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Hohmann_delta_V(a_L,a_H): 计算霍曼转移轨道所需delta-v的Matlab程序开发

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简介:
本项目提供一个用于计算行星间采用霍曼转移轨道时所需速度增量(delta-v)的MATLAB程序,适用于从低地球轨道到高地球轨道等各类转移场景。 计算霍曼转移轨迹所需的 delta-v: 输入参数: - a_L:下圆轨道的半长轴 [km] - a_H :高圆轨道的半长轴 [km] 输出结果: - total_delta_V:霍曼转移过程中总的 delta-V - delta_V_L:从低轨到过渡椭圆轨道近地点处所需的 delta-V - delta_V_H:从过渡椭圆轨道远地点回到目标高轨所需 的 delta-V - T 传输时间 [小时]

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  • Hohmann_delta_V(a_L,a_H): delta-vMatlab
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    本项目提供一个用于计算行星间采用霍曼转移轨道时所需速度增量(delta-v)的MATLAB程序,适用于从低地球轨道到高地球轨道等各类转移场景。 计算霍曼转移轨迹所需的 delta-v: 输入参数: - a_L:下圆轨道的半长轴 [km] - a_H :高圆轨道的半长轴 [km] 输出结果: - total_delta_V:霍曼转移过程中总的 delta-V - delta_V_L:从低轨到过渡椭圆轨道近地点处所需的 delta-V - delta_V_H:从过渡椭圆轨道远地点回到目标高轨所需 的 delta-V - T 传输时间 [小时]
  • 共面与非共面特点-MATLAB
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    本文介绍了利用MATLAB进行霍曼轨道转移的计算方法,重点分析了共面和非共面情况下霍曼转移的独特特点。 这段文字描述的内容是关于一个PDF文档和MATLAB脚本的用途,这些工具用于计算两个圆形轨道(无论是共面还是非共面)之间的delta-v值以及轨道转移特性。
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  • 火星MATLAB仿真.zip_MATLAB_地球至火星射_航天工
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  • 两个脉冲共面圆间相位分析:基于两个脉冲相位研究-MATLAB
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    本项目利用MATLAB进行研究,探讨了两个脉冲霍曼转移在共面圆轨道间的相位特性,并深入分析了两个脉冲相位的影响。 本段落涉及一个PDF文档以及名为phasing.m的MATLAB脚本。该脚本执行通过两个脉冲共面霍曼转移完成的定相或交会分析。它计算并展示对机动操作的全面分析,包括初始轨道与最终轨道的图形显示、转移轨迹及航天器和机动点的轨道位置信息。
  • Orbit3D:观测普勒(3D)及地面主要- MATLAB
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    Orbit3D是一款用于观测和模拟行星及其卫星在开普勒轨道上的运行轨迹以及地球同步轨道情况的三维可视化软件,采用MATLAB进行开发。 3D轨道跟踪使用的是一个参考系统,在该系统中x轴指向白羊座方向,z轴与地球自转轴一致并指向地理北极,y轴则构成正确的右手坐标系。如果需要的话,可以在平面上绘制地面轨迹图。运动方程基于开普勒模型,并未考虑任何扰动因素的影响。用户可以设定模拟的时间长度以及所有轨道参数,包括倾角、长半径(或称长轴)、升交点赤经(RAAN)、近地点角距和偏心率等,在离轨时还可以指定平均距离。
  • 动力学MATLAB(.m)
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    本简介提供了一段用于轨道动力学计算的MATLAB脚本(.m文件)介绍。该程序适用于航天工程领域中轨道设计与分析工作,包含基本轨道参数计算、轨道要素转换等功能模块。 使用平均轨道根数计算轨道演化提供了一种快速且高效的方法。
  • 编码MATLAB
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    简介:本资源提供了一套用于实现霍夫曼编码算法的MATLAB程序代码,适用于数据压缩领域的学习与研究。通过该程序可以深入理解霍夫曼编码的工作原理及其应用价值。 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种可变字长编码(VLC)。1952年,Huffman提出了一种基于字符出现概率的编码方法,用于构造异字头平均长度最短的码字,有时也被称为最佳编码或Huffman编码。这种方法通常应用于数据压缩,并且以哈夫曼树为基础,即最优二叉树和带权路径长度最小的二叉树。 在计算机信息处理中,“哈夫曼编码”是一种一致性编码法(又称熵编码法),用于无损地压缩源字符(例如某文件中的一个符号)。它使用一张特殊的编码表将这些字符进行编码,而这张编码表是根据每个源字符出现的概率建立的。也就是说,在编码后得到的字符串平均期望长度降低,从而达到数据无损耗压缩的目的。 哈夫曼方法的发展者David.A.Huffman发现,如果高频使用的字符采用较短的代码表示,则可以有效减少总的位数。例如在英文中,“e”是最常用的字母之一,而“z”的使用频率则很低。利用Huffman编码时,“e”很可能被一个位(bit)来代表,而“z”可能会需要25个位。 与常规每个英文字母占用8个位的表示方法相比,在哈夫曼编码下,“e”的长度仅为原来的1/8,“z”的长度则为原长的3倍以上。因此,若能准确估算出英文中各个字母出现的概率,则可以大幅度提高无损压缩的比例。