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波特图区间：参数不确定系统下的MATLAB绘图

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简介：
本书聚焦于使用MATLAB软件绘制波特图，特别针对参数存在不确定性的情况。书中详细介绍了如何在工程实践中处理这类系统的分析与设计问题。 该脚本绘制了参数不确定或区间系统的波特图的包络。函数 `interval_bode(NumVec, DenVec, clr)` 接受不确定系统的分子（`NumVec`）和分母（`DenVec`），它们分别以两行矩阵的形式给出，其中第一行为下限值，第二行为上限值。参数 `clr` 可用于指定可选的填充颜色。

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  • 波特图区间：参数不确定系统下的MATLAB绘图
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    本书聚焦于使用MATLAB软件绘制波特图，特别针对参数存在不确定性的情况。书中详细介绍了如何在工程实践中处理这类系统的分析与设计问题。 该脚本绘制了参数不确定或区间系统的波特图的包络。函数 `interval_bode(NumVec, DenVec, clr)` 接受不确定系统的分子（`NumVec`）和分母（`DenVec`），它们分别以两行矩阵的形式给出，其中第一行为下限值，第二行为上限值。参数 `clr` 可用于指定可选的填充颜色。
     
  • MATLAB中波特图(Bode图)的绘制
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    本文介绍了如何使用MATLAB软件绘制波特图（Bode图），包括基本语法、函数调用以及实例分析，帮助读者掌握控制系统频率响应特性的可视化技巧。 使用MATLAB绘制传递函数的伯德图，可以直观地观察传递函数的幅频特性和相频特性。
     
  • Python绘制sincos和tan函数图并标注特定区间示例
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    本示例展示如何使用Python绘图库matplotlib来绘制正弦、余弦及正切函数图形，并在图表中标注特定区间。代码简明地介绍了这些基本三角函数的可视化方法，适合编程与数学学习者参考。 根据指定条件检索函数中的元素： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) b = np.sin(a) plt.plot(a,b) #生成一个正弦函数图 mask = b >= 0 plt.plot(a[mask], b[mask], bo) #符合条件的标注蓝色圆点 mask = (b >= 0) & (a <= np.pi / 2) plt.plot(a[mask], b[mask], go) #符合条件的标注绿色圆点 plt.show() ```
     
  • MATLAB求解二元一次方程组的代码-Glob_Stab：含参不确定性LTI时滞系统参数空间稳定分析
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    本资源提供使用MATLAB编写求解二元一次方程组的代码，并介绍如何通过Glob_Stab工具对含有不确定性的线性时不变时滞系统的参数稳定性进行全局分析。 本段落档介绍了在论文\citeSchauss2018和\citeSchauss2017中介绍的稳定性分析算法的实现代码glob_stab{#mainpage}。接下来的部分将详细阐述该方法。 摘要部分提出了一种新颖的方法，用于研究时滞不一致的线性时间不变（LTI）系统的时间延迟稳定性和多项式参数不确定性依赖问题。通过使用基于泰勒模型和伯恩斯坦形式多边形分支定界算法，我们首先确定了延迟能/参数空间中的稳定性交叉集，并评估每个非重叠区域内的稳定性。 这种方法可以用于保守地检查具有间隔参数的时滞系统的稳定性或者在考虑其他区间参数的情况下将稳定区映射到低维参量空间。该方法已应用于多个示例，这些示例包括有不确定性和/或不适当时间延迟的情况。 软件结构方面，此实现旨在提供可重用模块，特别是针对基础数学运算的模块化设计。整个程序被划分为四个库： - math：包含基本算术功能和各种数据类型如区间算数（Iv），多元多项式（Polynomial），泰勒模型（TaylorModel）以及伯恩斯坦形式多边形等。 - 优化部分则用于稳定性的相关计算。 以上是对原文内容的重写，去除了所有链接、联系方式，并保持了原始信息和意图。
     
  • 波特图绘制方法
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    波特图是一种用于表示线性电信号放大器频率响应的图表。本文将介绍如何绘制波特图，包括计算增益和相位变化的方法以及使用软件工具辅助绘图的技术。 波特图是线性非时变系统的传递函数在频率上的半对数坐标表示形式。其横轴采用对数尺度来显示频率变化。通过观察波特图，可以了解系统在不同频率下的响应特性，包括幅频特性和相频特性曲线。
     
  • MATLAB_快速计算一维信号塔式谱峭度图，选取最大值区间以确定滤波器参数
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    本文章介绍了利用MATLAB进行高效的一维信号处理方法，通过绘制塔式谱峭度图找到最佳的最大值区间来精确设定滤波器参数。 快速计算一维信号的塔式谱峭度图，并选择谱峭度最大值区间以确定所需滤波器的中心频率及带宽。
     
  • 统计图片中的连通区域，确定物体数量
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    本项目致力于开发一种算法，能够精准地识别并计数图像内的所有连通区域，从而准确判断出画面中物体的实际数量。通过优化处理步骤和提高计算效率，使该技术在自动化检测、机器视觉等领域具有广泛应用前景。 使用标签传递算法在MATLAB中检测图片中的连通区域并计算物体数量。
     
  • EllipseFit4HC：估算椭圆参数及不确定性的MATLAB工具
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    EllipseFit4HC是一款专为研究人员设计的MATLAB工具箱，用于精确估算图像中椭圆形状的参数及其不确定性。 EllipseFit4HC 是一种基于原始非线性模型的一阶泰勒展开（即线性化）的椭圆拟合算法。该方法适用于评估正交零差干涉仪测量中的相位或位移不确定性，特别是在应用了海德曼校正的情况下。 海德曼校正是为了在零差干涉仪中纠正仪器非线性而进行的一种修正技术。 我们假设 x 和 y 的测量误差是独立的（或者具有已知的相关系数 rho），且这些误差均值为零、方差相同，记作 sigma^2。如果标准偏差 sigma 很小，则可以认为测量值非常接近于不可直接观测的真实椭圆曲线——这种情况在典型的干涉测量中很常见。 此外，由于该算法的数值稳定性，在处理归一化后的测量值 (x,y) 时（即拟合出的主半轴长度大约为1），这是合理的。这里采用 Wu、Su 和 Peng 在1996年提出的椭圆代数参数化方法：\( x^2 + B*y^2 \)，这种形式在干涉测量领域中较为常见。
     
  • 天线方向图的特征参数及其绘图方法
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    本文探讨了天线方向图的关键特征参数，并详细介绍了其测量和绘制的方法，为天线设计与分析提供理论依据和技术支持。 从方向图上无法直接获得天线增益，只能得到方向系数。天线增益的计算公式为：天线增益 = 方向系数 × 天线效率。因此，方向系数总是大于或等于增益。不过需要注意的是，在理想情况下，当考虑100%的天线效率时，方向系数才会严格大于增益；而在实际应用中，由于存在各种损耗因素导致天线效率小于100%，此时的方向系数会略高于增益值。
     
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    《AutoCAD参数化绘图体系》是一本详细介绍如何运用AutoCAD软件进行高效、精确参数化设计的专业书籍。通过学习，读者可以掌握创建智能图形对象的方法，提高工程制图效率和精度。 本段落介绍了一款基于.NET架构并采用C#开发的电扶梯土建参数化系统。该系统只需输入少量参数即可生成土建布置图，显著提升了绘图效率。代码中包含详细的注释，并已在公司内部使用多年。