; %[50,50,50,50]; N=4096;%采样点数； fangwei=[10 25 ];%信号方位角 yangjiao=[60 80 ]; for i=1:sn for m=1:mx daoxiang1(m,i)=exp(-j2pidw(m-1)cos(fangwei(i)pi/180)cos(yangjiao(i)pi/180)); end for mm=1:my daoxiang2(mm,i)=exp(-j2pidwmmsin(fangwei(i)pi/180)cos(yangjiao(i)pi/180)); end ss=randn(sn,N); %ss(i,:)=snr(i)(1+0.3sin(2pif(i)n/fs)).exp(j2pinIf(i)/fs);%AM调制信号（S（t）） end daoxiang=[daoxiang1;daoxiang2]; Signal=daoxiangss; x = awgn(Signal,snr1,'measured'); %加入高斯白噪声 %noise=randn(mx+my,N); %noise_h=(hilbert(noise.')).'/sqrt(2);%对噪声进行希尔伯特变化映射到复数空间 %x=Signal+noise_h;%接收信号（y（t）） R=xx'/N; [tzxiangliang,tzzhi]=eig(R); Nspace=tzxiangliang(:,1:mx+my-sn);%噪声子空间对应小的特征值（从小到大排列） for azi=1:1:180 for ele=1:1:90 for m=1:mx daoxiang3(m,1)=exp(-j2pidw(m-1)cos(azipi/180)cos(elepi/180)); end for mm=1:my daoxiang4(mm,1)=exp(-j2pidwmmsin(azipi/180)cos(elepi/180)); end AQ1=[daoxiang3;daoxiang4]; Power=AQ1'NspaceNspace'AQ1; %在1-180度范围内进行计算 a=abs(Power); Pmusic(ele,azi)=-10log10(abs(Power)); end end figure mesh(Pmusic) 怎么把生成的谱峰图显示峰值点的数值

daoxiang3(m,1)=exp(-j*2*pi*dw*(m-1)*cos(azi*pi/180)*cos(ele*pi/180)); end for mm=1:my daoxiang4(mm,1)=exp(-j*2*pi*dw*mm*sin(azi*pi/180)*cos(ele*pi/180)); end AQ1=[daoxiang3;daoxiang4]; Power=AQ...

clear ; close all; clc; %% 阵列信息 N = 16; d =1/2 ; % 均匀加权标准线列阵 %% 波束图绘制 % 均匀加权 Wt = [1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1]/16; theta_t = 90pi/180; % 扫描方位角 theta_angle = 0:0.1:180; % 以0.1°为间隔从0°到180°对空间进行扫描 theta = theta_anglepi/180; Vk = exp(-1i2picos(theta_t)d(0:N-1)).'; % 阵列流型 B_0 = zeros(size(theta)); for i = 1:length(theta) p = exp(1i2picos(theta(i))d(0:N-1)).'; % p列向量 p = Vk.p; B_0(i) = Wt'p; end B_0 = 20*log10(abs(B_0)/max(B_0)); % 归一化波束图（dB） % 绘图 figure(1) set(gcf,'color','white') plot(theta_angle, B_0, 'linewidth', 1.5,'Color','k'); grid on; xlim([0,180]); ylim([-50,0]); title('波束图 (N=16)'); 上述代码我想在绘制的图像中横坐标只显示0 90 180 这三个横坐标点怎么更改

p = exp(1i * 2 * pi * cos(theta(i)) * d * (0:N-1)).'; % p列向量 p = Vk .* p; B_0(i) = 20 * log10(abs(Wt' * p) / max(abs(Wt' * p))); end B_0 = real(B_0); % 取实部，避免出现虚数部分的警告 % 绘图 ...

clc;clear;close all syms x y=300/pilog(abs(sec(pix/300)));%悬链线方程 dy=diff(y,1);%求导 x=linspace(-112.6,112.6,564); b=300/pilog(abs(sec(pix/300))); k1=eval(dy);%切线斜率 x0=x;y0=b; syms x y=k1.(x-x0)+y0;%切线方程 k2=-1./k1; syms x y=k2.(x-x0)+y0;%法线方程 syms x y=300/pilog(abs(sec(pix/300)))+30; for ii=1:564 m=x0(ii);n=y0(ii);k=k2(ii); syms x y k m n [x,y]=solve('k.(x-m))-y+n=0','300/pilog(abs(sec(pi*x/300)))+30-y=0'); p(ii) = sqrt((x-m)^2 + (y-n)^2); end

这段代码可以进行如下优化： 1. 在使用linspace生成x数组时，可以使用向量化方式代替循环方式，例如：x = linspace(-112.6, 112.6, 564)。 2. 在计算切线方程和法线方程时，可以使用矩阵计算代替循环方式，...

相关推荐

Eucalyptus源代码深度解析：CLC, Walrus, SC, CC与NC

MATLAB常用函数详解：clear,clc,clf,hold与format,plot

MatLab基础操作指南：who, whos, clear, clc等命令详解

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)

clear; clc; close all; r_0=3; r=0:0.1:10; p=0:0.1:pi/2; z =-10:0.1:10; [R,P]=meshgrid(r,p); A=(1/4*pi*8.854*10^-12)*(1/sqrt(R.*R+r_0*r_0+z.*z-2.*R*r_0*cos(P))); mesh(R,P,A);

tic clear clc k=1000; n=448; M=0;w=0; a=[];b=[];d=1; for q=1:10000 x=100*rand(1,n); y=100*rand(1,n); X=100*rand(1,k); Y=100*rand(1,k); w=0; for m=1:k for p=1:n(d) b=sqrt((x(p)-X(m))^2+(y(p)-Y(m))^2); if b<10 w=w+1; break; end end if w==1000 M=M+1; break; end end end result=M/10000什么意思

大家在看

基于python+opencv实现柚子缺陷识别检测源码+详细代码注释.zip

(信息图)eAPP610 快速入门(3GPP)(V100R005C10-01).zip

C语言第四次作业ppt课件.ppt

C4.5算法在列车轨道故障检测上的应用研究

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述.docx

最新推荐

GitHub Classroom 创建的C语言双链表实验项目解析

管理建模和仿真的文件

【三态RS锁存器CD4043的秘密】：从入门到精通的电路设计指南（附实际应用案例）

霍夫曼四元编码matlab

MATLAB在AWS上的自动化部署与运行指南

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

铁路售票系统用例图：异常流处理的黄金法则

MySQL的jar包拷贝到sqoop/lib下的代码

Windows系统上运行Hadoop解决方案

关系数据表示学习

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(5x) + 7 cos(4*x); plot(x,y)

clear; clc; close all; r_0=3; r=0:0.1:10; p=0:0.1:pi/2; z =-10:0.1:10; [R,P]=meshgrid(r,p); A=(1/4pi8.85410^-12)(1/sqrt(R.R+r_0r_0+z.z-2.Rr_0cos(P))); mesh(R,P,A);

tic clear clc k=1000; n=448; M=0;w=0; a=[];b=[];d=1; for q=1:10000 x=100rand(1,n); y=100rand(1,n); X=100rand(1,k); Y=100rand(1,k); w=0; for m=1:k for p=1:n(d) b=sqrt((x(p)-X(m))^2+(y(p)-Y(m))^2); if b<10 w=w+1; break; end end if w==1000 M=M+1; break; end end end result=M/10000什么意思