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四川理工学院《控制工程基础》的MATLAB分析--答案

四川理工学院《控制工程基础》的MATLAB分析--答案
四川理工学院《控制工程基础》的MATLAB分析--答案

2.4(1)

syms t

>> laplace(0.0125*exp(-1.29*t))

0000000000000000000

1/(80*(s + 129/100))

2.4(2)

syms t

laplace(5*t+10*sin(4*t+pi/4))

0000000000000

(10*((2^(1/2)*s)/2 + 2*2^(1/2)))/(s^2 + 16) + 5/s^2

2.5(1)

num1=4*conv([1,2],conv([1,6,6],[1,6,6]));

>> den1=conv([1,1],conv([1,1],conv([1,1],[1,3,2,5]))); >> syss1=tf(num1,den1)

0000000000

syss1 =

4 s^

5 + 5

6 s^4 + 288 s^3 + 672 s^2 + 720 s + 288

-------------------------------------------------

s^6 + 6 s^5 + 14 s^4 + 21 s^3 + 24 s^2 + 17 s + 5

2.5(2)

num1=4*conv([1,2],conv([1,6,6],[1,6,6]));

>> den1=conv([1,1],conv([1,1],conv([1,1],[1,3,2,5]))); >> sys1=tf(num1,den1)

[Z,P,K]=tf2zp(num1,den1)

[num2,den2]=zp2tf(Z,P,K)

sys2=zpk(Z,P,K)

[A1,B1,C1,D1]=tf2ss(num1,den1)

[A2,B2,C2,D2]=zp2ss(Z,P,K)

[num1,den1]=ss2tf(A1,B1,C1,D1)

[Z,P,K]=ss2zp(A2,B2,C2,D2)

00000000000000000000

Z =

-1.2679

-4.7321 + 0.0000i

-4.7321 - 0.0000i

-2.0000

-1.2679

P =

-2.9042

-0.0479 + 1.3112i

-0.0479 - 1.3112i

-1.0000 + 0.0000i

-1.0000 - 0.0000i

-1.0000

K =

4

2.5(3)

num1=4*conv([1,2],conv([1,6,6],[1,6,6]));

den1=conv([1,1],conv([1,1],conv([1,1],[1,3,2,5]))); sys1=tf(num1,den1)

[y1,t1]=step(sys1)

step(sys1)

figure,step(sys1,20)

figure,plot(t1,y1)

000000000000000000000

2.5(3)-2

num1=4*conv([1,2],conv([1,6,6],[1,6,6]));

den1=conv([1,1],conv([1,1],conv([1,1],[1,3,2,5]))); sys1=tf(num1,den1)

[y1,t1]=impulse(sys1)

impulse(sys1)

figure,impulse(sys1,20)

figure,plot(t1,y1)

hold on,step(sys2)

3.2(1)--0

num1=[1 0.1 7.5];

den1=[1 0.12 9 0 0];

>> sys1=tf(num1,den1)

[Z,P,K]=tf2zp(num1,den1)

[num2,den2]=zp2tf(Z,P,K)

sys2=zpk(Z,P,K)

[A1,B1,C1,D1]=tf2ss(num1,den1) [A2,B2,C2,D2]=zp2ss(Z,P,K) [num1,den1]=ss2tf(A1,B1,C1,D1) [Z,P,K]=ss2zp(A2,B2,C2,D2) 00000000000000000000000000

Z =

-0.0500 + 2.7382i

-0.0500 - 2.7382i

P =

-0.0600 + 2.9994i

-0.0600 - 2.9994i

K =

1

3.2(1)

num=[1 0.1 7.5]

den=[1 0.12 9 0 0]

[Z1,P1,K1]=tf2zp(num,den)

Z=[-0.0500+2.7382i;-0.0500-2.7382i]

P=[0;0;-0.0600+2.9994i;-0.0600-2.9994i ]

K=1

sys=zpk(Z,P,K)

nyquist(sys)

[re,im,w]=nyquist(sys)

w(25)

w(26)

[re1,im1]=nyquist(sys,[0.8802:0.00005:0.8951])

3.2(3)

num=[1 0.1 7.5];

den=[1 0.12 9 0 0];

sys=tf(num,den)

bode(sys,{1,5}),grid

[mag,phase,w]=bode(sys);

%计算系统若干频率点所对应的幅值与相角

[mag,phase]=bode(sys,[2.8479:0.001:2.8719])

%计算小频率范围的幅值与相角

0000000000000000000000000000000

3.3(1)

num=[0.2 10.2 10];

den=[1 4 100];

sys=tf(num,den)

bode(sys,{1,5}),grid [mag,phase,w]=bode(sys);

%计算系统若干频率点所对应的幅值与相角

[mag,phase]=bode(sys,[2.8479:0.001:2.8719]) %计算小频率范围的幅值与相角00000000000000000000000000000

基于matlab实现OFDM的编码.

clc; clear all; close all; fprintf('OFDM系统仿真\n'); carrier_count=input('输入系统仿真的子载波数: \n');%子载波数128,64,32,16 symbols_per_carrier=30;%每子载波含符号数 bits_per_symbol=4;%每符号含比特数,16QAM调制 IFFT_bin_length=1024;%FFT点数 PrefixRatio=1/4;%保护间隔与OFDM数据的比例1/6~1/4 GI=PrefixRatio*IFFT_bin_length ;%每一个OFDM符号添加的循环前缀长度为1/4*IFFT_bin_length ,即256 beta=1/32;%窗函数滚降系数 GIP=beta*(IFFT_bin_length+GI);%循环后缀的长度40 SNR=10; %信噪比dB %================信号产生=================================== baseband_out_length=carrier_count*symbols_per_carrier*bits_per_symbol;%所输入的比特数目 carriers=(1:carrier_count)+(floor(IFFT_bin_length/4)-floor(carrier_count/2));%共轭对称子载波映射复数数据对应的IFFT点坐标 conjugate_carriers = IFFT_bin_length - carriers + 2;%共轭对称子载波映射共轭复数对应的IFFT点坐标 rand( 'twister',0); %每次产生不相同得伪随机序列 baseband_out=round(rand(1,baseband_out_length));%产生待调制的二进制比特流figure(1); stem(baseband_out(1:50)); title('二进制比特流') axis([0, 50, 0, 1]); %==============16QAM调制==================================== complex_carrier_matrix=qam16(baseband_out);%列向量 complex_carrier_matrix=reshape(complex_carrier_matrix',carrier_count,symbols_per

OFDM技术仿真(MATLAB代码)

第一章绪论 1.1简述 OFDM是一种特殊的多载波传输方案,它可以被看作是一种调制技术,也可以被当作一种复用技术。多载波传输把数据流分解成若干子比特流,这样每个子数据流将具有低得多的比特速率,用这样的低比特率形成的低速率多状态符号再去调制相应的子载波,就构成多个低速率符号并行发送的传输系统。正交频分复用是对多载波调制(MCM,Multi-Carrier Modulation)的一种改进。它的特点是各子载波相互正交,所以扩频调制后的频谱可以相互重叠,不但减小了子载波间的干扰,还大大提高了频谱利用率。 符号间干扰是多径衰落信道宽带传输的主要问题,多载波调制技术包括正交频分复用(OFDM)是解决这一难题中最具前景的方法和技术。利用OFDM技术和IFFT方式的数字实现更适宜于多径影响较为显著的环境,如高速WLAN 和数字视频广播DVB等。OFDM作为一种高效传输技术备受关注,并已成为第4代移动通信的核心技术。如果进行OFDM系统的研究,建立一个完整的OFDM 系统是必要的。本文在简要介绍了OFDM 基本原理后,基于MATLAB构建了一个完整的OFDM动态仿真系统。 1.2 OFDM基本原理概述 1.2.1 OFDM的产生和发展 OFDM的思想早在20世纪60年代就已经提出,由于使用模拟滤波器实现起来的系统复杂度较高,所以一直没有发展起来。在20世纪70年代,提出用离散傅里叶变换(DFT)实现多载波调制,为OFDM的实用化奠定了理论基础;从此以后,OFDM在移动通信中的应用得到了迅猛的发展。 OFDM系统收发机的典型框图如图1.1所示,发送端将被传输的数字信号转换成子载波幅度和相位的映射,并进行离散傅里叶变换(IDFT)将数据的频谱表达式变换到时域上。IFFT变换与IDFT变换的作用相同,只是有更高的计算效

matlab与多元统计分析

Matlab 与多元统计分析 胡云峰 安庆师范学院 第三章习题 3.1对某地区的6名2周岁男婴的身高、胸围、上半臂进行测量。得样本数据如表3.1所示。 假设男婴的测量数据X (a )(a=1,…,6)来自正态总体N 3(μ,∑) 的随机样本。根据以往的资料,该地区城市2周岁男婴的这三项的均值向量μ0=(90,58,16)’,试检验该地区农村男婴与城市男婴是否有相同的均值向量。 表3.1 某地区农村2周岁男婴的体格测量数据 1.预备知识 ∑未知时均值向量的检验: H 0:μ=μ0 H 1:μ≠μ0 H 0成立时 122)(0,)(1)(1,) ()'((1)))()'()(,1)(1)1(,) (1)P P X N n S W n n X n S X n X S X T p n n p T F P n p n p μμμμμ---∑--∑??∴----=-----+∴-- 当 2 (,)(1) n p T F p n p p n α-≥--或者22T T α≥拒绝0H 当 2 (,)(1) n p T F p n p p n α-<--或者22T T α<接受0H 这里2 (1) (, )p n T F p n p n p αα-= -- 2.根据预备知识用matlab 实现本例题 算样本协方差和均值 程序x=[78 60.6 16.5;76 58.1 12.5;92 63.2 14.5;81 59.0 14.0;81 60.8 15.5;84 59.5 14.0]; [n,p]=size(x); i=1:1:n; xjunzhi=(1/n)*sum(x(i,:));

数值分析 第四章 基于MATLAB的科学计算—解线性方程组的迭代法

科学计算—理论、方法 及其基于MATLAB 的程序实现与分析 三、 解线性方程组的迭代法(Iteration ) 线性方程组的理论求解公式 b A x 1 -= (1) 在应用于实际问题的计算时,通常面临两方面的问题 1、计算过程复杂, 2、不能保证算法的稳定性; 此外,当初始数据(可能)存在误差时,按公式(1)即使求出了“精确解”意义也不大,因此,对于存在初始数据误差、特别是大型的线性方程组求解,需要寻求能达到精度要求的、操作和计算过程相对简单的求解方法。下面将要介绍的迭代法就属于这类方法。 迭代法求解线性方程组的基本思想是 1) 不追求“一下子”得到方程组的解,而是在逐步逼近方程组的精 确解的迭代过程中获得满足精度要求的近似解,这一点与直接法不同; 2) 通过对问题的转化,避免(困难的)矩阵求逆运算。 用迭代法求解线性方程组,首先要把线性方程组写成等价的形式 f Mx x b Ax +=?= (2) 式(2)的右端称为迭代格式,由迭代格式(2)确定如下的迭代算法: ,2,101=? ??∈?+=+k R x f Mx x n k k (3)

对于给定的线性方程组,可以写成不同的(无穷多)迭代格式,有意义的(可用的)迭代格式应具有收敛性―生成的解向量序列{}x n 收敛于方程组的解;而好的迭代法应具有较高的收敛速度。 关于迭代法收敛性的两个判别条件: a 、充分必要条件是:矩阵M 的谱半径 (){}1,,2,1max <==n i M i i λρ b 、充分条件是:矩阵M 的某个算子 范数 M <1。 设x 是方程组(2)的解,{}m x 是迭代法(3)生成的任一序列,因为 f Mx x +=,f Mx x m m +=+1 所以 ()()()022 1x x M x x M x x M x x m m m m - ==- =-=--- (4) 设1 1--=?=TJT M J MT T ,其中矩阵J 是矩阵M 的Jordan 标准型,那么容易验证1 -=T TJ M m m ,并且 ()[ ]() ()()1 lim ,2,10lim lim 0 lim lim 01 0

OFDM系统设计及其Matlab实现

课程设计 。 课程设计名称:嵌入式系统课程设计 专业班级: 07级电信1-1 学生姓名:__王红__________ 学号:_____107_____ 指导教师:李国平,陈涛,金广峰,韩琳 课程设计时间:— |

1 需求分析 运用模拟角度调制系统的分析进行频分复用通信系统设计。从OFDM系统的实现模型可以看出,输入已经过调制的复信号经过串/并变换后,进行IDFT或IFFT和并/串变换,然后插入保护间隔,再经过数/模变换后形成OFDM调制后的信号s(t)。该信号经过信道后,接收到的信号r(t)经过模/数变换,去掉保护间隔,以恢复子载波之间的正交性,再经过串/并变换和DFT或FFT后,恢复出OFDM的调制信号,再经过并/串变换后还原出输入符号 2 概要设计 1.简述OFDM通信系统的基本原理 2.简述OFDM的调制和解调方法 3.概述OFDM系统的优点和缺点 4.基于MATLAB的OFDM系统的实现代码和波形 : 3 运行环境 硬件:Windows XP 软件:MATLAB 4 详细设计 OFDM基本原理 一个完整的OFDM系统原理如图1所示。OFDM的基本思想是将串行数据,并行地调制在多个正交的子载波上,这样可以降低每个子载波的码元速率,增大码元的符号周期,提高系统的抗衰落和干扰能力,同时由于每个子载波的正交性,大大提高了频谱的利用率,所以非常适合移动场合中的高速传输。

在发送端,输入的高比特流通过调制映射产生调制信号,经过串并转换变成N条并行的低速子数据流,每N个并行数据构成一个OFDM符号。插入导频信号后经快速傅里叶反变换(IFFT)对每个OFDM符号的N个数据进行调制,变成时域信号为: [ 式 式1中:m为频域上的离散点;n为时域上的离散点;N为载波数目。为了在接收端有效抑制码间干扰(InterSymbol Interference,ISI),通常要在每一时域OFDM符号前加上保护间隔(Guard Interval,GI)。加保护间隔后的信号可表示为式,最后信号经并/串变换及D/A转换,由发送天线发送出去。 式 接收端将接收的信号进行处理,完成定时同步和载波同步。经A/D转换,串并转换后的信号可表示为:

电力电子技术与电力系统分析matlab仿真

电气2013级卓班电力电子技术与电力系统分析 课程实训报告 专业:电气工程及其自动化 班级: 姓名: 学号: 指导教师:

兰州交通大学自动化与电气工程学院 2016 年 1 月日

电力电子技术与电力系统分析课程实训报告 1 电力电子技术实训报告 1.1 实训题目 1.1.1电力电子技术实训题目一 一.单相半波整流 参考电力电子技术指导书中实验三负载,建立MATLAB/Simulink环境下三相半波整流电路和三相半波有源逆变电路的仿真模型。仿真参数设置如下: (1)交流电压源的参数设置和以前实验相关的参数一样。 (2)晶闸管的参数设置如下: R=0.001Ω,L =0H,V f=0.8V,R s=500Ω,C s=250e-9F on (3)负载的参数设置 RLC串联环节中的R对应R d,L对应L d,其负载根据类型不同做不同的调整。 (4)完成以下任务: ①仿真绘出电阻性负载(RLC串联负载环节中的R d= Ω,电感L d=0,C=inf,反电动势为0)下α=30°,60°,90°,120°,150°时整流电压U d,负载电流L 和晶闸管两端电压U vt1的波形。 d ②仿真绘出阻感性负载下(负载R d=Ω,电感L d为,反电动势E=0)α=30°,60°,90°,120°,150°时整流电压U d,负载电流L d和晶闸管两端电压U vt1的波形。 ③仿真绘出阻感性反电动势负载下α=90°,120°,150°时整流电压U d,负载电流L d和晶闸管两端电压U vt1的波形,注意反电动势E的极性。 (5)结合仿真结果回答以下问题: ①该三项半波可控整流电路在β=60°,90°时输出的电压有何差异?

数值分析的matlab实现

第2章牛顿插值法实现 参考文献:[1]岑宝俊. 牛顿插值法在凸轮曲线修正设计中的应用[J]. 机械工程师,2009,10:54-55. 求牛顿插值多项式和差商的MA TLAB 主程序: function[A,C,L,wcgs,Cw]=newpoly(X,Y) n=length(X);A=zeros(n,n);A(:,1) =Y'; s=0.0;p=1.0;q=1.0;c1=1.0; for j=2:n for i=j:n A(i,j)=(A(i,j-1)-A(i-1,j-1))/(X(i)-X(i-j+1)); end b=poly(X(j-1));q1=conv(q,b);c1=c1*j;q=q1; end C=A(n,n);b=poly(X(n));q1=conv(q1,b); for k=(n-1):-1:1 C=conv(C,poly(X(k)));d=length(C);C(d)=C(d)+A(k,k); end L(k,:)=poly2sym(C);Q=poly2sym(q1); syms M wcgs=M*Q/c1;Cw=q1/c1; (1)保存名为newpoly.m 的M 文件 (2)输入MA TLAB 程序 >> X=[242,243,249,250]; >> Y=[13.681,13.526,13.098,13.095]; >> [A,C,L,wcgs,Cw]=newpoly(X,Y) 输出3阶牛顿插值多项式L 及其系数向量C 差商的矩阵A ,插值余项wcgs 及其 ) ()()1(ξ+n n f x R 的系数向量Cw 。 A = 13.6810 0 0 0 13.5260 -0.1550 0 0 13.0980 -0.0713 0.0120 0 13.0950 -0.0030 0.0098 -0.0003 C = 1.0e+003 *

matlab数值分析例题

1、 在MATLAB 中用Jacobi 迭代法讨论线性方程组, 1231231234748212515 x x x x x x x x x -+=?? -+=-??-++=? (1)给出Jacobi 迭代法的迭代方程,并判定Jacobi 迭代法求解此方程组是否收敛。 (2)若收敛,编程求解该线性方程组。 解(1):A=[4 -1 1;4 -8 1;-2 1 5] %线性方程组系数矩阵 A = 4 -1 1 4 -8 1 -2 1 5 >> D=diag(diag(A)) D = 4 0 0 0 -8 0 0 0 5 >> L=-tril(A,-1) % A 的下三角矩阵 L = 0 0 0 -4 0 0 2 -1 0 >> U=-triu(A,1) % A 的上三角矩阵 U = 0 1 -1 0 0 -1 0 0 0 B=inv(D)*(L+U) % B 为雅可比迭代矩阵 B = 0 0.2500 -0.2500 0.5000 0 0.1250 0.4000 -0.2000 0 >> r=eigs(B,1) %B 的谱半径

r = 0.3347 < 1 Jacobi迭代法收敛。 (2)在matlab上编写程序如下: A=[4 -1 1;4 -8 1;-2 1 5]; >> b=[7 -21 15]'; >> x0=[0 0 0]'; >> [x,k]=jacobi(A,b,x0,1e-7) x = 2.0000 4.0000 3.0000 k = 17 附jacobi迭代法的matlab程序如下: function [x,k]=jacobi(A,b,x0,eps) % 采用Jacobi迭代法求Ax=b的解 % A为系数矩阵 % b为常数向量 % x0为迭代初始向量 % eps为解的精度控制 max1= 300; %默认最多迭代300,超过300次给出警告D=diag(diag(A)); %求A的对角矩阵 L=-tril(A,-1); %求A的下三角阵 U=-triu(A,1); %求A的上三角阵 B=D\(L+U); f=D\b; x=B*x0+f; k=1; %迭代次数 while norm(x-x0)>=eps x0=x; x=B*x0+f; k=k+1; if(k>=max1) disp('迭代超过300次,方程组可能不收敛'); return; end end

无线通信原理 基于matlab的ofdm系统设计与仿真..

基于matlab的ofdm系统设计与仿真

摘要 OFDM即正交频分复用技术,实际上是多载波调制中的一种。其主要思想是将信道分成若干正交子信道,将高速数据信号转换成并行的低速子数据流,调制到相互正交且重叠的多个子载波上同时传输。该技术的应用大幅度提高无线通信系统的信道容量和传输速率,并能有效地抵抗多径衰落、抑制干扰和窄带噪声,如此良好的性能从而引起了通信界的广泛关注。 本文设计了一个基于IFFT/FFT算法与802.11a标准的OFDM系统,并在计算机上进行了仿真和结果分析。重点在OFDM系统设计与仿真,在这部分详细介绍了系统各个环节所使用的技术对系统性能的影响。在仿真过程中对OFDM信号使用QPSK调制,并在AWGN信道下传输,最后解调后得出误码率。整个过程都是在MATLAB环境下仿真实现,对ODFM系统的仿真结果及性能进行分析,通过仿真得到信噪比与误码率之间的关系,为该系统的具体实现提供了大量有用数据。

第一章 ODMF 系统基本原理 1.1多载波传输系统 多载波传输通过把数据流分解为若干个子比特流,这样每个子数据流将具有较低的比特速率。用这样的低比特率形成的低速率多状态符号去调制相应的子载波,构成了多个低速率符号并行发送的传输系统。在单载波系统中,一次衰落或者干扰就会导致整个链路失效,但是在多载波系统中,某一时刻只会有少部分的子信道会受到衰落或者干扰的影响。图1-1中给出了多载波系统的基本结构示意图。 图1-1多载波系统的基本结构 多载波传输技术有许多种提法,比如正交频分复用(OFDM)、离散多音调制(DMT)和多载波调制(MCM),这3种方法在一般情况下可视为一样,但是在OFDM 中,各子载波必须保持相互正交,而在MCM 则不一定。 1.2正交频分复用 OFDM 就是在FDM 的原理的基础上,子载波集采用两两正交的正弦或余弦函数集。函数集{t n ωcos }, {t m ωsin } (n,m=0,1,2…)的正交性是指在区间(T t t +00,)内有正弦函数同理:)0()()(2/0cos *cos 00===≠?? ???=? +m n m n m n T T tdt m t n T t t ωω 其中ωπ2=T (1-1)

matlab与应用多元统计分析

多元统计分析中的应用研究 , 摘要:许多实际问题往往需要对数据进行统计分析,建立合适的统计模型,过去一般采用SAS 、SPSS软件分析,本文给出 Matlab软件在多元统计分析上的应用, 主要介绍Matlab 在聚类分析、判别分析、主成份分析上的应用,文中均给以实例, 结果令人满意。 关键词:Matlab软件;聚类分析;主成份分析 Research for application of Multivariate Statistical Analysis Abstract:Many practice question sometimes need Statistical Analysis to data.,and establish appropriate Statistical model SAS and SPSS software were commonly used in foretime ,this paper give the application of Matlab software in Multivariate Statistical Analysis,mostly introduce the application of Matlab software in priciple component analysis and cluster analysis and differentiate analysis.The example are given in writing and the result are satisfaction. Key words: Matlab software; cluster analysis; priciple component analysis 0 引言 许多实际问题往往需要对数据进行多元统计分析, 建立合适的模型, 在多元统计分析方面, 常用的软件有SAS 、SPSS 、S-PLUS等。我们在这里给出Matlab在多元统计分析上的应用, 在较早的版本中, 统计功能不那么强大, 而在Matlab6.x版本中, 仅在统计工具中的功能函数就达200多个, 功能已足以赶超任何其他专用的统计软件,在应用上Matlab具有其他软件不可比拟的操作简单,接口方便, 扩充能力强等优势, 再加上Matlab的应用范围广泛, 因此可以预见其在统计应用上越来越占有极其重要的地位,下面用实例给出Matlab 在聚类分析、主成份分析上的应用。 1 聚类分析 聚类分析法是一门多元统计分类法,其目的是把分类对象按一定规则分成若干类,所分成的类是根据数据本身的特征确定的。聚类分析法根据变量(或样品或指标)的属性或特征的相似性,用数学方法把他们逐步地划类,最后得到一个能反映样品之间或指标之间亲疏关系的客观分类系统图,称为谱系聚类图。 聚类分析的步骤有:数据变换,计算n个样品的两两间的距离,先分为一类,在剩下的n-1个样品计算距离,按照不同距离最小的原则,增加分类的个数,减少所需要分类的样品的个数,循环进行下去,直到类的总个数为1时止。根

数值分析的MATLAB程序

列主元法 function lianzhuyuan(A,b) n=input('请输入n:') %选择阶数A=zeros(n,n); %系数矩阵A b=zeros(n,1); %矩阵b X=zeros(n,1); %解X for i=1:n for j=1:n A(i,j)=(1/(i+j-1)); %生成hilbert矩阵A end b(i,1)=sum(A(i,:)); %生成矩阵b end for i=1:n-1 j=i; top=max(abs(A(i:n,j))); %列主元 k=j; while abs(A(k,j))~=top %列主元所在行 k=k+1; end for z=1:n %交换主元所在行a1=A(i,z); A(i,z)=A(k,z); A(k,z)=a1; end a2=b(i,1); b(i,1)=b(k,1); b(k,1)=a2; for s=i+1:n %消去算法开始m=A(s,j)/A(i,j); %化简为上三角矩阵 A(s,j)=0; for p=i+1:n A(s,p)=A(s,p)-m*A(i,p); end b(s,1)=b(s,1)-m*b(i,1); end end X(n,1)=b(n,1)/A(n,n); %回代开始 for i=n-1:-1:1 s=0; %初始化s for j=i+1:n s=s+A(i,j)*X(j,1);

end X(i,1)=(b(i,1)-s)/A(i,i); end X 欧拉法 clc clear % 欧拉法 p=10; %贝塔的取值 T=10; %t取值的上限 y1=1; %y1的初值 r1=1; %y2的初值 %输入步长h的值 h=input('欧拉法please input number(h=1 0.5 0.25 0.125 0.0625):h=') ; if h>1 or h<0 break end S1=0:T/h; S2=0:T/h; S3=0:T/h; S4=0:T/h; i=1; % 迭代过程 for t=0:h:T Y=(exp(-t)); R=(1/(p-1))*exp(-t)+((p-2)/(p-1))*exp(-p*t); y=y1+h*(-y1); y1=y; r=r1+h*(y1-p*r1); r1=r; S1(i)=Y; S2(i)=R; S3(i)=y; S4(i)=r; i=i+1; end t=[0:h:T]; % 红线为解析解,'x'为数值解 plot(t,S1,'r',t,S3,'x')

用MATLAB实现OFDM仿真分析

3.1 计算机仿真 仿真实验是掌握系统性能的一种手段。它通过对仿真模型的实验结果来确定实际系统的性能。从而为新系统的建立或系统的改进提供可靠的参考。通过仿真,可以降低新系统失败的可能性,消除系统中潜在的瓶颈。优化系统的整体性能,衡量方案的可行性。从中选择最后合理的系统配置和参数配置。然后再应用于实际系统中。因此,仿真是科学研究和工程建设中不可缺少的方法。 3.1.1 仿真平台 ●硬件 CPU:Pentium III 600MHz 内存:128M SDRAM ●软件 操作系统:Microsoft Windows2000 版本5.0 仿真软件:The Math Works Inc. Matlab 版本6.5 包括MATLAB 6.5的M文件仿真系统。 Matlab是一种强大的工程计算软件。目前最新的6.x版本 (windows环境)是一种功能强、效率高、便于进行科学和工程计算的交互式软件包。其工具箱中包括:数值分析、矩阵运算、通信、数字信号处理、建模和系统控制等应用工具程序,并集应用程序和图形于一便于使用的集成环境中。在此环境下所解问题的Matlab语言表述形式和其数学表达形式相同,不需要按传统的方法编程。Matlab的特点是编程效率高,用户使用方便,扩充能力强,语句简单,内涵丰富,高效方便的矩阵和数组运算,方便的绘图功能。 3.1.2 基于MATLAB的OFDM系统仿真链路 根据OFDM 基本原理,本文给出利用MATLAB编写OFDM系统的仿真链路流程。串行数据经串并变换后进行QDPSK数字调制,调制后的复信号通过N点IFFT变换,完成多载波调制,使信号能够在N个子载波上并行传输,中间插入10训练序列符号用于信道估计,加入循环前缀后经并串转换、D /A后进入信道,接收端经过N点FFT变换后进行信道估计,将QDPSK解调后的数据并串变换后得到原始信息比特。 本文采用MATLAB语言编写M文件来实现上述系统。M文件包括脚本M文件和函数M文件,M文件的强大功能为MATLAB的可扩展性提供了基础和保障,使MATLAB能不断完善和壮大,成为一个开放的、功能强大的实用工具。M文件通过input命令可以轻松实现用户和程序的交互,通过循环向量化、数组维数预定义等提高M文件执行速度,优化内存管理,此外,还可以通过类似C++语言的面向对象编程方法等等。

用Matlab计算潮流计算电力系统分析

《电力系统潮流上机》课程设计报告 院系:电气工程学院 班级:电088班 学号: 0812002221 学生姓名:刘东昇 指导教师:张新松 设计周数:两周 日期:2010年 12 月 25 日

一、课程设计的目的与要求 目的:培养学生的电力系统潮流计算机编程能力,掌握计算机潮流计算的相关知识 要求:基本要求: 1.编写潮流计算程序; 2.在计算机上调试通过; 3.运行程序并计算出正确结果; 4.写出课程设计报告 二、设计步骤: 1.根据给定的参数或工程具体要求(如图),收集和查阅资料;学习相关软件(软件自选:本设计选择Matlab进行设计)。 2.在给定的电力网络上画出等值电路图。 3.运用计算机进行潮流计算。 4.编写设计说明书。 三、设计原理 1.牛顿-拉夫逊原理 牛顿迭代法是取x0 之后,在这个基础上,找到比x0 更接近的方程的跟,一步一步迭代,从而找到更接近方程根的近似跟。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一,其最大优点是在方程f(x) = 0 的单根附近具有平方收敛,而且该法还可以用来求方程的重根、复根。电力系统潮流计算,一般来说,各个母线所供负荷的功率是已知的,各个节点电压是未知的(平衡节点外)可以根据网络结构形成节点导纳矩阵,然后由节点导纳矩阵列写功率方程,由于功率方程里功率是已知的,电压的幅值和相角是未知的,这样潮流计算的问题就转化为求解非线性方程组的问题了。为了便于用迭代法解方程组,需要将上述功率方程改写成功率平衡方程,并对功率平衡方程求偏导,得出对应的雅可比矩阵,给未知节点赋电压初值,一般为

额定电压,将初值带入功率平衡方程,得到功率不平衡量,这样由功率不平衡量、雅可比矩阵、节点电压不平衡量(未知的)构成了误差方程,解误差方程,得到节点电压不平衡量,节点电压加上节点电压不平衡量构成新的节点电压初值,将新的初值带入原来的功率平衡方程,并重新形成雅可比矩阵,然后计算新的电压不平衡量,这样不断迭代,不断修正,一般迭代三到五次就能收敛。 牛顿—拉夫逊迭代法的一般步骤: (1)形成各节点导纳矩阵Y。 (2)设个节点电压的初始值U和相角初始值e 还有迭代次数初值为0。 (3)计算各个节点的功率不平衡量。 (4)根据收敛条件判断是否满足,若不满足则向下进行。 (5)计算雅可比矩阵中的各元素。 (6)修正方程式个节点电压 (7)利用新值自第(3)步开始进入下一次迭代,直至达到精度退出循环。 (8)计算平衡节点输出功率和各线路功率 2.网络节点的优化 1)静态地按最少出线支路数编号 这种方法由称为静态优化法。在编号以前。首先统计电力网络个节点的出线支路数,然后,按出线支路数有少到多的节点顺序编号。当由n 个节点的出线支路相同时,则可以按任意次序对这n 个节点进行编号。这种编号方法的根据是导纳矩阵中,出线支路数最少的节点所对应的行中非零元素也2)动态地按增加出线支路数最少编号在上述的方法中,各节点的出线支路数是按原始网络统计出来的,在编号过程中认为固定不变的,事实上,在节点消去过程中,每消去一个节点以后,与该节点相连的各节点的出线支路数将发生变化(增加,减少或保持不变)。因此,如果每消去一个节点后,立即修正尚未编号节点的出线支路数,然后选其中支路数最少的一个节点进行编号,就可以预期得到更好的效果,动态按最少出线支路数编号方法的特点就是按出线最少原则编号时考虑了消去过程中各节点出线支路数目的变动情况。 3.MATLAB编程应用 Matlab 是“Matrix Laboratory”的缩写,主要包括:一般数值分析,矩阵运算、数字信号处理、建模、系统控制、优化和图形显示等应用程序。由于使用Matlab 编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致,所以不像学习高级语言那样难于掌握,而且编程效率和计算效率极高,还可在计算机上直接输出结果和精美的图形拷贝,所以它的确为一高效的科研助手。 四、设计内容

同济大学数值分析matlab编程题汇编

MATLAB 编程题库 1.下面的数据表近似地满足函数2 1cx b ax y ++=,请适当变换成为线性最小二乘问题,编程求最好的系数c b a ,,,并在同一个图上画出所有数据和函数图像. 625 .0718.0801.0823.0802.0687.0606.0356.0995 .0628.0544.0008.0213.0362.0586.0931.0i i y x ---- 解: x=[-0.931 -0.586 -0.362 -0.213 0.008 0.544 0.628 0.995]'; y=[0.356 0.606 0.687 0.802 0.823 0.801 0.718 0.625]'; A=[x ones(8,1) -x.^2.*y]; z=A\y; a=z(1); b=z(2); c=z(3); xh=-1:0.1:1; yh=(a.*xh+b)./(1+c.*xh.^2); plot(x,y,'r+',xh,yh,'b*')

2.若在Matlab工作目录下已经有如下两个函数文件,写一个割线法程序,求出这两个函数 10 的近似根,并写出调用方式: 精度为10 解: >> edit gexianfa.m function [x iter]=gexianfa(f,x0,x1,tol) iter=0; while(norm(x1-x0)>tol) iter=iter+1; x=x1-feval(f,x1).*(x1-x0)./(feval(f,x1)-feval(f,x0)); x0=x1;x1=x; end >> edit f.m function v=f(x) v=x.*log(x)-1; >> edit g.m function z=g(y) z=y.^5+y-1; >> [x1 iter1]=gexianfa('f',1,3,1e-10) x1 = 1.7632 iter1 = 6 >> [x2 iter2]=gexianfa('g',0,1,1e-10) x2 = 0.7549 iter2 = 8

MATLAB数值计算-第4章-方程求根

MATLAB数值计算 (读书日记及程序编写) 第四章方程求根 (2)

第四章 方程求根 #二分法 求2的值 转化成方程02-2 =x 最慢的方法是取初值1001=x 02-21>x ,取502=x 这样得到 也可以x0=a, x1=x0+h, 进行扫描,若f(x0)*f(x1)<0, 则扫描成功,有根区间为[x0,x1],否则继续扫描,如果出现x1>b ,表面扫描失败,再缩小步长h, 再次扫描。 >> format long %让显示的值为 M=2,a=1,b=2,k=0; while b-a>eps x=(a+b)/2; if x^2>M b=x else a=x end k=k+1 end 执行后得到的值为: k = 50 b = 1.414213562373095 k = 51 b = 1.414213562373095 k = 52 最后得到的值就是Matlab 能表达的最接近的值。 #牛顿法

求解f(x)=0的牛顿法是在f(x)画一条切线,确定切线与x 轴的焦点,通过迭代 ) (x f )f(x -n n 1'=+n n x x 对于平方根的问题,牛顿法简洁有效, 换成f(x)=x^2-M, )(x f n ' =2x 这样 ??? ? ??+==+n n n n x M x M x x 212x -x -n 2n 1 该算法就是反复求x 和M/x 的平均值,Matlab 的程序为: format long %让显示的值为 xprev=2; %取的不等于初值x 的一个值,让判断能继续 x=100; %取的初值为3 while abs(x-xprev)>eps*abs(x) xprev=x; x=0.5*(x+2/x) end x = 1.833333333333333 x = 1.462121212121212 x = 1.414998429894803 x = 1.414213780047198 x = 1.414213562373112 x = 1.414213562373095 x = 1.414213562373095 可见6步很快就收敛 然而,若f(x)不具有连续的、有界的一阶、二阶导数,牛顿法的收敛将变得很慢。 #fzero 函数直接求根 求x^3-1在区间[0,10]上的根 fzero(@(x)x^3-1,[0,10]) ans = 1 fzerogui(@(x)x^3-1,[0,10]) 可以通过在图形界面上选择割点来得到

Matlab多元统计分析程序

Matlab多元统计分析程序 1. 主成分分析M程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 主成分分析 % % 设对变量x1,x2,...,xp进行n次观测,得到n×p数据矩阵x=x(i,j), % 本程序对初始数据进行主成分分析,要求先请将观测矩阵输入到变 % 量x,再运行本程序。 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % 确定观测矩阵x 的尺寸,以便数据标准化. % [n,p]=size(x); % % 数据处理方式设置,即是否先将数据标准化. % fprintf('\n 1---使用原始数据直接计算距离') fprintf('\n 2---使用标准化后的数据计算距离') k=input('请输入你的选择(1~2)'); % % 数据标准化 % switch k case 1 xs=x; case 2 mx=mean(x);

xs=(x-repmat(mx,n,1))./repmat(stdr,n,1); end % % 主成分分析,返回各主成分pc,所谓的z-得分score,x的协方差 % 矩阵的特征值latent和每个数据点的Hotelling统计量tsquare. % [pc score latent tsquare]=princomp(xs) 2. 典型相关分析M程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % 在运行本程序之前,请先把数据输入/导入到MATLAB 的 % 内存空间,并存放在变量x 中,每行存放一个样本。 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % 确定观测矩阵x 的尺寸 % [n,h]=size(x); % % 输入基本参数 % p=input('\n第一组变量的个数p = ? '); fprintf('\n1--使用样本协方差矩阵计算典型相关变量') fprintf('\n2--使用样本相关矩阵计算典型相关变量') ctl=input('\n请输入你的选择'); % % 默认的显著性水平为alpha=0.05,可以改变下面语句中的alpha值。 % alpha=0.05; % % 按要求计算样本协方差矩阵或样本相关矩阵 % switch ctl case 1 st=cov(x); case 2

基于Matlab计算程序的电力系统运行分析课程设计

课程设计 课程名称:电力系统分析 设计题目:基于Matlab计算程序地电力系统运行分析学院:电力工程学院 专业:电气工程自动化 年级: 学生姓名: 指导教师: 日期: 教务处制

目录 前言 (1) 第一章参数计算 (2) 一、目标电网接线图 (2) 二、电网模型地建立 (3) 第二章潮流计算 (6) 一.系统参数地设置 (6) 二.程序地调试 (7) 三、对运行结果地分析 (13) 第三章短路故障地分析计算 (15) 一、三相短路 (15) 二、不对称短路 (16) 三、由上面表对运行结果地分析及在短路中地一些问题 (21) 心得体会 (26) 参考文献 (27)

前言 电力系统潮流计算是电力系统分析中地一种最基本地计算,是对复杂电力系统正常和故障条件下稳态运行状态地计算.潮流计算地目标是求取电力系统在给定运行状态地计算.即节点电压和功率分布,用以检查系统各元件是否过负荷.各点电压是否满足要求,功率地分布和分配是否合理以及功率损耗等.对现有电力系统地运行和扩建,对新地电力系统进行规划设计以及对电力系统进行静态和暂态稳定分析都是以潮流计算为基础.潮流计算结果可用如电力系统稳态研究,安全估计或最优潮流等对潮流计算地模型和方法有直接影响. 在电力系统中可能发生地各种故障中,危害最大且发生概率较高地首推短路故障.产生短路故障地主要原因是电力设备绝缘损坏.短路故障分为三相短路、两相短路、单相接地短路及两相接地短路.其中三相短路时三相电流仍然对称,其余三类短路统成为不对称短路.短路故障大多数发生在架空输电线路.电力系统设计与运行时,要采取适当地措施降低短路故障地发生概率.短路计算可以为设备地选择提供原始数据.

数值分析matlab代码

1、%用牛顿法求f(x)=x-sin x 的零点,e=10^(-6) disp('牛顿法'); i=1; n0=180; p0=pi/3; tol=10^(-6); for i=1:n0 p=p0-(p0-sin(p0))/(1-cos(p0)); if abs(p-p0)<=10^(-6) disp('用牛顿法求得方程的根为') disp(p); disp('迭代次数为:') disp(i) break; end p0=p; end if i==n0&&~(abs(p-p0)<=10^(-6)) disp(n0) disp('次牛顿迭代后无法求出方程的解') end 2、disp('Steffensen加速'); p0=pi/3; for i=1:n0 p1=0.5*p0+0.5*cos(p0); p2=0.5*p1+0.5*cos(p1); p=p0-((p1-p0).^2)./(p2-2.*p1+p0); if abs(p-p0)<=10^(-6) disp('用Steffensen加速求得方程的根为') disp(p); disp('迭代次数为:') disp(i) break; end p0=p; end if i==n0&&~(abs(p-p0)<=10^(-6)) disp(n0) disp('次Steffensen加速后无法求出方程的解') end 1、%使用二分法找到方程 600 x^4 -550 x^3 +200 x^2 -20 x -1 =0 在区间[0.1,1]上的根, %误差限为 e=10^-4 disp('二分法')

a=0.2;b=0.26; tol=0.0001; n0=10; fa=600*(a.^4)-550*(a.^3)+200*(a.^2)-20*a-1; for i=1:n0 p=(a+b)/2; fp=600*(p.^4)-550*(p.^3)+200*(p.^2)-20*p-1; if fp==0||(abs((b-a)/2)0 a=p; else b=p; end end if i==n0&&~(fp==0||(abs((b-a)/2)

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