第十组matlab仿真镜像法

电磁场与电磁波大作业

姓名：马杰学号学号：

刘万康

秦旺

潘尚伟

张一鸣

黄璞

一，实验要求：

运用镜像电荷方法计算和模拟无穷大直角导体内部点电荷电位，电场计算及分布图。

二，什么是镜像法

镜像法是解静电边值问题的一种特殊方法。它主要用来求分布在导体附近的电荷（点电荷、线电荷）产生的场。如在实际工程中，要遇到水平架设的双线传输线的电位、电场计算问题。当传输线离地面距离较小的时候，要考虑地面的影响，地面可以看作一个无穷大的导体平面。由于传输线上所带的电荷靠近导体平面，导体表面会出现感应电荷。此时地面上方的电场由原电荷和感应电荷共同产生。

镜像法是应用唯一性定理的典型范例。在镜像法应用中应注意以下几点：

1)镜像电荷位于待求场域边界之外。

2)将有边界的不均匀空间处理为无限大均匀空间，该均匀空间

中媒质特性与待求场域中一致。

3)实际电荷(或电流)和镜像电荷(或电流)共同作用保持原边界

上的边界条件不变。

三，点电荷对相互正交的两个无限大接地导体平面的

镜像

设在自由空间有一点电荷q 位于无限大接地导体平面上方，且与x 导体平面距离为a,与z 导体平面距离为d.

X

Z

q

d

a

点电荷无限大导体平面

左上半空间的电位分布和电场强度计算可用镜像法解决。待求场域为z>0，x>0空间，边界为x=0,z=0的无限大导体平面，边界条件为在边界上电位为零，即

设想将无限大平面导体撤去，整个空间为自由空间。在原边界之外(-a,0, d)放置一镜像电荷q2， q2=-q ，在(-a,0,-d)放置一镜像电荷q3，当q3=+q ，在(a,0,-d)放置一镜像电荷q4，当q4=-q ，

如图2所示。点电荷q1和镜像电荷q2,在边界上产生的电位满足式所示的边界条件。

X

Z

r3

r1

r2

r

r4

+q

-q

+q -q

图2 镜像法图示

根据镜像法原理，在x>0,z>0空间的电位为点电荷q1和镜像电荷q2,q3,q4所产生的电位叠加，即

}

} 上半空间任一点的电场强度为

电场强度的三个分量分别为

}

可见，在导体表面x=0,处，，只有存在,在导体表面z=0处，即导体表面上法向电场存在。导体表面感应电荷分布可由边界条件决定，即

由式可以看出，导体表面上感应电荷分布是不均匀的，

导体表面上感应电荷为

dxdy=-q

四，MATLAB实现电场线和电位（镜像电荷理想等效）clear

q1=1;

q2=-1;

q3=1;

q4=-1;

x1=2;

x2=-2;

y1=2;

y2=-2;

xm=5;

ym=5;

x=linspace(-xm,xm);

y=linspace(-ym,ym);

[X,Y]=meshgrid(x,y);

R1=sqrt((X-x1).^2+(Y-y1).^2)

R2=sqrt((X-x2).^2+(Y-y1).^2);

R3=sqrt((X-x2).^2+(Y-y2).^2);

R4=sqrt((X-x1).^2+(Y-y2).^2);

U=q1./R1+q2./R2+q3./R3+q4./R4;

u=-4::4;

figure

contour(X,Y,U,u)

grid on

legend(num2str(u'))

hold on

plot([-xm;xm],[0;0])

plot([0;0],[-ym;ym])

plot(x1,y1,'o','MarkerSize',12)

plot(x2,y1,'o','MarkerSize',12)

plot(x2,y2,'o','MarkerSize',12)

plot(x1,y2,'o','MarkerSize',12)

[Ex,Ey]=gradient(-U,x(2)-x(1),y(2)-y(1));

dth1=10;

th1=(dth1:dth1:360)*pi/180;

r0=;

x1m=r0*cos(th1)+x1;

y1m=r0*sin(th1)+y1;

x2m=r0*cos(th1)+x2;

y2m=r0*sin(th1)+y2;

streamline(X,Y,Ex,Ey,x1m,y1m)

streamline(X,-Y,Ex,-Ey,x1m,-y1m)

streamline(X,Y,Ex,Ey,x2m,y2m)

streamline(X,-Y,Ex,-Ey,x2m,-y2m)

axis equal tight

title('点电荷的电场线与等势线','fontsize',20) xlabel('r','fontsize',16)

ylabel('E(U)','fontsize',16)

txt=['电荷:\itQ\rm_1=' num2str(q1)];

text(-xm,,txt,'fontsize',16)

txt=[',\itQ\rm_2=' num2str(q2)];

text(-xm+xm/2,,txt,'fontsize',16)

txt=[', \itQ\rm_3=' num2str(q3)];

text(-xm,,txt,'fontsize',16)

txt=[',\itQ\rm_4=' num2str(q4)];

text(-xm+xm/2,,txt,'fontsize',16)

text,,txt,'fontsize',16)

结果：

若改变U，使其扩大10倍，则其图形为：

由图不难看出，等势线与电场线垂直，并且电场线密集的地方，等

势线也密集。

三维电势图

由上图可以很好的理解平面上点电荷的电场线和电势线的分布规律，但要想形象的理解电荷电势的变化规律，则需借助三维仿真功能。

由于在点荷处分母会出现零的情况，因此在半径里增加一个小量.这样既不会对结果造成太大影响，又能完成计算。

Matlib程序：

[x,y]=meshgrid(-2::2,-2::2);

z=1./sqrt((x-1).^2+(y-1).^2+-1./sqrt((x-1).^2+(y+1).^2++1./sqrt((x+1).^2+(y+1).^2+- 1./sqrt((x-1).^2+(y+1).^2+;

Surf(x,y,z)

Shading interp

Colormap(jet)

三维图形：

五、总结和体会：

由于电场看不见，摸不着，实验中通过仿真软件MATLAB 绘出的电场（或电势）的分布图，让我们对电场这种物质有了更深的感性认识，对于相应知识的理解和吸收有很大的帮助。在以前的学习中，我仅只是使用MATLAB 的数值计算的功能，通过这个实验，对于MATLAB 强大的仿真功能有了更加深刻的了解，为深层次的学习此软件开了一个很好的头。通过MATLAB 画出的电场线和等势线能加深我们对电场的了解，在画图的过程中，我明白了当四个电荷电量相等时，电场线和等势线对中垂线是对称的，电场线与等势线总是垂直的。

基于Matlab的FM仿真实现

摘要 本次设计主要是以Matlab为基础平台，对FM信号进行仿真。介绍了FM信号，及其调制和解调的基本原理，并设计M文件，分析在混入噪声环境下的波形失真，以及分析FM的抗噪声性能。本设计的主要目的是对Matlab的熟悉和对模拟通信理论的更深化理解。 关键词：Matlab；FM；噪声

前言 (2) 1 设计基础 (3) 1.1 Matlab及M文件的简介 (3) 1.2模拟调制概述 (4) 1.2.1模拟调制系统各个环节分析 (5) 1.2.2 模拟调制的意义 (6) 2 FM基本原理与实现 (7) 2.1 FM的基本原理 (7) 2.1.1调制 (7) 2.1.2解调 (8) 2.2 FM的实现 (8) 2.2.1 FM调制的实现 (8) 2.2.2 FM解调的实现 (9) 2.3 调频系统的抗噪声性能 (10) 2.3.1 高斯白噪声信道特性 (10) 3 FM的仿真实现与分析 (14) 3.1 未加噪声的FM解调实现 (14) 3.2 叠加噪声时的 FM解调 (16) 总结 (20) 致谢 (21) 参考文献 (22) 附录 (23)

通信按照传统的理解就是信息的传输。在当今高度信息化的社会，信息和通信已成为现代社会的命脉。信息作为一种资源，只有通过广泛传播与交流，才能产生利用价值，促进社会成员之间的合作，推动社会生产力的发展，创造出巨大的经济效益。而通信作为传输信息的手段或方式，与传感技术、计算机技术相融合，已成为21世纪国际社会和世界经济发展的强大动力。可以预见，未来的通信对人们的生活方式和社会的发展将会产生更加重大和意义深远的影响。 在通信系统中，从消息变换过来的原始信号所占的有效频带往往具有频率较低的频谱分量(例如语音信号)，如果将这种信号直接在信道中进行传输，则会严重影响信息传送的有效性和可靠性，因此这种信号在许多信道中均是不适宜直接进行传输的。在通信系统的发射端通常需要有调制过程，将调制信号的频谱搬移到所希望的位置上，使之转换成适于信道传输或便于信道多路复用的已调信号；而在接收端则需要有解调过程，以恢复原来有用的信号。调制解调方式常常决定了一个通信系统的性能。随着数字化波形测量技术和计算机技术的发展，可以使用数字化方法实现调制与解调过程。 调制在通信系统中具有重要的作用。通过调制，不仅可以进行频谱搬移，把调制信号的频谱搬移到所希望的位置上，从而将调制信号转换成适合于信道传输或便于信道多路复用的已调信号，而且它对系统的传输有效性和传输可靠性有着很大的影响。调制方式往往决定了一个通信系统的性能。调制技术是指把基带信号变换成传输信号的技术。基带信号是原始的电信号，一般是指基本的信号波形，在数字通信中则指相应的电脉冲。在无线遥测遥控系统和无线电技术中调制就是用基带信号控制高频载波的参数（振幅、频率和相位），使这些参数随基带信号变化。用来控制高频载波参数的基带信号称为调制信号。未调制的高频电振荡称为载波（可以是正弦波，也可以是非正弦波，如方波、脉冲序列等）。被调制信号调制过的高频电振荡称为已调波或已调信号。已调信号通过信道传送到接收端，在接收端经解调后恢复成原始基带信号。

基于MATLAB的智能天线及仿真

基于M A T L A B的智能天 线及仿真 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

摘要 随着移动通信技术的发展，与日俱增的移动用户数量和日趋丰富的移动增值服务，使无线通信的业务量迅速增加，无限电波有限的带宽远远满足不了通信业务需求的增长。另一方面，由于移动通信系统中的同频干扰和多址干扰的影响严重，更影响了无线电波带宽的利用率。并且无线环境的多变性和复杂性，使信号在无线传输过程中产生多径衰落和损耗。这些因素严重地限制了移动通信系统的容量和性能。因此为了适应通信技术的发展，迫切需要新技术的出现来解决这些问题。这样智能天线技术就应运而生。智能天线是近年来移动通信领域中的研究热点之一，应用智能天线技术可以很好地解决频率资源匮乏问题，可以有效地提高移动通信系统容量和服务质量。开展智能天线技术以及其中的一些关键技术研究对于智能天线在移动通信中的应用有着重要的理论和实际意义。 论文的研究工作是在MATLAB软件平台上实现的。首先介绍了智能天线技术的背景；其次介绍了智能天线的原理和相关概念，并对智能天线实现中的若干问题，包括:实现方式、性能度量准则、智能自适应算法等进行了分析和总结。着重探讨了基于MATLAB的智能天线的波达方向以及波束形成，阐述了music和capon两种求来波方向估计的方法，并对这两种算法进行了计算机仿真和算法性能分析; 关键字:智能天线；移动通信；自适应算法；来波方向； MUSIC算法 Abstract With development of mobile communication technology，mobile users and communication，increment service are increasing，this make wireless services increase so that bandwidth of wireless wave is unfit for development of communication，On the other hand，much serious Co-Channel Interruption and the Multiple Address interruption effect utilize rate of wireless wave’s bandwidth，so the transported signals are declined and wear down，All this has strong bad effect on the capacity and

基于MATLAB的模拟调制系统仿真与测试(AM调制)

闽江学院 《通信原理设计报告》 题目：基于MATLAB的模拟调制系统仿真与测试学院：计算机科学系 专业：12通信工程 组长：曾锴（3121102220） 组员：薛兰兰（3121102236） 项施旭（3121102222） 施敏（3121102121） 杨帆（3121102106） 冯铭坚（3121102230） 叶少群（3121102203） 张浩（3121102226） 指导教师：余根坚 日期：2014年12月29日——2015年1月4日

摘要在通信技术的发展中，通信系统的仿真是一个重点技术，通过调制能够将信号转化成适用于无线信道传输的信号。 在模拟调制系统中最常用最重要的调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。在幅度调制中，文中以调幅、双边带和单边带调制为研究对象，从原理等方面阐述并进行仿真分析；在角度调制中，以常用的调频和调相为研究对象，说明其调制原理，并进行仿真分析。利用MATLAB下的Simulink工具箱对模拟调制系统进行仿真，并对仿真结果进行时域及频域分析，比较各个调制方式的优缺点，从而更深入地掌握模拟调制系统的相关知识，通过研究发现调制方式的选取通常决定了一个通信系统的性能。 关键词模拟调制；仿真；Simulink 目录 第一章绪论 (1) 1.1 引言 (1) 1.2 关键技术 (1) 1.3 研究目的及意义 (2) 1.4 本文工作及内容安排 (2) 第二章模拟调制原理 (3) 2.1 幅度调制原理 (3) 2.1.1 AM调制 (4) 第三章基于Simulink的模拟调制系统仿真与分析 (6) 3.1 Simulink工具箱简介 (6) 3.2 幅度调制解调仿真与分析 (8) 3.2.1 AM调制解调仿真及分析 (8) 第四章总结 (12) 4.1 代码 (13) 4.2 总结 (14)

时域有限差分法的Matlab仿真

时域有限差分法的Matlab仿真 关键词: Matlab 矩形波导时域有限差分法 摘要：介绍了时域有限差分法的基本原理，并利用Matlab仿真，对矩形波导谐振腔中的电磁场作了模拟和分析。 关键词：时域有限差分法；Matlab；矩形波导；谐振腔 目前，电磁场的时域计算方法越来越引人注目。时域有限差分（Finite Difference Time Domain，FDTD）法［1］作为一种主要的电磁场时域计算方法，最早是在1966年由K. S. Yee提出的。这种方法通过将Maxwell旋度方程转化为有限差分式而直接在时域求解，通过建立时间离散的递进序列，在相互交织的网格空间中交替计算电场和磁场。经过三十多年的发展，这种方法已经广泛应用到各种电磁问题的分析之中。 Matlab作为一种工程仿真工具得到了广泛应用［2］。用于时域有限差分法，可以简化编程，使研究者的研究重心放在FDTD法本身上，而不必在编程上花费过多的时间。 下面将采用FDTD法，利用Matlab仿真来分析矩形波导谐振腔的电磁场，说明了将二者结合起来的优越性。 1FDTD法基本原理 时域有限差分法的主要思想是把Maxwell方程在空间、时间上离散化，用差分方程代替一阶偏微分方程，求解差分方程组，从而得出各网格单元的场值。FDTD 空间网格单元上电场和磁场各分量的分布如图1所示。 电场和磁场被交叉放置，电场分量位于网格单元每条棱的中心，磁场分量位于网格单元每个面的中心，每个磁场（电场）分量都有4个电场（磁场）分量环绕。这样不仅保证了介质分界面上切向场分量的连续性条件得到自然满足，而且

还允许旋度方程在空间上进行中心差分运算，同时也满足了法拉第电磁感应定律和安培环路积分定律，也可以很恰当地模拟电磁波的实际传播过程。 1.1Maxwell方程的差分形式 旋度方程为： 将其标量化，并将问题空间沿3个轴向分成若干网格单元，用Δx，Δy和Δz 分别表示每个网格单元沿3个轴向的长度，用Δt表示时间步长。网格单元顶点的坐标（x，y，z）可记为： 其中：i，j，k和n为整数。 同时利用二阶精度的中心有限差分式来表示函数对空间和时间的偏导数，即可得到如下FDTD基本差分式： 由于方程式里出现了半个网格和半个时间步，为了便于编程，将上面的差分式改写成如下形式：

主成分分析报告matlab程序

Matlab编程实现主成分分析 .程序结构及函数作用 在软件Matlab中实现主成分分析可以采取两种方式实现：一是通过编程来实现；二是直接调用Matlab种自带程序实现。下面主要主要介绍利用Matlab的矩阵计算功能编程实现主成分分析。 1程序结构 2函数作用 Cwstd.m——用总和标准化法标准化矩阵 Cwfac.m——计算相关系数矩阵；计算特征值和特征向量；对主成分进行排序；计算各特征值贡献率；挑选主成分（累计贡献率大于85%），输出主成分个数；计算主成分载荷 Cwscore.m——计算各主成分得分、综合得分并排序 Cwprint.m——读入数据文件；调用以上三个函数并输出结果

3.源程序 3.1 cwstd.m总和标准化法标准化矩阵 %cwstd.m,用总和标准化法标准化矩阵 function std=cwstd(vector) cwsum=sum(vector,1); %对列求和 [a,b]=size(vector); %矩阵大小,a为行数,b为列数 for i=1:a for j=1:b std(i,j)= vector(i,j)/cwsum(j); end end 3.2 cwfac.m计算相关系数矩阵 %cwfac.m function result=cwfac(vector); fprintf('相关系数矩阵:\n') std=CORRCOEF(vector) %计算相关系数矩阵 fprintf('特征向量(vec)及特征值(val)：\n') [vec,val]=eig(std) %求特征值(val)及特征向量(vec) newval=diag(val) ; [y,i]=sort(newval) ; %对特征根进行排序，y为排序结果，i为索引fprintf('特征根排序：\n') for z=1:length(y) newy(z)=y(length(y)+1-z); end fprintf('%g\n',newy) rate=y/sum(y); fprintf('\n贡献率：\n') newrate=newy/sum(newy) sumrate=0; newi=[]; for k=length(y):-1:1 sumrate=sumrate+rate(k); newi(length(y)+1-k)=i(k); if sumrate>0.85 break; end end %记下累积贡献率大85%的特征值的序号放入newi中fprintf('主成分数：%g\n\n',length(newi)); fprintf('主成分载荷：\n') for p=1:length(newi)

14元阵列天线方向图及其MATLAB仿真

14元阵列天线方向图及其MATLAB仿真

阵列天线方向图及其MATLAB 仿真 1设计目的 1.了解阵列天线的波束形成原理写出方向图函数 2.运用MATLAB 仿真阵列天线的方向图曲线 3.变换各参量观察曲线变化并分析参量间的关系 2设计原理 阵列天线：阵列天线是一类由不少于两个天线单元规则或随机排列并通过适当激励获得预定辐射特性的特殊天线。 阵列天线的辐射电磁场是组成该天线阵各单元辐射场的总和—矢量和由于各单元的位置和馈电电流的振幅和相位均可以独立调整，这就使阵列天线具有各种不同的功能，这些功能是单个天线无法实现的。 在本次设计中，讨论的是均匀直线阵天线。均匀直线阵是等间距，各振源电流幅度相等，而相位依次递增或递减的直线阵。均匀直线阵的方向图函数依据方向图乘积定理，等于元因子和阵因子的乘积。 二元阵辐射场： 式中： 类似二元阵的分析，可以得到N 元均匀直线振的辐射场： 令 ，可得到H 平面的归一化方向图函数，即阵因子的方向函数： 式中：ζφθψ+=cos sin kd 均匀直线阵最大值发生在0=ψ 处。由此可以得出 ])[,(212121ζθθθ?θj jkr jkr m e r e r e F E E E E --+=+=12 cos ),(21jkr m e F r E E -=ψ?θθζ φθψ+=cos sin kd ∑-=+-=10)cos sin (),(N i kd ji jkr m e e r F E E ζ?θθ?θ2πθ=)2/sin()2/sin(1)(ψψψN N A =kd m ζ?-=cos

这里有两种情况最为重要。 1.边射阵，即最大辐射方向垂直于阵轴方向，此时 ，在垂直于阵轴的方向上，各元观察点没有波程差，所以各元电流不需要有相位差。 2.端射振，计最大辐射方向在阵轴方向上，此时0=m ?或π，也就是说阵的各元电流沿阵轴方向依次超前或滞后kd 。 3设计过程 本次设计的天线为14元均匀直线阵天线，天线的参数为：d=λ/2，N=14相位滞后的端射振天线。基于MATLAB 可实现天线阵二维方向图和三维方向图的图形分析。 14元端射振天线H 面方向图的源程序为： a=linspace(0,2*pi); b=linspace(0,pi); f=sin((cos(a).*sin(b)-1)*(14/2)*pi)./(sin((cos(a).*sin(b)-1)*pi/2)*14); polar(a,f.*sin(b)); title('14元端射振的H 面方向图 ，d=/2,相位=滞后'); 得到的仿真结果如图所示： 14元端射振天线三维方向图的源程序为： y1=(f.*sin(a))'*cos(b); z1=(f.*sin(a))'*sin(b); x1=(f.*cos(a))'*ones(size(b)); surf(x1,y1,z1); 2 π?±=m

基于MATLAB的模拟信号频率调制(FM)与解调分析

课程设计任务书 学生姓名：杨刚专业班级：电信1302 指导教师：工作单位：武汉理工大学 题目：信号分析处理课程设计 －基于MATLAB的模拟信号频率调制（FM）与解调分析 初始条件： 1.Matlab6.5以上版本软件； 2.先修课程：通信原理等； 要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求） 1、利用MATLAB中的simulink工具箱中的模块进行模拟频率（FM）调制与解调，观 察波形变化 2、画出程序设计框图，编写程序代码，上机运行调试程序，记录实验结果（含计算结 果和图表等），并对实验结果进行分析和总结； 3、课程设计说明书按学校统一规范来撰写，具体包括： ⑴目录；⑵理论分析； ⑶程序设计；⑷程序运行结果及图表分析和总结； ⑸课程设计的心得体会（至少800字，必须手写。）； ⑹参考文献（不少于5篇）。 时间安排： 周一、周二查阅资料，了解设计内容； 周三、周四程序设计，上机调试程序； 周五、整理实验结果，撰写课程设计说明书。 指导教师签名： 2013 年 7月 2 日 系主任（或责任教师）签名： 2013年 7月 2日

目录 1 Simulink简介 (1) 1.1 Matlab简介······················································错误！未定义书签。 1.2 Simulink介绍 ···················································错误！未定义书签。 2 原理分析 ·····························································错误！未定义书签。 2.1通信系统 ·························································错误！未定义书签。 2.1.1通信系统的一般模型 ···································错误！未定义书签。 2.1.2 模拟通信系统 (3) 2.2 FM调制与解调原理···········································错误！未定义书签。 3 基于Matlab方案设计 (6) 3.1 Matlab代码 (6) 3.2 Matlab仿真 (8) 4 基于Simulink方案设计 (12) 4.1 使用Simulink建模和仿真的过程 (12) 4.1.1 Simulink模块库简介 (12) 4.1.2 调制解调模块库简介 (13) 4.2 FM调制与解调电路及仿真 (14) 4.3 仿真结果分析 (17) 5 心得体会 ·····························································错误！未定义书签。 6 参考文献 (20) 本科生课程设计评定表

各种BP学习算法MATLAB仿真

3.3.2 各种BP学习算法MATLAB仿真 根据上面一节对BP神经网络的MATLAB设计，可以得出下面的通用的MATLAB程序段，由于各种BP学习算法采用了不同的学习函数，所以只需要更改学习函数即可。 MATLAB程序段如下： x=-4:0.01:4; y1=sin((1/2)*pi*x)+sin(pi*x); %trainlm函数可以选择替换 net=newff(minmax(x),[1,15,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainparam.epochs=2000; net.trainparam.goal=0.00001; net=train(net,x,y1); y2=sim(net,x); err=y2-y1; res=norm(err); %暂停，按任意键继续 Pause %绘图，原图（蓝色光滑线）和仿真效果图（红色+号点线） plot(x,y1); hold on plot(x,y2,'r+'); 注意：由于各种不确定因素，可能对网络训练有不同程度的影响，产生不同的效果。如图3-8。 标准BP算法（traingd）

图3-8 标准BP算法的训练过程以及结果（原图蓝色线，仿真图+号线）增加动量法(traingdm) 如图3-9。 图3-9 增加动量法的训练过程以及结果（原图蓝色线，仿真图+号线）弹性BP算法（trainrp）如图3-10 图3-10 弹性BP算法的训练过程以及结果（原图蓝色线，仿真图+号线）

动量及自适应学习速率法（traingdx）如图3-11。 图3-11 动量及自适应学习速率法的训练过程以及结果（原图蓝色线，仿真图+号线）共轭梯度法(traincgf)如图3-12。

层次分析报告法及matlab程序

层次分析法建模 层次分析法（AHP－Analytic Hierachy process）---- 多目标决策方法 70 年代由美国运筹学家T·L·Satty提出的，是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法论。吸收利用行为科学的特点，是将决策者的经验判断给予量化，对目标（因素）结构复杂而且缺乏必要的数据情况下，採用此方法较为实用，是一种系统科学中，常用的一种系统分析方法，因而成为系统分析的数学工具之一。 传统的常用的研究自然科学和社会科学的方法有： 机理分析方法：利用经典的数学工具分析观察的因果关系； 统计分析方法：利用大量观测数据寻求统计规律，用随机数学方法描述（自然现象、 社会现象）现象的规律。 基本内容：（1）多目标决策问题举例AHP建模方法 （2）AHP建模方法基本步骤 （3）AHP建模方法基本算法 （3）AHP建模方法理论算法应用的若干问题。 参考书：1、姜启源，数学模型（第二版，第9章；第三版，第8章），高等教育出版社 2、程理民等，运筹学模型与方法教程，（第10章），清华大学出版社 3、《运筹学》编写组，运筹学（修订版），第11章，第7节，清华大学出版社 一、问题举例： A．大学毕业生就业选择问题 获得大学毕业学位的毕业生，“双向选择”时，用人单位与毕业生都有各自的选择标准和要求。就毕业生来说选择单位的标准和要求是多方面的，例如： ①能发挥自己的才干为国家作出较好贡献（即工作岗位适合发挥专长）； ②工作收入较好（待遇好）； ③生活环境好（大城市、气候等工作条件等）； ④单位名声好（声誉-Reputation）； ⑤工作环境好（人际关系和谐等） ⑥发展晋升（promote, promotion）机会多（如新单位或单位发展有后劲）等。 问题：现在有多个用人单位可供他选择，因此，他面临多种选择和决策，问题是他将如何作出决策和选择？——或者说他将用什么方法将可供选择的工作单位排序？

用matlab 仿真不同天线阵列个天线的相关系数

2.3.1 阵列几何图 天线阵可以是各种排列，下图所示分别为圆阵(UCA)、线阵(ULA)、矩形阵(URA)排列方式与空间来波方向关系图，为简化整列分析，假设阵元间不考虑耦合，L 为天线数目，天线间距相等且均为d ，为入射在阵列上的水平波达角，为垂直波达角。 图2- 1 阵列排列方式与空间来波方向的关系 1） 圆阵排列方式的天线响应矢量为： 011cos() cos() cos() cos() (,)[,,...,,...,]l L j j j j T U C A a e e e e ξ?ψξ?ψξ?ψξ?ψ θ?-----= 公 式2- 1 其中2/,0,1,...,1l l L l L ψπ==-为第l 天线阵元的方位角，sin(),w w k r k ξθ=为波 数 2） 线阵排列方式的天线响应矢量为： cos sin (1)cos sin (,)[1,,...,]w w jk d jk d L T U LA a e e ?θ ?θ θ?-= 公式2- 2 3） 矩形阵列方式的天线响应矢量为： (1)()[(1)] (1)[(1)(1)](,)(()())[1,,...,,,,... ,...,,...,] T jv j p v ju j u v u URA N p j u p v j N u j N u p v T a vec a u a v e e e e e e e θ?-++---+-== 公式2- 3 ,N P 分别为x ，y 方向的天线数目，这里设x y d d =， (1)()[1,,...,]ju j N u T N a u e e -=； cos sin w x u k d ?θ=； (1)()[1,,...,]jv j p v T p a v e e -=；

内点法matlab仿真doc资料

编程方式实现： 1.惩罚函数 function f=fun(x,r) f=x(1,1)^2+x(2,1)^2-r*log(x(1,1)-1); 2.步长的函数 function f=fh(x0,h,s,r) %h为步长 %s为方向 %r为惩罚因子 x1=x0+h*s; f=fun(x1,r); 3. 步长寻优函数 function h=fsearchh(x0,r,s) %利用进退法确定高低高区间，利用黄金分割法进行求解h1=0;%步长的初始点 st=0.001; %步长的步长 h2=h1+st; f1=fh(x0,h1,s,r); f2=fh(x0,h2,s,r); if f1>f2 h3=h2+st; f3=fh(x0,h3,s,r); while f2>f3 h1=h2; h2=h3; h3=h3+st; f2=f3; f3=fh(x0,h3,s,r); end else st=-st; v=h1; h1=h2; h2=v; v=f1; f1=f2; f2=v; h3=h2+st; f3=fh(x0,h3,s,r); while f2>f3 h1=h2; h2=h3; h3=h3+st; f2=f3;

f3=fh(x0,h3,s,r); end end %得到高低高的区间 a=min(h1,h3); b=max(h1,h3); %利用黄金分割点法进行求解 h1=1+0.382*(b-a); h2=1+0.618*(b-a); f1=fh(x0,h1,s,r); f2=fh(x0,h2,s,r); while abs(a-b)>0.0001 if f1>f2 a=h1; h1=h2; f1=f2; h2=a+0.618*(b-a); f2=fh(x0,h2,s,r); else b=h2; h2=h1; f2=f1; h1=a+0.382*(b-a); f1=fh(x0,h1,s,r); end end h=0.5*(a+b); 4. 迭代点的寻优函数 function f=fsearchx(x0,r,epson) x00=x0; m=length(x0); s=zeros(m,1); for i=1:m s(i)=1; h=fsearchh(x0,r,s); x1=x0+h*s; s(i)=0; x0=x1; end while norm(x1-x00)>epson x00=x1; for i=1:m s(i)=1; h=fsearchh(x0,r,s);

matlab动力学分析程序详解

1 1.微分方程的定义 对于duffing 方程03 2 =++x x x ω ，先将方程写作??? --==3 1122 21x x x x x ω function dy=duffing(t,x) omega=1;%定义参数 f1=x(2); f2=-omega^2*x(1)-x(1)^3; dy=[f1;f2]; 2.微分方程的求解 function solve (tstop) tstop=500;%定义时间长度 y0=[0.01;0];%定义初始条件 [t,y]=ode45('duffing',tstop,y0,[]); function solve (tstop) step=0.01;%定义步长 y0=rand(1,2);%随机初始条件 tspan=[0:step:500];%定义时间范围 [t,y]=ode45('duffing',tspan,y0); 3.时间历程的绘制 时间历程横轴为t ，纵轴为y ，绘制时只取稳态部分。 plot(t,y(:,1));%绘制y 的时间历程 xlabel('t')%横轴为t ylabel('y')%纵轴为y grid;%显示网格线

2 axis([460 500 -Inf Inf])%图形显示范围设置 4.相图的绘制 相图的横轴为y ，纵轴为dy/dt ，绘制时也只取稳态部分。红色部分表示只取最后1000个点。 plot(y(end-1000:end ,1),y(end-1000:end ,2));%绘制y 的时间历程 xlabel('y')%横轴为y ylabel('dy/dt')%纵轴为dy/dt grid;%显示网格线 5.Poincare 映射的绘制 对于不同的系统，Poincare 截面的选取方法也不同 对于自治系统一般每过其对应线性系统的固有周期，截取一次 对于非自治系统，一般每过其激励的周期，截取一次 例程：duffing 方程03 2=++x x x ω 的poincare 映射 function poincare(tstop) global omega; omega=1; T=2*pi/omega;%线性系统的周期或激励的周期 step=T/100;%定义步长为T/100 y0=[0.01;0];%初始条件 tspan=[0:step:100*T];%定义时间范围 [t,y]=ode45('duffing',tspan,y0); for i=5000:100:10000%稳态过程每个周期取一个点 plot(y(i,1),y(i,2),'b.'); hold on;% 保留上一次的图形 end xlabel('y');ylabel('dy/dt');

MATLAB仿真天线阵代码

天线阵代码 一、 clc clear all f=3e9; N1=4;N2=8;N3=12; a=pi/2; %馈电相位差 i=1; %天线电流值 lambda=(3e8)/f; %lambda=c/f 波长 d=lambda/2; beta=2.*pi/lambda; W=-2*pi:0.001:2*pi; y1=sin((N1.*W./2))./(N1.*(sin(W./2))); %归一化阵因子 y1=abs(y1); r1=max(y1); y2=sin((N2.*W./2))./(N2.*(sin(W./2))); %归一化阵因子 y2=abs(y2); r2=max(y2); y3=sin((N3.*W./2))./(N3.*(sin(W./2))); %归一化阵因子 y3=abs(y3); r3=max(y3); %归一化阵因子绘图程序, figure(1) subplot(311);plot(W,y1) ; grid on; %绘出N=4等幅等矩阵列的归一化阵因子 xlabel('f=3GHz,N=4,d=1/2波长,a=π/2') subplot(312);plot(W,y2) ; grid on; %绘出N=8等幅等矩阵列的归一化阵因子 xlabel('f=3GHz,N=8,d=1/2波长,a=π/2') subplot(313);plot(W,y3) ; grid on; %绘出N=12等幅等矩阵列的归一化阵因子 xlabel('f=3GHz,N=12,d=1/2波长,a=π/2') %--------------------- %只有参数N改变的天线方向图 t=0:0.01:2*pi; W=a+(beta.*d.*cos(t)); z1=(N1/2).*(W);

实验一 模拟通信的MATLAB仿真

实验一 模拟通信的MATLAB 仿真 姓名：左立刚 学号：031040522 简要说明： 实验报告注意包括AM ，DSB ，SSB ，VSB ，FM 五种调制与解调方式的实验原理，程序流程图，程序运行波形图，simulink 仿真模型及波形，心得体会，最后在附录中给出了m 语言的源程序代码。 一．实验原理 1．幅度调制（AM ） 幅度调制（AM ）是指用调制信号去控制高频载波的幅度，使其随调制信号呈线性变化的过程。AM 信号的数学模型如图3-1所示。 图2-1 AM 信号的数学模型 为了分析问题的方便，令 δ =0， 1.1 AM 信号的时域和频域表达式 ()t S AM =[A 0 +m ()t ]cos t c ω （2-1） ()t S AM =A 0 π[()()ωωωωδC C ++-]+()()[]ωωωωc c M M ++-2 1 （2-2）

AM 信号的带宽 2 =B AM f H （2-3） 式中， f H 为调制信号的最高频率。 2.1.3 AM 信号的功率P AM 与调制效率 η AM P AM =()222 2 t m A +=P P m c + （2-4） 式中，P C =2 A 为不携带信息的载波功率；()2 2 t m P m =为携带信息的边带 功率。 ()() t t m A m P P AM C AM 2 2 2+= = η （2-5） AM 调制的优点是可用包络检波法解调，不需要本地同步载波信号，设备简单。AM 调制的最大缺点是调制效率低。 2.2、双边带调制（DSB ） 如果将在AM 信号中载波抑制，只需在图3-1中将直流 A 0 去掉，即可输出 抑制载波双边带信号。 2.2.1 DSB 信号的时域和频域表达式 ()()t t m t c DSB S ωcos = （2-6） ()()()[]ωωωωωC C DSB M M S ++-=2 1 （2-7） DSB 信号的带宽 f B B H AM DSB 2 == （2-8）

PID控制算法的matlab仿真

PID 控制算法的matlab 仿真 PID 控制算法就是实际工业控制中应用最为广泛的控制算法,它具有控制器设计简单,控制效果好等优点。PID 控制器参数的设置就是否合适对其控制效果具有很大的影响,在本课程设计中一具有较大惯性时间常数与纯滞后的一阶惯性环节作为被控对象的模型对PID 控制算法进行研究。被控对象的传递函数如下: ()1d s f Ke G s T s τ-= + 其中各参数分别为30,630,60f d K T τ===。MATLAB 仿真框图如图1所示。 图1 2 具体内容及实现功能 2、1 PID 参数整定 PID 控制器的控制参数对其控制效果起着决定性的作用,合理设置控制参数就是取得较好的控制效果的先决条件。常用的PID 参数整定方法有理论整定法与实验整定法两类,其中常用的实验整定法由扩充临界比例度法、试凑法等。在此处选用扩充临界比例度法对PID 进行整定,其过程如下: 1) 选择采样周期 由于被控对象中含有纯滞后,且其滞后时间常数为 60d τ=,故可选择采样周期1s T =。 2) 令积分时间常数i T =∞,微分时间常数0d T =,从小到大调节比例系数K , 使得系统发生等幅震荡,记下此时的比例系数k K 与振荡周期k T 。 3) 选择控制度为 1.05Q =,按下面公式计算各参数:

0.630.490.140.014p k i k d k s k K K T T T T T T ==== 通过仿真可得在1s T =时,0.567,233k k K T ==,故可得: 0.357,114.17,32.62, 3.262p i d s K T T T ==== 0.0053.57 p s i i p d d s K T K T K T K T === = 按此组控制参数得到的系统阶跃响应曲线如图2所示。 01002003004005006007008009001000 0.20.40.60.811.21.41.6 1.8 图2 由响应曲线可知,此时系统虽然稳定,但就是暂态性能较差,超调量过大,且响应曲线不平滑。根据以下原则对控制器参数进行调整以改善系统的暂态过程: 1) 通过减小采样周期,使响应曲线平滑。 2) 减小采样周期后,通过增大积分时间常数来保证系统稳定。 3) 减小比例系数与微分时间常数,以减小系统的超调。 改变控制器参数后得到系统的阶跃响应曲线如图3所示,系统的暂态性能得到明显改善、

MATLAB仿真天线阵代码

天线阵代码 .pudn./downloads164/sourcecode/math/detail750575.htm l 一、 clc clear all f=3e9; N1=4;N2=8;N3=12; a=pi/2; %馈电相位差 i=1; %天线电流值 lambda=(3e8)/f; %lambda=c/f 波长 d=lambda/2; beta=2.*pi/lambda; W=-2*pi:0.001:2*pi; y1=sin((N1.*W./2))./(N1.*(sin(W./2))); %归一化阵因子 y1=abs(y1); r1=max(y1); y2=sin((N2.*W./2))./(N2.*(sin(W./2))); %归一化阵因子 y2=abs(y2); r2=max(y2); y3=sin((N3.*W./2))./(N3.*(sin(W./2))); %归一化阵因子 y3=abs(y3);

r3=max(y3); %归一化阵因子绘图程序, figure(1) subplot(311);plot(W,y1) ; grid on; %绘出N=4等幅等矩阵列的归一化阵因子 xlabel('f=3GHz,N=4,d=1/2波长,a=π/2') subplot(312);plot(W,y2) ; grid on; %绘出N=8等幅等矩阵列的归一化阵因子 xlabel('f=3GHz,N=8,d=1/2波长,a=π/2') subplot(313);plot(W,y3) ; grid on; %绘出N=12等幅等矩阵列的归一化阵因子 xlabel('f=3GHz,N=12,d=1/2波长,a=π/2') %--------------------- %只有参数N改变的天线方向图 t=0:0.01:2*pi; W=a+(beta.*d.*cos(t)); z1=(N1/2).*(W); z2=(1/2).*(W); W1=sin(z1)./(N1.*sin(z2)); %非归一化的阵因子K1 K1=abs(W1); %---------------------- W=a+(beta.*d.*cos(t));

MATLAB仿真 BPSK调制

matlab BPSK 调制与解调 1、调制 clear all; g=[1 0 1 0 1 0 0 1];%基带信号 f=100; %载波频率 t=0:2*pi/99:2*pi; cp=[];sp=[]; mod=[];mod1=[];bit=[]; for n=1:length(g); if g(n)==0; die=-ones(1,100); %Modulante se=zeros(1,100); % else g(n)==1; die=ones(1,100); %Modulante se=ones(1,100); % end c=sin(f*t); cp=[cp die]; mod=[mod c]; bit=[bit se]; end bpsk=cp.*mod; subplot(2,1,1);plot(bit,'LineWidth',1.5);grid on; title('Binary Signal'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]); subplot(2,1,2);plot(bpsk,'LineWidth',1.5);grid on; title('ASK modulation'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]); 2、调制解调加噪声 clc; close all; clear; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % 假定：

% 2倍载波频率采样的bpsk信号 % 调制速率为在波频率的 N/2m % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% m=128; N=512; n=1:1:N; N0=0.5*randn(1,N) %噪声 h0=zeros(1,N); % 30阶低通滤波器 h0 f = [0 0.3 0.3 1]; w0 = [1 1 0 0]; b = fir2(30,f,w0); [h,w] = freqz(b,1,N/2); h0(1,1:N/2)=abs(h'); for i=1:N/2 h0(1,N-i+1)=h0(1,i); end; %%%%%%%%% 随机序列 a=rand(1,m); for i=1:m if(a(1,i)>0.5) a(1,i)=1; else a(1,i)=-1; end; end; %%% 生成BPSK信号 bpsk_m=zeros(1,N); j=1;k=1; for i=1:N if(j==(N/m+1)) j=1; k=k+1; end; % 0.05*pi 为初始相位，可以任意改变 bpsk_m(1,i)=a(1,k)*sin(2*pi*0.5*i+0.05*pi)+a(1,k)*cos(2*pi*0.5*i+ 0.05*pi); j=j+1; end; bpsk_m=bpsk_m+N0;% 信号加噪声，模拟过信道 % 接收处理用正交本振与信号相乘，变频 bpsk_m1=bpsk_m.*sin(2*pi*0.5*n); bpsk_m2=bpsk_m.*cos(2*pi*0.5*n); %滤波 tempx=fft(bpsk_m1);

实验一 典型环节的MATLAB仿真汇总

实验一 典型环节的MATLAB 仿真 一、实验目的 1．熟悉MATLAB 桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK 功能模块的使用方法。 2．通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，加深对各典型环节响应曲线的理解。 3．定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。 二、SIMULINK 的使用 MATLAB 中SIMULINK 是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。利用SIMULINK 功能模块可以快速的建立控制系统的模型，进行仿真和调试。 1．运行MATLAB 软件，在命令窗口栏“>>”提示符下键入simulink 命令，按Enter 键或在工具栏单击按钮，即可进入如图1-1所示的SIMULINK 仿真 环境下。 2．选择File 菜单下New 下的Model 命令，新建一个simulink 仿真环境常规模板。 3．在simulink 仿真环境下，创建所需要的系统 三、实验内容 按下列各典型环节的传递函数，建立相应的SIMULINK 仿真模型，观察并记录其单位阶跃响应波形。 ① 比例环节1)(1=s G 和2)(1=s G 实验处理：1)(1=s G SIMULINK 仿真模型

波形图为： 实验处理：2)(1=s G SIMULINK 仿真模型 波形图为： 实验结果分析：增加比例函数环节以后，系统的输出型号将输入信号成倍数放大. ② 惯性环节11)(1+= s s G 和15.01)(2+=s s G 实验处理：1 1 )(1+=s s G SIMULINK 仿真模型

波形图为： 实验处理：1 5.01 )(2+= s s G SIMULINK 仿真模型 波形图为： 实验结果分析：当1 1 )(1+= s s G 时，系统达到稳定需要时间接近5s,当