a = [1, 0.5,-0.2,-0.1]; b = [1, -0.3];

时间: 2023-09-29 12:10:59 浏览: 153
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锂含量对富锂正极材料Li1+x[-Ni0.5 Co0.2 Mn0.3]1-xO2(x=0.091,0.115,0.138)结构、形貌及电化学性能的影响* (2012年)

这是一个数字信号处理中的差分方程，表达式为： y(n) + 0.5y(n-1) - 0.2y(n-2) - 0.1y(n-3) = x(n) - 0.3x(n-1) 其中，x(n)为输入信号，y(n)为输出信号。a为差分方程中y(n)、y(n-1)、y(n-2)和y(n-3)的系数，b为差分方程中x(n)和x(n-1)的系数。 可以使用MATLAB中的`impz`函数求解其冲激响应，并绘制出其波形图。代码如下： ``` a = [1, 0.5, -0.2, -0.1]; b = [1, -0.3]; impz(b, a); ``` 运行后，可以看到系统的冲激响应波形图。
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利用X射线衍射、差热分析和磁性测量分析，研究了准二元化合物MnFeP0.5As0.5-xGex（x=0，0.06，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5）的结构和磁性。实验结果表明，用Ge替代As，化合物MnFeP0.5As0.5-xGex仍保持Fe2P型结构，居里...
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2014-概率论与数理统计-期末答案1

1. 事件 A、B 相互独立，事件 B、C 互不相容，A 与 C 不能同时发生，已知 P(A) = 0.5, P(B) = 0.4, P(C) = 0.1，则事件 A、B 和 C 中仅 C 发生或仅 C 不发生的概率为 P(C') + P(A'BC') + P(B'AC')。由于事件 A 与 C ...

clc,clear dt=0.01; t=0:dt:2; n=length(t); G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3; 0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2; 0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1; 0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2; 0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1]; R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2; 0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1; 0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3; 0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3; 0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4]; A1=[10,0;0,10]; A2=[10,0;0,10]; B1=[2,-0.1;-3,1.5]; B2=[2,-0.1;-3,4.5]; theta1=1; theta2=1; t_delay = @(t) exprnd(1/n); % 采用指数分布进行建模 gamma1=[1,0;0,1]; w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9]; w1=leader(t(1),w0); numew = zeros(n,10); numew(1,:) = w0; for i=1:n numew(i,:)=w0+dt*w1; w0=numew(i,:);%赋新的初值 w1=leader(t(i),w0); end e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2); e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2); e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2); e1 = (e11+e22+e33)/2; plot(t,e11,'r-.') hold on plot(t,e22,'b') hold on plot(t,e33,'y-')帮我在这段代码中加入无穷分布时滞

0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3; 0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3; 0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4]; A1=[10,0;0,10]; A2=[10,0;0,10]; B1=[2,-0.1;-3,1.5]; B2=[2,-0.1;-3,4.5]; theta1=1; theta2=1; t_delay = @(t) inf; % 采用无穷分布...

编写MATLAB代码实现3个神经元的Hofield网络，设计2个稳定点（-1,1,-1）、（1,-1,-1）,产生测试矢量（状态）实现联想记忆产生P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2; 0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3]8组测试样本（矢量），利用建立的Hofield网络进行测试，并画出状态变化的轨迹产生P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2; 0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3]8组测试样本（矢量），利用建立的Hofield网络进行测试，并画出状态变化的轨迹

以下是一个MATLAB代码示例，实现了3个神经元的Hofield网络，设计了2个稳定点（-1,1,-1）、（1,-1,-1），并能够通过测试矢量实现联想记忆，同时绘制了状态变化的轨迹。其中，测试样本P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 ...

数据为data=[0.6 0.9 0.0 -0.1 -0.6 0.0 0.7 -0.1 0.2 0.7 0.1 -0.4 0.5 1.5 -0.5 0.0 -0.3 0.3 0.4 -0.3 0.4 0.1 -0.2 0.0];求data的后12位预测的matlab代码

data = [0.6 0.9 0.0 -0.1 -0.6 0.0 0.7 -0.1 0.2 0.7 0.1 -0.4 0.5 1.5 -0.5 0.0 -0.3 0.3 0.4 -0.3 0.4 0.1 -0.2 0.0]; ts = timeseries(data); % 创建 ARIMA 模型对象 Mdl = arima('ARLags',1,'D',1,'MALags',1)...

matlab代码：Hofield网络是反馈网络，通过设计稳定点实现联想记忆。利用3个神经元的Hofield网络，设计2个稳定点（-1,1,-1）、（1,-1,-1）,产生测试矢量（状态）实现联想记忆。 要求：1）绘制2个稳定点的空间图形； 2）设计建立具有（-1,1,-1）和（1,-1,-1）稳定点的Hofield网络； 3）产生P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2; 0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3] 8组测试样本（矢量），利用建立的Hofield网络进行测试，并画出状态变化的轨迹； 4）对结果进行分析。

0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3]; % 利用 Hofield 网络进行测试，并画出状态变化的轨迹 figure; hold on; axis([-2 2 -2 2]); plot([-1 1], [1 -1], 'ro', 'Marker...

建立一个空间坐标，x坐标向量为x2 = [-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3];y坐标向量为y2 = [-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3];每个(x1,y1)都对应的有一个z坐标，z坐标向量为w4 = [2.3 2.3 3.1 4.0 2.8 2.9 3.6 3.8 4.5 4.8 4.8 4.1 4.3 5.0 5.7 4.8 5.6 5.5 5.9 6.2 6.2 6.8 1.2 1.7 2.0 2.6 2.9 3.5 4.0 4.4 4.9 5.0 5.8 6.4 7.0 7.1 7.2 7.9 8.3 8.6 8.8 9.0 9.9 10.0 4.4 4.9 5.0 5.8 6.4];通过波前恢复算法的模式法，对不同面形建立xy坐标系，拟合面型的波面，关于x、y和平面幅度w变化的方程，通过w关于x的偏导，w关于y的偏导，以及w关于x的平方的偏导和w关于y的平方的偏导，拟合出相关方程，进行重构，实现可以通过x和y，推出w，并仿真，研究重构误差，写出这个代码

x2 = [-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3]; y2 = [-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3]; w4 = [2.3 2.3 3.1 4.0 2.8 2.9 3.6 3.8 4.5 4.8 4.8 4.1 4.3 5.0 5.7 4.8 5.6 5.5 5.9 6.2 6.2 6.8 1.2 1.7 2.0 2.6 2.9 3.5 4.0 4.4 ...

.给定输入向量P=[-0.6 -0.4 0.4;0.6 0 0.3;0.6 -0.3 0.2]和目标向量T=[1 1 0]，设计一个单层感知器对输入向量组Q=[0.5 0.7 -0.4;-0.6 -0.7 0.5;0.6 0.1 -0.3]进行分类madlab

2. **计算激活**：对于输入向量Q，应用激活函数（如Sigmoid函数或线性函数），这一步会将加权和加上偏置转换成一个0-1之间的概率值。 matlab activations = sigmoid(dot(Q, weight) + bias); % 使用Sigmoid函数...

怎么用高斯消元法求[0.3-1 0.6 0.4 ] [π1] [0][0.5 0.2-1 0.1 ] [π2] = [0][0.2 0.2 0.5-1] [π3] [0][1 1 1 ] [1 ] [1]

[0.3-1 0.6 0.4 | 0 ] [0.5 0.2-1 0.1 | 0 ] [0.2 0.2 0.5-1 | 0 ] [1 1 1 | 1 ] 第一步，将第一行的第一个元素变成 1。将第一行乘以 $\frac{10}{3}$： [1 2 4/3 | 0 ] [0.5 0.2-1 0.1 | 0 ] [0.2 0.2 0.5...

s = randi([0,1],1,N); % 生成随机信号 h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1]; noise = 0.1*randn(1,N); 报错：矩阵维度不一致。如何改正？

这个错误通常是由于矩阵维度不匹配导致的，可以尝试以下...h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1].'; % 将信道冲激响应转换为列向量 noise = 0.1*randn(N,1); % 将生成的噪声转换为列向量 这样就可以避免维度不匹配的错误了。

系统差分方程为y(n)+0.5y(n-1)-0.2y(n-2)-0.1y(n-3)=x(n)-0.3x(n-1)，求冲击响应，matlab代码

H(z) = (1 - 0.3z^-1) / (1 + 0.5z^-1 - 0.2z^-2 - 0.1z^-3) 然后求出系统的冲击响应h(n)，即输入信号x(n)为单位冲激函数时，输出信号y(n)的序列。在matlab中可以使用impz函数来求解： b = [1 -0.3]; % 分子...

已知某系统的差分方程为y(n) +0.5y(n-1)-0.2y(n-2)-0.1y(n-3)=x(n)-0.3x(n-1),若x(n) = 0.5^n，求输出y(n)

Y(z) = H(z) X(z) = (1 - 0.5z^-1 + 0.2z^-2 + 0.1z^-3) / (1 - 0.3z^-1) * 1 / (1 - 0.5z^-1) 使用部分分式分解和Z逆变换，我们可以得到： y(n) = 0.375^n - 0.2^n + 0.2625(-1)^n 因此，输出y(n) 的表达式为 y...

MATLAB编写设有机器人1和机器人2位于世界坐标系中。记世界坐标系为W，两个机器人的坐标系分别为R1和R2。机器人1的位姿为q1=[0.35,0.2,0.3,0.1]T，t1＝[0.3,0.1,0.1]T。机器人2的位姿为q2＝[-0.5,0.4,-0.1,0.2]T，t2＝[-0.1,0.5,0.3]T。这里的q和t表达的是TRk,W（k＝1，2）,也就是世界坐标系到相机坐标系的变换矩阵。现在，机器人1看到某个点在自身的坐标系下坐标为pR1=[0.5,0,0.2]T，求该点在机器人2坐标系下的坐标。

根据题目中所给的数据，机器人1到世界坐标系的变换矩阵为： TR1,W = [0.9363, -0.2751, 0.2184, 0.3; 0.2896, 0.9565, 0.0362, 0.1; -0.1987, -0.0978, 0.9752, 0.1; 0, 0, 0, 1] 机器人2到世界坐标系...

已知某系统的差分方程为y(n) +0.5y(n-1)-0.2y(n-2)-0.1y(n-3)=x(n)-0.3x(n-1),若x(n) = 0.5^n，l利用matlab求输出y(n)

a = [1, 0.5, -0.2, -0.1]; b = [1, -0.3]; 2. 定义输入信号x(n)： n = 0:99; x = 0.5 .^ n; 3. 使用filter函数求解输出信号y(n)： y = filter(b, a, x); 4. 绘制输出信号y(n)随时间变化的图像： stem(n, y); ...

用matlab求一个系统差分方程的冲激响应和阶跃响应。并绘制它们的图形，差分方程如下：y(n)+0.5y(n-1)-0.2y(n-2)-0.1y(n-3)=x(n)-0.3x(n-1)

H(z) = (1 - 0.3z^-1) / (1 + 0.5z^-1 - 0.2z^-2 - 0.1z^-3) 然后用MATLAB中的impz和stepz函数可以分别求出冲激响应和阶跃响应，代码如下： matlab b = [1, -0.3]; % 分子多项式系数 a = [1, 0.5, -0.2, -...

下列数据为干涉相位的主值序列单位为π，其中第一个主值对应的真实干涉相位值为10.5 π，写出对下面系列进行相位解缠的结果。0.5 0.3 0.1 -0.2 -0.4 -0.7 -0.9 0.2 0.3

0.5π - 10π 0.3π - 10π 0.1π - 10π -0.2π - 10π -0.4π - 10π -0.7π - 10π -0.9π - 10π 0.2π - 10π 0.3π - 10π 接下来，我们需要通过相位解缠来得到每个干涉信号的绝对相位值。我们可以使用...

使用matlab完成：某茶叶店现有五个等级的茶叶样品，分别记为A1，A2，A3，A4和A5，判断茶叶等级的因素有六个，构成论域U， U={x1(条索)，x2(色泽)，x3(净度)，x4(汤色)，x5(香气)，x6(滋味)} 设五个等级的样品对6项指标的数值分别为： A1=（0.5,0.4,0.3,0.6,0.5,0.4） A2=（0.3,0.2,0.2,0.1,0.2,0.2） A3=（0.2,0.2,0.2,0.1,0.1,0.2） A4=（0,0.1,0.2,0.1,0.1,0.1） A5=（0,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1） 设有一待识别的茶叶样品B，其各项指标的数值为（0.4,0.2,0.1,0.4,0.5,0.6）,请分别利用两种不同的模糊模式识别准则判断样品B的等级。

B = [0.4, 0.2, 0.1, 0.4, 0.5, 0.6]; % 归一化处理 A1 = A1./sum(A1); A2 = A2./sum(A2); A3 = A3./sum(A3); A4 = A4./sum(A4); A5 = A5./sum(A5); B = B./sum(B); 接下来，我们可以采用两种不同的模糊模式...

设论域X={x1,x2,x3,x4},已知模糊关系矩阵如下：（1）判断R是模糊相似矩阵还是模糊等价矩阵（2）用最大数法聚类1 1 1 1 1 0.1 1 0.1 0.2 0.4 0.8 0.1 1 0.3 0.1 0.5 0.2 0.3 1 0.6 0.3 0.4 0.1 0.6 1

0.1 1 0.3 0.2 0.4 0.8 0.3 1 0.3 0.6 0.5 0.2 0.3 1 0.6 0.6 0.4 0.6 0.6 1 然后，我们将相似度矩阵S中的元素进行归一化处理，得到归一化相似度矩阵Sn如下： 1 0.1 0.8 0.5 0.6 0.1 1 0.3 0.2 0.4 0.8 0.3 1 0.3 ...

function f=leader(t,e) f(1)=-10*e(1)+2*e(1)-0.1*e(2)-0.2*e(1)+0.1*e(3)+0.1*e(5)+0.3*e(7)-0.3*e(9); f(2)=-10*e(2)-3*e(1)+1.5*e(2)-0.2*e(2)+0.1*e(4)+0.1*e(6)+0.3*e(8)-0.3*e(10); f(3)=-10*e(3)+2*e(3)-0.1*e(4)+0.4*e(1)-0.5*e(3)+0.1*e(5)-0.2*e(7)+0.2*e(9); f(4)=-10*e(4)-3*e(3)+1.5*e(4)+0.4*e(2)-0.5*e(4)+0.1*e(6)-0.2*e(8)+0.2*e(10); f(5)=-10*e(5)+2*e(5)-0.1*e(6)+0.3*e(1)-0.1*e(3)-0.2*e(5)+0.1*e(7)-0.1*e(9); f(6)=-10*e(6)-3*e(5)+1.5*e(6)+0.3*e(2)-0.1*e(4)-0.2*e(6)+0.1*e(8)-0.1*e(10); f(7)=-10*e(7)+2*e(7)-0.1*e(8)+0.2*e(1)-0.4*e(3)+0.2*e(5)-0.2*e(7)+0.2*e(9); f(8)=-10*e(8)-3*e(7)+4.5*e(8)+0.2*e(2)-0.4*e(4)+0.2*e(6)-0.2*e(8)+0.2*e(10); f(9)=-10*e(9)+2*e(9)-0.1*e(10)+0.3*e(1)-0.2*e(3)-0.1*e(5)+0.1*e(7)-0.1*e(9); f(10)=-10*e(10)-3*e(9)+4.5*e(10)+0.3*e(2)-0.2*e(4)-0.1*e(6)+0.1*e(8)-0.1*e(10); end帮我在这个函数中加入无穷分布时滞项

f(1)=-10*e(1)+2*e(1)-0.1*e(2)-0.2*e(1+delay)+0.1*e(3)+0.1*e(5)+0.3*e(7)-0.3*e(9); f(2)=-10*e(2)-3*e(1+delay)+1.5*e(2)-0.2*e(2+delay)+0.1*e(4)+0.1*e(6)+0.3*e(8)-0.3*e(10); f(3)=-10*e(3)+2*e(3)-0.1*e(4+...

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资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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