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));

时间: 2024-03-14 22:49:27 浏览: 141
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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

这段代码是一个简单的 MATLAB 程序，它使用循环计算了一系列参数 `w` 的值，并将其绘制成图形。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)` 定义了函数 `fun`，该函数实现了一定的数学计算。
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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 = 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));

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...

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

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'...

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

您的代码是在MATLAB中进行的，它包括使用ode45函数求解常微分方程。在这段代码中，您首先清除了...最后，您绘制了F和y(ii,1)之间的关系，其中y是ode45函数的解，并设置了x轴和y轴的标签。最后，step的值被设置为j的值。

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)

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...

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;

1. clear all：清除所有变量。 2. clc：清除命令行窗口中的内容。 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...

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 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。...

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1行清空了命令窗口和工作区，并关闭所有图形窗口。 - 第2-10行定义了一个8行10列的矩阵A，用于存储决策矩阵。 - 第12-17行对矩阵A进行了归一化处理，即将每个元素的值映射到[0,1]区间内。 - 第18-23行计算了每个...

function pde1_2() clear,clc close all x=0:0.05:1; %sol横坐标对应x % y=0:0.05:1 ; t=0:0.05:2; %%sol纵坐标对应t m=0; sol=pdepe(m, @pdefun, @pdeinit, @pdebound , x, t ); figure(1) surf(x,t,sol) figure(2) plot(x, sol(end,:)) %t=2 title( 't=2') end %pde函数 function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=pi^2; f=du; s=0; end %边界条件 function [pa,qa,pb,qb]=pdebound(xa,ua, xb, ub ,t) qa=0; %u(0,t) qb=1 ; %u(1,t) pa=ua; %du(0,t) pb=pi*exp(-t); %du(1,t) end错误在哪

在这段代码中，错误出现在 pdebound 函数的定义中。根据MATLAB的文档，pdebound 函数应该... qb = 1; % 右端点处的边界条件 pb = pi*exp(-t); % 右端点处的边界条件 end 修改后，代码应该可以正常运行了。

请解释一下以下代码 clc;clear;close all; img=imread('test.png'); subplot(121),imshow(img),title('原图'); img_gray=rgb2gray(img); psf=fspecial('gaussian',[5,5],1); Ix=filter2([-1,0,1],img_gray); Iy=filter2([-1,0,1]',img_gray); Ix2=filter2(psf,Ix.^2); Iy2=filter2(psf,Iy.^2); Ixy=filter2(psf,Ix.*Iy); [m,n]=size(img_gray); R=zeros(m,n); max=0; for i=1:m for j=1:n M=[Ix2(i,j),Ixy(i,j); Ixy(i,j),Iy2(i,j)]; R(i,j)=det(M)-0.05*(trace(M))^2; if R(i,j)>max max=R(i,j); end end end thresh=0.1;%阈值可调 tmp=zeros(m,n); neighbours=[-1,-1;-1,0;-1,1;0,-1;0,1;1,-1;1,0;1,1]; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if R(i,j)>thresh*max for k=1:8 if R(i,j)<R(i+neighbours(k,1),j+neighbours(k,2)) break; end end if k==8 tmp(i,j)=1; end end end end subplot(122),imshow(img),title('角点检测'); hold on; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if tmp(i,j)==1 plot(j,i,'rx') end end end hold off;

1. 清空命令窗口和所有打开的图形窗口。 2. 使用“imread”函数读取图像“test.png”，并使用“imshow”函数在第一个子图中显示原图像。 3. 使用“rgb2gray”函数将图像转换为灰度图像。 4. 定义一个高斯滤波器，...

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...

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？

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) =...

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 x = linspace(-5,5,100); y = x./(1+x.^4); plot(x,y); legend('h(x)'); hold on; for i=2:2:10 x0 = linspace(-5,5,i+1); y0 = x0./(1+x0.^4); 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-5到5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h(x) =...

% 指数稳定matlab代码 clear;clc; T = 1; % 时间 N = 1000; % 离散化步数 dt = T/N; % 步长 alpha = 0.75; % 稳定参数 beta = 0.5; % 波动参数 X0 = 1; % 初始值 X = zeros(1,N+1); X(1) = X0; dBH = zeros(1,N); % 带有分数布朗运动的随机项 H = 0.75; % 长记忆项 for i = 1:N dBH(i) = (randn/abs(i/N)^H)*sqrt(dt); end for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end plot(0:dt:T,X) hold on % 绘制5条路径 for j=1:4 dBH = zeros(1,N); for i = 1:N dBH(i) = (randn/abs(i/N)^H)*sqrt(dt); end for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end plot(0:dt:T,X) end xlabel('t','FontSize',12) ylabel('X(t)','FontSize',12) title('指数稳定随机泛函微分方程路径','FontSize',14)

- for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end：循环使用欧拉方法计算 X 数组。 - plot(0:dt:T,X)：绘制第一条路径。 - hold on：在同一张图上继续绘制其他路径。 - for j=1:4：循环绘制...

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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。