i=0:0.1:45 ; i0=i*pi/180; r1=70*pi/180; m1=195; K=1500; L=3025; qwz=acot(cot(i0)-K/L); %期望值 P1=sin(r1+i0); Q1=(K/m1)*(2*cos(r1)-cos(r1+i0))-cos(2*r1); R1=sqrt((K/m1)^2+1-2*(K/m1)*cos(r1+i0)); yhq=real(r1-asin(P1./R1)-acos(Q1./R1)); %实际值 plot(i,qwz,'b-'); grid on; hold on; %画在同一张图上 plot(i,yhq,'r+'); hold on; xlabel('外轮转角'); ylabel('内轮转角'); legend('理论转角','实际转角'); title('理论转角VS实际转角');修改横坐标使得与纵坐标起点与刻度一样
时间: 2024-02-20 19:01:27 浏览: 13
您可以使用MATLAB中的`xlim`函数来修改横坐标的范围,将其与纵坐标起点和刻度对齐。以下是一个示例代码:
```
i=0:0.1:45;
i0=i*pi/180;
r1=70*pi/180;
m1=195;
K=1500;
L=3025;
qwz=acot(cot(i0)-K/L); %期望值
P1=sin(r1+i0);
Q1=(K/m1)*(2*cos(r1)-cos(r1+i0))-cos(2*r1);
R1=sqrt((K/m1)^2+1-2*(K/m1)*cos(r1+i0));
yhq=real(r1-asin(P1./R1)-acos(Q1./R1)); %实际值
plot(i,qwz,'b-');
grid on; hold on;
plot(i,yhq,'r+'); hold on;
xlabel('外轮转角');
ylabel('内轮转角');
legend('理论转角','实际转角');
title('理论转角VS实际转角');
% 将横坐标的范围设置为0到45,与纵坐标起点和刻度对齐
xlim([0 45]);
```
在这个示例中,我们使用`xlim`函数将横坐标的范围设置为0到45,从而与纵坐标起点和刻度对齐。
相关问题
帮忙优化一下这段代码i=0:0.1:45 ; i0=i*pi/180; r1=70*pi/180; m1=195; K=1500; L=3025; qwz=acot(cot(i0)-K/L); %期望值 P1=sin(r1+i0); Q1=(K/m1)*(2*cos(r1)-cos(r1+i0))-cos(2*r1); R1=sqrt((K/m1)^2+1-2*(K/m1)*cos(r1+i0)); yhq=real(r1-asin(P1./R1)-acos(Q1./R1)); %实际值 plot(i,qwz,'b-'); grid on; hold on; %画在同一张图上 plot(i,yhq,'r+'); hold on; xlabel('外轮转角'); ylabel('内轮转角'); legend('理论转角','实际转角'); title('理论转角VS实际转角');
这段代码中有一些重复计算的部分,可以将它们提前计算出来,以提高代码的效率。此外,可以考虑使用矩阵运算来避免使用循环。
以下是优化后的代码:
```matlab
i = 0:0.1:45;
i0 = i * pi / 180;
r1 = 70 * pi / 180;
m1 = 195;
K = 1500;
L = 3025;
cot_i0 = cot(i0); % 提前计算 cot(i0)
P1 = sin(r1 + i0);
cos_r1 = cos(r1);
cos_r1_i0 = cos(r1 + i0);
Q1 = (K/m1)*(2*cos_r1-cos_r1_i0)-cos(2*r1);
K_div_m1 = K/m1;
R1 = sqrt(K_div_m1^2+1-2*K_div_m1*cos_r1_i0);
ywq = r1 - asin(P1./R1) - acos(Q1./R1);
plot(i, acot(cot_i0-K/L), 'b-', i, real(ywq), 'r+');
grid on;
xlabel('外轮转角');
ylabel('内轮转角');
legend('理论转角', '实际转角');
title('理论转角 VS 实际转角');
```
这样,代码会更加简洁和高效。
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分别是第一组和第二组圆孔的半径(以米为单位)。
- d是圆孔到屏幕的距离(以米为单位),它是圆孔的半径R1的5倍。
- N1和N2分别是第一组和第二组圆孔的数量。
- xm的值将用于创建一个网格范围,以便进行坐标计算。
接下来的代码段计算了衍射角、光强等参数,并最终绘制了衍射和干涉的图像。
请注意,这只是一个示例代码,具体的应用可能需要根据实际情况进行调整。