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Routh_Table.m: 劳斯阵列表达式 - MATLAB开发

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简介:
本MATLAB文件提供了计算控制系统劳斯稳定性判据所需的劳斯阵列的功能。适用于自控系统分析与设计中的稳定性判断。 运行这个程序来计算 Routh-Hurwitz 表。如果出现全零行的情况,它会发出警告,并允许您输入常量进行修正。启动该程序后,请根据提示输入所需数据。整个过程非常直观易用。祝您使用愉快。

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客服
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  • Routh_Table.m: - MATLAB
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    本MATLAB文件提供了计算控制系统劳斯稳定性判据所需的劳斯阵列的功能。适用于自控系统分析与设计中的稳定性判断。 运行这个程序来计算 Routh-Hurwitz 表。如果出现全零行的情况,它会发出警告,并允许您输入常量进行修正。启动该程序后,请根据提示输入所需数据。整个过程非常直观易用。祝您使用愉快。
  • MATLAB编写的
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    本作品利用MATLAB编写了用于控制系统稳定性分析的劳斯阵列程序,能够高效计算并展示劳斯表,便于工程师和研究人员进行系统评估。 自动控制系统的稳定性可以通过劳斯表判断方法来确定,这种方法适用于包括两种特殊情况在内的所有系统。
  • MATLAB-因子
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    本课程专注于使用MATLAB进行阵列因子分析与计算,涵盖天线阵列设计、波束形成及性能评估等关键概念和实践操作。 在MATLAB开发环境中,“ArrayFactor”是一个处理偶极子阵列问题的工具,涉及天线阵列与声学阵列领域的计算。偶极子阵列通常由多个小型天线或声源组成,并协同工作以实现特定辐射或接收特性。“ArrayFactor”函数可能用来计算阵列因子,这是描述阵列响应相对于单个元素响应增强或减弱的关键概念。 在MATLAB上下文中,“ArrayFactor”可能是用于计算给定配置下阵列因子的脚本或函数(如 ArrayFactor.m)。此功能接受几个关键参数:元件数量、相位差和分离距离。这些因素共同影响阵列性能: 1. **元件数量**:增加组件可以提高方向性,使能量更集中于特定方向。 2. **相位差**:元素的相对参考点相位是决定波束模式的重要因子;通过调整这些值可控制主瓣的方向。 3. **分离距离**:通常设置为半波长以避免旁瓣出现和优化阵列性能。 `ArrayFactor.fig` 可能是一个MATLAB图形用户界面文件,允许交互式输入参数并查看结果。此GUI包含滑块、文本框或按钮等元素,使用户可以轻松更改元件数量、相位差及分离距离,并实时观察变化的阵列因子。 “license.txt” 文件则包含了软件许可协议,规定了工具使用的法律条款和条件。在使用时应仔细阅读并遵守这些规则以确保合规性。“ArrayFactor”是一个强大的MATLAB工具,用于研究与设计偶极子阵列系统,在科学研究、通信工程及声纳技术等领域有广泛应用。
  • 基于MATLAB的特征方程到的转换方法
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    本文介绍了一种利用MATLAB软件实现从系统特征方程快速转化为劳斯稳定性判据阵列的方法,简化了控制系统稳定性的分析过程。 通过输入特征方程的系数矩阵,可以得到由该特征方程转换的劳斯阵列。本代码不考虑Routh矩阵中某一行皆为0的特殊情况,但这不影响最终的结果。压缩包内共有三个MATLAB函数,每个函数的功能都有注释。
  • 光伏MATLAB代码:含54个串联电池的-MATLAB
    优质
    这段MATLAB代码用于模拟由54个电池单元串联组成的光伏阵列。它为研究和教育提供了强大的工具,帮助用户深入了解光伏系统的性能与优化。 在MATLAB中通过求解五个常规方程开发了光伏阵列的代码。
  • MATLAB——利用Heleibniz公计算矩的递归方法
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    本文介绍了一种基于Heleibniz公式的MATLAB算法,用于高效地通过递归方式计算任意大小矩阵的行列式值。 在MATLAB开发过程中,可以使用Heleibniz公式递归地计算矩阵的行列式。这种方法适用于任何符号平方矩阵。
  • 随机排 randperm_mat(N, M)-matlab
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    randperm_mat(N,M)是一款用于在MATLAB环境中生成一个N行M列的随机排列整数矩阵的工具。此函数提供高效便捷的方法来创建特定大小的随机数组,适用于各类科研及工程计算需求。 `randpermmat-随机置换矩阵` 函数 `A = randpermmat(N)` 返回一个方阵,其中每一行和每一列包含整数 1:N 的排列。这也被称为随机拉丁广场,在这种情况下,每个数字在每行和每列中恰好出现一次。 函数 `A = randpermmat(N, M)` 返回一个 N×M 矩阵,其中每行包含从 1:K 中随机选择的 N 个唯一整数(这里 K 是 N 和 M 的最大值)。同样地,在这种情况下,每个数字在矩阵中每一行和每一列最多出现一次。 例如: ``` X = randpermmat(3,5) % 可能返回 % X = 2 3 1 5 4 1 5 4 2 3 4 2 3 1 5 在这个例子中,M(等于5)大于N(等于3),因此每一行都是随机的所有整数1:5的排列,并且每列包含从1:5中随机选择的三个唯一值。(`sort(X,2)` 的所有行都是 1:5) 相关函数:randperm、randi
  • Routh.rar_GUI_matlab_判据_稳定性分析_matlab判据_
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    本资源提供基于MATLAB的GUI界面实现的劳斯判据工具包,用于自动进行控制系统线性方程的根分布分析与系统稳定性的判定。适合工程与科研人员使用。 在MATLAB中使用GUI界面来实现劳斯判据以判断系统的稳定性。
  • 【转解析器
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    表达式解析器是一款功能强大的工具软件,能够高效准确地解析和计算各种数学、逻辑表达式,适用于编程、数据分析等多种场景。 本段落将深入探讨“表达式解析器”的概念,并介绍如何在C++环境下实现一个能够处理四则运算、三角函数、开方以及幂运算的解析器。表达式解析器是编程语言理论中的重要组成部分,它负责将人类可读的数学或逻辑表达式转化为计算机可以理解和执行的形式。 我们将探讨什么是表达式解析及其工作原理。解析是编译器或解释器的核心部分,其任务是从源代码中识别和处理符号(如变量、操作符及函数调用),并将其分解为有意义的结构——通常称为语法树。在这个过程中,表达式解析器会识别数学表达式,并将它们转化为一系列的操作步骤,然后根据运算优先级进行计算。 在C++中,我们可以使用MFC库来构建用户界面以接收和展示用户的输入及结果。这是一个强大的类库用于创建Windows应用程序,提供了丰富的控件与事件处理机制,非常适合用来开发交互式的表达式解析器。 为了实现一个有效的表达式解析器,可以遵循以下步骤: 1. **输入解析**:通过UI收集数学或逻辑表达式以及参数值。程序需要能够识别并正确处理各种运算符(如加、减、乘、除)、函数名(例如sin, cos)和括号。 2. **预处理阶段**:去除不必要的空格,确保正确的语法结构,并检查是否符合语法规则。 3. **词法分析**:将输入的字符串分割成一个个标记或“词”,如数字、操作符及函数名称等。 4. **语法解析**:根据上述步骤的结果构建一个表示表达式计算流程的树形结构。这是整个过程中的关键环节,它依据语法规则组织这些标记以形成有意义的整体结构。 5. **语义分析**:为生成的语法树分配实际值,并处理运算符优先级和结合性等细节问题。 6. **执行计算**:遍历语法树进行具体的数学或逻辑操作来得出最终结果。 7. **输出结果**:将计算得到的结果展示给用户查看。 实现过程中,可能需要使用栈结构来管理运算符的优先级,并且对于函数调用,则需预先定义好其对应的功能(例如C++标准库中的`std::sin`, `std::cos`, `std::sqrt` 和 `std::pow`)。此外,确保输入参数与所需类型匹配也是必要的。 构建这样一个表达式解析器涉及许多编程和语言处理的概念,包括语法分析、语义分析以及计算逻辑。通过MFC库的帮助,我们可以设计出一个用户友好的界面来支持复杂的数学或逻辑运算操作的高效执行。