matlab实时脚本算拉普拉斯反变换和画图

//////////////////////

clc close all clear syms s t num = 80; den = s^4+12*s^3+41*s^2+82*s+80; Fs = num/den res = solve(den) %求解分母多项式等于 0 的根(即特征根) Ft = simplify(ilaplace(Fs, s, t)) % %对 F(s)做拉普拉斯逆变换,将变量从拉普拉斯域的s转换为时域的t,得到时域函数f(t) % ts = 0:0.01:10; Ft = subs(Ft, t, ts); %将符号函数 Ft 中的变量 t 替换为数值向量 ts, % 把符号表达式转换为数值数组 % (MATLAB 的plot函数仅支持数值,无法直接绘制符号函数) plot(ts, Ft, 'LineWidth', 2); %绘制时域函数 f(t) 的曲线: % 横坐标为ts,纵坐标为Ft,线宽设为 2(线条更粗,便于观察)。 hold on; plot(ts, sqrt(2)*exp(-ts), '-.r', ts, -sqrt(2)*exp(-ts), '-.r', 'LineWidth', 1) %绘制两条红色点划线('-.r')作为 f(t) 的包络线: % - 上包络线:2​e−t;- 下包络线:−2​e−t;线宽设为 1,与主曲线区分开。 grid on;

///////////// matlab求零极点

clear all %清空工作区 clc format long num=[0 0 0 0 80] %分子 den=[1 12 41 82 80] %分母 G=tf(num, den); %将分子和分母组成传递函数 bode(G, {10,10e6}); %规定bode图横轴弧度/秒的上下限 legend('G') %给当前图形添加图例 grid zpk(G) %将传递函数从「分子 / 分母多项式形式」转换为「零极点增益形式(Zero-Pole-Gain, ZPK)」 %并在命令行窗口输出系统的零点(Zero)、极点(Pole) 和增益(Gain)

////////////////////////////////////////////////

************************************

clear all %清空工作区 format long Vg=10; C=3.3e-6; L=50e-6; R=1; T1=5.2925e-5; K=0.01; % K=0.01*1000; num=[0 Vg*C*R Vg] den=[L*C*R L R] num2=[0 K] den2=[T1 1] G=tf(num, den); Iden=tf(num2, den2); bode(G, Iden, {100,10e6}); legend('G','Iden') grid zpk(G) zpk(Iden) /////////////////// clear all %清空工作区 format long num=[0 4.688e-9 3.256e-4 5.652] %分子 den=[6.284e-11 3.29e-7 0.01106 0.65] %分母 G=tf(num, den); %将分子和分母组成传递函数 bode(G, {100,10e6}); %规定bode图横轴弧度/秒的上下限 legend('G') %给当前图形添加图例 grid zpk(G) %将传递函数从「分子 / 分母多项式形式」转换为「零极点增益形式(Zero-Pole-Gain, ZPK)」 %并在命令行窗口输出系统的零点(Zero)、极点(Pole) 和增益(Gain) //////////////// clear all %清空工作区 clc format long num=[0 7.032e-9 4.884e-4 8.478] %分子 den=[7.5408e-11 3.948e-7 0.013272 0.78] %分母 G=tf(num, den); %将分子和分母组成传递函数 bode(G, {10,10e6}); %规定bode图横轴弧度/秒的上下限 legend('G') %给当前图形添加图例 grid zpk(G) %将传递函数从「分子 / 分母多项式形式」转换为「零极点增益形式(Zero-Pole-Gain, ZPK)」 %并在命令行窗口输出系统的零点(Zero)、极点(Pole) 和增益(Gain) //////////&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& clc close all clear syms s t num = 80; den = s^4+12*s^3+41*s^2+82*s+80; Fs = num/den res = solve(den) %求解分母多项式等于 0 的根(即特征根) Ft = simplify(ilaplace(Fs, s, t)) % %对 F(s)做拉普拉斯逆变换,将变量从拉普拉斯域的s转换为时域的t,得到时域函数f(t) % ts = 0:0.01:10; Ft = subs(Ft, t, ts); %将符号函数 Ft 中的变量 t 替换为数值向量 ts, % 把符号表达式转换为数值数组 % (MATLAB 的plot函数仅支持数值,无法直接绘制符号函数) plot(ts, Ft, 'LineWidth', 2); %绘制时域函数 f(t) 的曲线: % 横坐标为ts,纵坐标为Ft,线宽设为 2(线条更粗,便于观察)。 hold on; plot(ts, sqrt(2)*exp(-ts), '-.r', ts, -sqrt(2)*exp(-ts), '-.r', 'LineWidth', 1) %绘制两条红色点划线('-.r')作为 f(t) 的包络线: % - 上包络线:2​e−t;- 下包络线:−2​e−t;线宽设为 1,与主曲线区分开。 grid on; &&&&&&&&&&&&*************************

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1145558.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

(8-1)自动驾驶中的无地图环境路径探索:D* Lite算法简介

在自动驾驶领域,无地图环境下的路径探索是极具挑战性的课题。本章聚焦于 D* Lite 算法,这是一种在未知或部分已知环境中进行高效路径规划的先进算法。我们将从 D* Lite 算法的应用领域、核心思想、实现步骤入手,通过实战案例深入剖析其在迷宫…

Unity AI Navigation 从 0 到 1:一篇吃透新 NavMesh 系统的实战

一、为什么你必须升级到老 NavMesh? 如果你还在用 2021 LTS 之前的 Navigation 窗口做 Bake,那你一定踩过这些坑: 场景里一移动箱子,就要重烤 NavMesh,CPU 直接爆炸; 不同体型的 NPC 必须共用同一张 Mesh…

电-气-热综合能源系统耦合优化调度Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 &#x1f34…

(8-2-01)自动驾驶中的无地图环境路径探索:基于Pygame的交互式路径规划器(1)

8.2 实战案例:基于Pygame的交互式路径规划器本项目是一个基于 Pygame 的交互式路径规划器,通过 A* 和 D* Lite 算法实现路径规划。用户可以在 GUI 界面中设置起点、终点和障碍物,并观察路径规划的过程和结果,以及实时更新的路径信…

Unity3D AI Navigation 详解:从基础概念到实战应用

引言在 Unity 游戏开发中,实现智能的 AI 角色移动是提升游戏体验的关键。Unity 提供的 AI Navigation 系统,能够帮助开发者轻松创建能够自主寻路、规避障碍、跨越特殊地形的角色。无论你是初学者还是有经验的开发者,掌握这套系统都能让你在游…

计及多能耦合的区域综合能源系统电气热能流计算Matlab实现

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 &#x1f34…

Unity 的AI Navigation 系统详细总结

Unity 的AI Navigation 系统(2022.2 及以上版本通过 AI Navigation 包实现)可让角色在游戏世界智能导航,核心基于自动生成的导航网格(NavMesh) ,支持动态障碍物实时调整导航、OffMesh Link实现跳跃 / 开门等…

Unity3D AI Navigation 完全指南:从基础到实战,让角色智能导航

在 Unity 开发中,让游戏角色自主避开障碍、找到最优路径,是提升玩法体验的关键。Unity 的 AI Navigation 系统(2022.2 版本已整合为 AI Navigation 包)通过导航网格(NavMesh)、智能 Agent 和动态障碍物机制…

Unity3D AI导航系统完全指南:从核心概念到动画耦合

在游戏开发中,让角色智能地在场景中移动是提升沉浸感的关键。Unity的AI Navigation包通过导航网格(NavMesh)和寻路系统,让开发者轻松实现角色的自主导航。本文将基于官方文档,带你全面了解AI导航的核心概念、新功能、实…

RabbitMQ在大数据风控系统中的应用案例

RabbitMQ在大数据风控系统中的应用案例 关键词:RabbitMQ、大数据风控、消息队列、实时计算、分布式系统 摘要:在金融科技(FinTech)领域,大数据风控系统如同"数字安全卫士",需要724小时实时监控用户行为、交易数据,快速识别欺诈风险。本文将以"快递中转站…

CRM服务质量差?提示工程架构师的3个Prompt解决方案

CRM服务质量差?提示工程架构师的3个Prompt解决方案 一、引言:为什么你的CRM总是“答非所问”? 1. 一个让客户崩溃的真实场景 上周,我朋友小琳遇到了一件糟心的事:她在某美妆品牌官网买了一瓶精华,快递延迟了…

AI智能侦测开箱即用方案: Docker镜像+示例代码全家桶

AI智能侦测开箱即用方案: Docker镜像示例代码全家桶 引言:为什么你需要这个方案? 想象一下,你是一个外包团队的负责人,刚接到一个AI项目,客户催着要demo,但团队里没人有AI开发经验。这时候&am…

AI安全技能树:零基础到精通的资源地图

AI安全技能树:零基础到精通的资源地图 引言:为什么你需要这份AI安全学习指南? 作为一名从其他行业转型AI安全的新手,你可能正面临这样的困境:网上充斥着碎片化的技术文章,各种专业术语让人眼花缭乱&#…

智能实体哨兵系统:7×24小时云端值守,月费不足人力1/10

智能实体哨兵系统:724小时云端值守,月费不足人力1/10 引言:为什么小区需要AI哨兵? 最近几年,越来越多的老旧小区开始升级监控系统,但传统方案往往面临两个痛点:一是需要专人24小时盯着监控屏幕…

智能监控AI懒人包:一键部署复杂模型,省去7天配置时间

智能监控AI懒人包:一键部署复杂模型,省去7天配置时间 引言:传统安防的AI转型痛点 对于传统安防厂商来说,向AI智能监控转型就像让一位机械手表匠突然学习编程——技术栈完全不同,学习成本高得吓人。我接触过不少这类企…

跨平台用户画像构建:多源数据实体对齐,隐私合规

跨平台用户画像构建:多源数据实体对齐与隐私合规实践指南 引言:当广告技术遇上隐私合规挑战 想象一下你经营着一家连锁咖啡店,每位顾客可能通过小程序下单、在官网浏览新品、到实体店使用会员卡消费。如何把这些分散的行为串联起来&#xf…

【46】骰子数据集(有v5/v8模型)/YOLO骰子点数检测

文章目录 1 数据集介绍1.1 说明1.2 类别 2 训练好的模型结果2.1 YOLOv5模型结果2.2 YOLOv8模型结果 3 数据集获取 ➷点击跳转至数据集及模型获取处☇ 1 数据集介绍 1.1 说明 图片数量705张,已标注txt格式 训练集验证集按564:141划分,可直接用于目标检测…

AI侦测模型微调教程:云端GPU加速,3小时完成迭代

AI侦测模型微调教程:云端GPU加速,3小时完成迭代 引言 作为一名算法工程师,你是否遇到过这样的困境:公司GPU资源被其他项目占用,但你又急需优化行业专用模型?传统本地训练动辄需要数天时间,而项…

AI安全检测5大模型横评:云端3小时完成,比本地省时80%

AI安全检测5大模型横评:云端3小时完成,比本地省时80% 引言:为什么企业需要自主AI安全检测能力? 想象一下这样的场景:凌晨2点,公司服务器突然出现异常流量,安全团队需要快速判断这是正常业务高…

UEBA行为分析避坑指南:云端GPU免配置,比自建省90%成本

UEBA行为分析避坑指南:云端GPU免配置,比自建省90%成本 1. 为什么企业需要UEBA行为分析? 用户和实体行为分析(UEBA)是企业安全防护的"智能哨兵"。想象一下,你的公司有100名员工,每天…