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matlab课程设计方案matlab的rc串联电路频率响应特性分析x_matlab课程设计题目
2020-12-07 00:34:38matlab课程设计方案matlab的rc串联电路频率响应特性分析.docx -
Matlab课程设计-基于Matlab的RC串联 电路频率响应特性分析.doc
2020-08-16 16:39:09课程设计任务书 学生姓名 专业班级 指导教师 工作单位 题 目 Matlab应用课程设计 基于Matlab的RC串联电路频率响应特性分析 初始条件 Matlab6.5以上版本软件 先修课程电路原理等 要求完成的主要任务包括课程设计工作... -
Matlab课程设计-基于Matlab的RC串联电路频率响应特性分析
2012-12-19 21:58:01Matlab课程设计-基于Matlab的RC串联电路频率响应特性分析 -
基于Matlab的RC一阶电路仿真
2018-09-15 17:57:31压缩包中包含了一阶RC电路仿真的Matlab代码以及对应的课程报告。通过时域和频域两种方法对同一电路进行仿真验证,同时保证误差可控,对于刚接触电路的新手具有一定的参考价值 -
基于MATLAB的一阶RC串联电路动态特性分析
2010-01-16 17:44:13基与MATLAB的RC串联电路的特性分析 -
matlabRC电路实验仿真
2020-04-20 17:51:48今天刚做了个matlab的RC电路实验仿真。只是自己留作纪念, 1.首先搭建RC电路,如图所示: 2、运行仿真后,得到波形 3.构建传递函数 4.运行仿真后,得到波形 仿真结果与理论结果一致。 注意事项: 1.需加入power...今天刚做了个matlab的RC电路实验仿真。只是自己留作纪念,
1.首先搭建RC电路,如图所示:
2、运行仿真后,得到波形
3.构建传递函数
4.运行仿真后,得到波形仿真结果与理论结果一致。
注意事项:
1.需加入powergui模块插件
2.所有得模块选择必须在同一系统下,否则不能相互作用
3.电容两端初始电压须调为0
4.若调仿真步长,右键再点击Configuration Parameters选项,进入Slove Detail设置 -
【现代密码学】用MATLAB实现RC4算法
2017-12-02 16:44:01用MATLAB实现RC4算法。我写这篇博客的目的主要是因为在网上很少有关于RC4算法的MATLAB实现,用java、c语言等实现的很多。因此我就想用MATLAB来实现一下,以弥补这空白。【现代密码学】用MATLAB实现RC4算法
这篇博客是我的第一篇博客,写得不太好,请多多原谅。
我写这篇博客的目的主要是因为在网上很少有关于RC4算法的MATLAB实现,用java、c语言等实现的很多。因此我就想用MATLAB来实现一下,以弥补这空白。
RC4算法我在这里就不介绍,有兴趣的点RC4算法,这个链接去了解它的原理吧,链接的那篇博客说的挺好的。
这里RC4算法,我写了5个m文件函数,分别如下:
- rc4.m
—这个文件是主函数文件,通过调用一下四个函数m文件来实验RC4算法 - rc4_decode.m
—这个文件是解密函数 - rc4_encode.m
—这个文件是加密函数 - ksa.m
—这个文件是密钥调度算法(KSA,Key-Scheduling Algorithm)函数,用来置乱S盒的初始排列 - prga.m
—这个文件是伪随机生成算法(PRGA,Pseudo Random-Generation Algorithm)函数,用来输出随机序列并修改S的当前排列顺序。
MATLAB代码实现
rc4.m函数文件
function ciphertext=RC4Code(plaintext,key,flag) %RC4加密解密算法,输出密文 %plaintext 明文字符串 %key 密钥字符串 %flag 决定加密还是解密,0为解密,其他为加密 %made by Canlong Zhang %初始化密文 ciphertext=[]; %s盒 s=[]; %获取明文长度 plaintextLength=length(plaintext); %生成的密钥流 keySchedual=[]; %密钥调度算法 s=ksa(s,key); %RPGA-伪随机生成算法 keySchedual=prga(s,keySchedual,plaintextLength); %将密钥流每个字节转化为ASCII数值 keySchedualtASCII=double(keySchedual); %如果flag不等于0,则加密,等于0,则解密 if flag~=0 %加密 ciphertext=rc4_encode(plaintext,keySchedualtASCII); else if flag==0 ciphertext=plaintext; %解密 rc4_decode(ciphertext,keySchedualtASCII); end end
rc4_decode.m函数文件
function plaintext2=rc4_decode(ciphertext,keySchedualtASCII) %解密 %ciphertext 密文 %keySchedualtASCII 密钥流的ASCII码 %made by Canlong Zhang %获取密文长度 ciphertextLength=length(ciphertext); %将明文每个字节转化为ASCII数值 ciphertextASCII=double(ciphertext); plaintext2=[]; %为密文的每个字节用密钥流加密 for i=1:ciphertextLength %将密钥流与明文字节进行异或处理,因为matlab无法直接对字节进行异或,因此在这里对数值进行异或处理 %bitxor只能对十进制数字进行异或处理 plaintextXORASCII=bitxor(ciphertextASCII(i),keySchedualtASCII(i)); plaintext2=[plaintext2 char(plaintextXORASCII)]; end %输出明文 disp(['The ciphertext is:',ciphertext]) disp(['The decode plaintext is:',plaintext2])
rc4_encode.m函数文件
function ciphertext=rc4_encode(plaintext,keySchedualtASCII) %加密 %plaintext 明文 %keySchedualASCII 密钥流的ASCII码 %made by Canlong Zhang %初始获密文 ciphertext=[]; %获取明文长度 plaintextLength=length(plaintext); %将明文每个字节转化为ASCII数值 plaintextASCII=double(plaintext); ciphertextASCII=1; %为明文的每个字节用密钥流加密 for i=1:plaintextLength %将密钥流与明文字节进行异或处理,因为matlab无法直接对字节进行异或,因此在这里对数值进行异或处理 %bitxor只能对十进制数字进行异或处理 ciphertextXORASCII=bitxor(plaintextASCII(i),keySchedualtASCII(i)); ciphertext=[ciphertext char(ciphertextXORASCII)]; end %输出密文 disp(['The plaintext is:',plaintext]) disp(['The encode ciphertext is:',ciphertext])
ksa.m函数文件
function s=ksa(s,key) %ksa-密钥调度算法-利用key来对s盒做一下置换,也就是对s和重新排序 %s 输入的s盒 %key 密钥字符串 %made by Canlong Zhang %初始化s盒 for i=1:256 s(i)=i-1; end j=1; %将密钥字符串转化为ascii码数组 keyASCII=double(key); %获取密钥的长度+1 keyLength=length(key)+1; for i=1:256 %i对密钥长度+1取余数 modIToKeyLength=mod(i,keyLength); if modIToKeyLength==0 modIToKeyLength=length(key); end j=(j+s(i)+key(modIToKeyLength)); j=mod(j,256); if j==0 j=256; end %将s盒中的角标为i和j交换 temp=s(j); s(j)=s(i); s(i)=temp; end s;
prga.m函数文件
function keySchedual=prga(s,keySchedual,plaintextLength) %PRGA(Pseudo Random-Generation Algorithm)伪随机生成算法,用来输入随机序列并修改s的党旗排列顺序 %s s盒 %keySchedual 密钥流 %plaintextLength 明文长度 %made by Canlong Zhang i=1; j=1; for k=1:plaintextLength i=mod(i+1,256); j=mod(j+s(i),256); %置换s(i)和s(j) temp=s(j); s(j)=s(i); s(i)=temp; %生成密钥流数组 keySchedualIndex=mod(s(i)+s(j),256); %因为matlab的数组的索引是从1开始,因此,在index=0时,把它赋值为256 if keySchedualIndex==0 keySchedualIndex=256; end keySchedual=[keySchedual char(s(keySchedualIndex))]; end keySchedual;
加密解密结果
rc4第三个参数为决定是加密还是解密,如果为0,则是解密,否则是加密。
加密
解密
一些问题
编码问题
在运行程序之前要在MATLAB软件中输入:
slCharacterEncoding('UTF-8');
来设置编码为UTF-8,因为MATLAB默认的编码为ANSI,不然会出现加密或解密乱码,从而得不到正确的明文或密文,也不能用来加密或解密中文字符了。
注意: 设定编码为UTF-8,这个很重要我曾经由于没有写设置这个编码格式,所以总是加密出来的密文显示问号,而且加密不了中文,这个问题困惑了几乎一个学期,后来偶然看到有些人的程序是有这个设置,因此我也设置了这个,最终我的程序才能运行,而且才能加密中文。
运行程序的时候要放在英文目录下运行。
不知道为什么什么在程序运行加密解密后,再设置编码输出的中文才不会乱。但是如果在运行加密解密之前设置了编码再运行程序,这是后输出中文就会乱,因此为了不乱码,我把输出的全部换成英文。
原来输出的代码
没有解决的问题
不知道为什么在输出有中文的时候,第一次运行matlab,先运行后,编码,输出中文就没有问题:
但是,先关闭MATLAB后,第二次运行MATLAB,先编码后运行,输出中文就有问题:
- rc4.m
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用MATLAB对RC、RL电路进行分析.docx
2020-03-30 10:58:412 2 题目用 MATLAB 对 RCRL 电路进行分 析 摘要 MATLAB 是美国 Mathworks 公司开发的大型软件包是 MATrix LABoratory 的缩略语目前MATLAB 广泛应用于线性代数高等数学物理 电路分析信号与系统数字信号处理自动控制等... -
MATLAB实现一阶RC滤波器
2019-05-31 19:55:38MATLAB仿真分别实现一阶RC低通和高通滤波器,输入信号为正弦信号或者方波信号。 注意截止频率为f = 1/(2*pi*R*C) 低通滤波器下所示: %功能:一阶RC低通滤波器仿真 %说明: %1、分析了一阶RC滤波器的幅值衰减...MATLAB仿真分别实现一阶RC低通和高通滤波器,输入信号为正弦信号或者方波信号。
注意截止频率为f = 1/(2*pi*R*C)
低通滤波器下所示:
%功能:一阶RC低通滤波器仿真 %说明: %1、分析了一阶RC滤波器的幅值衰减特性和相移特性 %2、分析了一阶RC滤波器的频域特性 %3、使用lsim对系统进行仿真 %4、使用FFT对原始输入信号和滤波器输出信号进行分析 %传递函数:sys=1/(1+sRC) %========================================================================== clc clear close all A=1; % A 幅度值 fs=5000000; % fs 采样率//最后转化为频域的最远距离最大频率//采样的频率 F=10000; % F 频率,小于采样率的一半(奈奎斯特)//信号频率 N=5000; % N 采样个数//取了多少个点// %采样频率与采样个数没有什么必然关系,采样个数乘上采样频率的倒数(时间间隔)即为总的时间长度 dt=1/fs; %时间间隔//决定了时间点与点之间的距离,当然随便指定一个数也行,只不过使信号的时域上的长度不同 t=0:dt:(N-1)*dt; %时间向量 F1=1.0*10^3; F2=5.0*10^3; F3=8.0*10^3; F4=25*10^3; F5=45*10^3; F6=65*10^3; F7=100*10^3; F8=300*10^3; F9=400*10^3; F10=15.9*1000; %------------------------信源产生------------------------------------------- dataSourceType=0; %波形类型 0表示正弦波,1表示三角波,2表示方波 switch dataSourceType case 0 % y=A*sin(2*pi*F1*t); % y=A*sin(2*pi*F2*t); % y=A*sin(2*pi*F3*t); % y=A*sin(2*pi*F4*t); % y=A*sin(2*pi*F5*t); % y=A*sin(2*pi*F6*t) % y=A*sin(2*pi*F7*t); % y=A*sin(2*pi*F8*t); % y=A*sin(2*pi*F9*t); y=A*sin(2*pi*F10*t); case 1 y=A*sawtooth(2*pi*F*t,0.5); %三角波 case 2 y=A*square(2*pi*F*t,50); %方波 otherwise end %--------------------画出原始输入信号的时域与频域图像---------------------- figure(1); subplot(2,1,1); plot(t,y); title('信号的时域波形');%对原始图像进行时域画图 xlabel('时间/s'); ylabel('电压/v'); h=fft(y,5000);%快速傅里叶变换 h_d=abs(fftshift(h));%使频域图像中间为零 f=(-N/2:N/2-1)*fs/N;%将取得时间上的点转化为频率上的点 subplot(2,1,2); plot(f,h_d/5000);%画原始图像频域上图 %axis([-4*10^4 4*10^4 0 1]); title('信号的频域波形'); xlabel('频率/hz'); ylabel('电压/v'); %---------------------------滤波器部分------------------------------------ %-----------------------滤波器本身特性(波特图)---------------------------- r=10.2*10^3;%电阻阻值(ome) c=((1200*5600)/(1200+5600))*10^(-12);%电容(f) w=2*pi*f;%角频率 Para=r*c*1i; for n=1:length(f) S(n)=abs(1/(1+Para*w(n)));%滤波器对于不同频率幅值衰减系数 P(n)=angle(1/(1+Para*w(n)))*180/pi;%滤波器对于不同频率相移系数 end figure(2); subplot(2,1,1); plot(f,S,'r');%幅值曲线 title('幅值衰减特性'); xlabel('频率/hz'); ylabel('增益倍数'); subplot(2,1,2); plot(f,P,'blue');%相位曲线 title('相位特性'); xlabel('频率/hz'); ylabel('相位'); Func=tf(1,[r*c,1]);%系统的传递函数 figure(3); bode(Func);%系统的波特图 title('幅频特性'); %--------------------信号通过滤波器---------------------------------- [yout,tout] = lsim(Func,y,t);%滤波后信号图像 %-----------------------时域图像------------------------------------ figure(4); subplot(2,1,1); plot(t,y); title('原始信号'); xlabel('时间/s'); ylabel('电压/v'); subplot(2,1,2); plot(tout,yout); title('滤波后的时域波形'); xlabel('时间/s'); ylabel('电压/v'); %------------------------------频域图像--------------------------------- q=fft(yout); q_d=abs(fftshift(q)); figure(5); subplot(2,1,1); plot(f,q_d); title('滤波后的频谱'); xlabel('频率/hz'); ylabel('电压/v'); subplot(2,1,2); plot(f,h_d); title('输入信号的频谱'); xlabel('频率/hz'); ylabel('电压/v'); %-------------------------------功率谱------------------------------------ figure(6); subplot(2,1,1); youtpsd=q_d.*conj(q_d); plot(f,youtpsd); title('输出信号功率谱'); xlabel('频率/Hz'); ylabel('W/Hz'); subplot(2,1,2); ypsd=h_d.*conj(h_d); plot(f,ypsd); title('输入信号功率谱'); xlabel('频率/Hz'); ylabel('W/Hz'); %-------------------------------自相关函数-------------------------------- figure(7) subplot(2,1,1); [Rx,maxlags]=xcorr(y,'unbiased'); %信号的自相关 if fs>10000 %调整时间轴单位及标签,便于观测波形 plot(maxlags/fs*1000,Rx/max(Rx)); else plot(maxlags/fs,Rx/max(Rx)); end title('输入信号自相关函数'); xlabel('时间/s'); ylabel('R(t)'); subplot(2,1,2); [Rx1,maxlags1]=xcorr(yout,'unbiased'); %信号的自相关 if fs>10000 %调整时间轴单位及标签,便于观测波形 plot(maxlags1/fs*1000,Rx1/max(Rx)); else plot(maxlags1/fs,Rx1/max(Rx)); end title('输出信号自相关函数'); xlabel('时间/s'); ylabel('R(t)');
高通滤波器如下所示:
%功能:一阶RC滤波器仿真 %说明: %1、分析了一阶RC滤波器的幅值衰减特性和相移特性 %2、分析了一阶RC滤波器的频域特性 %3、使用lsim对系统进行仿真 %4、使用FFT对原始输入信号和滤波器输出信号进行分析 %传递函数:sys=s/(s+1/RC) %========================================================================== close all; clear all; %% %输入信号的产生 %输入信号产生 fs=5000000; % fs 采样率 F=10000; % F 频率,小于采样率的一半(奈奎斯特) A=1; % A 幅度值 N=5000; % N 采样个数 %采样频率与采样个数没有什么必然关系,采样个数乘上采样频率的倒数(时间间隔)即为总的时间长度 dt=1/fs; %时间间隔 t=0:dt:(N-1)*dt; %时间向量 freqPixel=fs/N; %频率分辨率,即点与点之间频率单位 dataSourceType=2; %波形类型 0表示正弦波,1表示双音正弦波,2表示方波 F1 = 20e+3; F2 = 5e+3; F3 = 25e+3; switch dataSourceType case 0 y=A*sin(2*pi*F1*t); %频率为20khz正弦波 case 1 y=A*(sin(2*pi*F2*t)+sin(2*pi*F3*t) ); %频率为25khz和5khz双音正弦波 case 2 y=A*square(2*pi*F2*t,50);%频率为5KHz的方波 otherwise end % Tlabel='时间/s'; % if fs>10000 %调整时间轴单位及标签,便于观测波形 % t=t*1000; % Tlabel='时间/ms'; % end figure(1); subplot(2,1,1); plot(t,y); title('信号的时域波形');%对原始图像进行时域画图 xlabel('时间/s'); ylabel('电压/v'); h=fft(y,5000);%快速傅里叶变换 h_d=abs(fftshift(h));%使频域图像中间为零 f=(-N/2:N/2-1)*fs/N;%将取得时间上的点转化为频率上的点 subplot(2,1,2); plot(f,h_d/5000);%画原始图像频域上图 title('信号的频域波形'); xlabel('频率/hz'); ylabel('电压/v'); % axis([-5e+5 5e+5 0 0.6]); axis([-5e+5 5e+5 0 0.8]); %% 滤波器的设置 % f=1:1:F;%频率序列 w=2*pi*f; R=1.0010e+05;%电阻值 C=100e-12;%电容值 Fc=1/(2*pi*R*C);%截止频率 Para=R*C*1i; for n=1:length(f) A(n)=abs(1/(1+(1/(Para*w(n)))));%幅值衰减系数 P(n)=angle(1/(1+(1/(Para*w(n))))) * 180 / pi;%相移系数 end figure(2); subplot(2,1,1); plot(f,A,'r');%幅值曲线 axis([0 3e+5 0 1]); title('幅值衰减特性'); subplot(2,1,2); plot(f,P,'blue');%相位曲线 axis([0 3e+5 0 100]); title('相位特性'); Func=tf([1 0],[1 1/(R*C)]);%系统的传递函数 figure(3); bode(Func);%系统的波特图 title('幅频特性'); %% 输出信号 [yout,tout] = lsim(Func,y,t);%滤波后信号图像 %-----------------------时域图像------------------------------------ figure(4); subplot(2,1,1); plot(t,y); title('原始信号'); xlabel('时间/s'); ylabel('电压/v'); subplot(2,1,2); plot(tout,yout); title('滤波后的时域波形'); xlabel('时间/s'); ylabel('电压/v'); %------------------------------频域图像--------------------------------- q=fft(yout); q_d=abs(fftshift(q)); figure(5); subplot(2,1,1); plot(f,h_d/5000); title('输入信号的频谱'); xlabel('频率/hz'); ylabel('电压/v'); % axis([-5e+5 5e+5 0 0.6]); axis([-5e+5 5e+5 0 0.8]); subplot(2,1,2); plot(f,q_d/5000); title('滤波后的频谱'); xlabel('频率/hz'); ylabel('电压/v'); % axis([-5e+5 5e+5 0 0.6]); axis([-5e+5 5e+5 0 0.8]); %-------------------------------功率谱------------------------------------ figure(6); subplot(2,1,1); ypsd=h_d.*conj(h_d); plot(f,ypsd); title('输入信号功率谱'); xlabel('频率/Hz'); ylabel('W/Hz'); % axis([-5e+5 5e+5 0 0.6]); axis([-5e+5 5e+5 0 12e+6]); subplot(2,1,2); youtpsd=q_d.*conj(q_d); plot(f,youtpsd); title('输出信号功率谱'); xlabel('频率/Hz'); ylabel('W/Hz'); % axis([-5e+5 5e+5 0 0.6]); axis([-5e+5 5e+5 0 5e+6]); %-------------------------------自相关函数-------------------------------- figure(7) subplot(2,1,1); [Rx,maxlags]=xcorr(y,'unbiased'); %信号的自相关 if fs>10000 %调整时间轴单位及标签,便于观测波形 plot(maxlags/fs*1000,Rx/max(Rx)); else plot(maxlags/fs,Rx/max(Rx)); end title('输入信号自相关函数'); xlabel('时间/s'); ylabel('R(t)'); subplot(2,1,2); [Rx1,maxlags1]=xcorr(yout,'unbiased'); %信号的自相关 if fs>10000 %调整时间轴单位及标签,便于观测波形 plot(maxlags1/fs*1000,Rx1/max(Rx)); else plot(maxlags1/fs,Rx1/max(Rx)); end title('输出信号自相关函数'); xlabel('时间/s'); ylabel('R(t)');
注意传递函数tf的用法。
tf([1 1],[1 1 1])表示响应函数(s+1)/(s^2 + s + 1)
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基于Matlab的一阶RC滤波器仿真
2014-10-30 21:33:49%1、分析了一阶RC滤波器的幅值衰减特性和相移特性 %2、分析了一阶RC滤波器的频域特性 %3、使用lsim对系统进行仿真 %传递函数:sys=1/(1+sRC) %===============================================================...%功能:一阶RC滤波器仿真
%说明:
%1、分析了一阶RC滤波器的幅值衰减特性和相移特性
%2、分析了一阶RC滤波器的频域特性
%3、使用lsim对系统进行仿真
%4、使用FFT对原始输入信号和滤波器输出信号进行分析
%传递函数:sys=1/(1+sRC)
%==========================================================================
close all;
clear all;
f=1:1:5000;%频率序列
w=2*pi*f;
R=2200;%电阻值
C=0.47e-6;%电容值
for m=1:length(f)
Zc(m)=1/(2*pi*w(m)*C);%电容阻抗
end
plot(f,Zc);
title('电容阻抗');
Fc=1/(2*pi*R*C);%截止频率
Para=R*C*i;
for n=1:length(f)
A(n)=abs(1/(1+Para*w(n)));%幅值衰减系数
P(n)=angle(1/(1+Para*w(n))) * 180 / pi;%相移系数
end
figure;
subplot(2,1,1);
plot(f,A,'r');%幅值曲线
title('幅值衰减特性');
subplot(2,1,2);
plot(f,P,'blue');%相位曲线
title('相位特性');
%频域分析
Func=tf(1,[R*C,1]);%系统的传递函数
figure;
subplot(2,1,1);
bode(Func);%系统的伯德图
title('伯德图');
subplot(2,1,2);
nyquist(Func);%系统的奈氏图
title('奈氏图');
%使用lsim进行信号仿真并使用FFT进行分析
figure;
F1=0.1;
F2=100;
F3=1000;
F4=2000;
F5=300;
%
Fs=10000;%采样率
N=20000;%采样点数
n=0:N-1;
t=n/Fs;%时间序列
f=n*Fs/N;%频率序列
%
SigIn=sin(2*pi*F1*t)+5*sin(2*pi*F2*t)+10*sin(2*pi*F3*t)+30*sin(2*pi*F4*t)+2*sin(2*pi*F5*t);%原始信号
[SigOut,Tr] = lsim(Func,SigIn,t);%滤波后信号图像
subplot(2,1,1);
plot(t,SigIn);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(Tr,SigOut);
title('滤波后的信号');
%傅里叶变换分析滤波前的信号
sigInFFT = fft(SigIn,N);%FFT变换
%幅值特性
sigInAmp = abs(sigInFFT) * 2 / N;
sigInAmp(1) = sigInAmp(1) / 2;
%相位特性
sigInPhase = angle(sigInFFT) * 180 / pi;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(f,sigInAmp);
title('原始信号幅值特性');
subplot(2,1,2);
plot(f,sigInPhase);
title('原始信号相位特性');
%傅里叶变换分析滤波后的信号
sigOutFFT = fft(SigOut,N);%FFT变换
%幅值特性
sigOutAmp = abs(sigOutFFT) * 2 / N;
sigOutAmp(1) = sigOutAmp(1) / 2;
%相位特性
sigOutPhase = angle(sigOutFFT) * 180 / pi;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(f,sigOutAmp);
title('输出信号幅值特性');
subplot(2,1,2);
plot(f,sigOutPhase);
title('输出信号相位特性'); -
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2020-04-20 17:40:13本人刚接触到matlab的实验仿真,由于对软件并不是特别了解,中途踩了很多坑。我希望把我仅有的一些经验分享给大家 -
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2020-11-28 11:36:14这是选自国外杂志“CircuitCellar”上的一篇技术文章,介绍如何用Matlab和Arduino制作一个4自由度的机械臂。这是文章的第一部分,第二部分会在后续的文章中再做介绍。Using MATLAB and ArduinoWhen it comes to ... -
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2020-02-08 20:16:07一阶RC高通滤波器的matlab仿真和C语言实现,有图有代码,欢迎拍砖 -
方波通过RC滤波器波形-Matlab仿真
2020-11-26 00:06:05%RC滤波器的截止频率 f=1; %方波频率1Hz omega=2*pi*f; %基频角频率w %计算 t=-1:0.001:1 %坐标轴从-1到1,分辨率为0.001 n=[1:2:201]; %表示201谐波数的叠加 单行矩阵:1,3,5,7,9...201 An=4./(pi*n); %方波的... -
用matlab构建一阶rc电路_纯干货,滤波电路原理和分类
2020-11-11 14:51:04滤波器分类无源滤波器一阶RC无源低通滤波器:一阶RC无源高通滤波器:无源滤波器总结:两者比较:无源滤波缺点:1、带负载能力差2、无放大作用3、特性不理想,边沿不陡。 -20dB。有源滤波电路 一阶有源滤波电路一阶低... -
基于Matlab中firpm函数设计FIR滤波器实现一阶RC低通滤波器
2018-05-04 22:38:02本m文件基于matlab使用firpm函数计算出滤波器系数,从而完成了使用FIR滤波器拟合一阶RC电路的功能。这种思想可以扩展到其他的传输函数上。 -
(医学三维重建)MATLAB体绘制算法:光线投射(RC)
2019-07-19 16:09:48文章:(医学三维重建)MATLAB体绘制算法:光线投射(RC)的demo -
matlab用cftool拟合参数_用Simulink拟合锂电池二阶RC等效电路参数
2020-12-24 10:41:57Matlab官网上也有锂电池建模的视频,但我似乎只找得到年份比较老的,如果有同志找到比较新的资料,欢迎交流。Lithium Battery Model with Thermal Effects for System-Level Analysis - Videoww2.mat... -
用matlab构建一阶rc电路_每周经典电路解析:Jim Williams与其VF转换电路
2020-11-06 23:01:31追求电子装置的便携性以及电池供电一直是一种应用需求,其可广泛应用于医疗、远程数据采集和电力监控等领域,在某些情况下,出于对空间、功率和可靠性的考虑,系统供电最好1.5V单电池,然而不幸的是,绝大多数线性... -
matlab理想低通滤波器函数_RC有源低通滤波器的一阶二阶原理分析及其推导!
2020-12-03 21:51:10定义低通滤波器:允许低于一定值的低频信号无衰减地通过,高于一定值的信号按不同程度地被衰减、阻挡。有源低通滤波器是由有源元件和一部分无源元件(电阻、电容、电感)共同组成的低通滤波器。有源元件指的是必须要有... -
用matlab构建一阶rc电路_倍压整流用什么电容 倍压整流电路电容多大
2020-11-22 11:11:46倍压整流电路结构的优缺点分析倍压整流电路的实质是电荷泵。在一些需用高电压、小电流的地方,常常使用倍压整流电路。倍压整流,可以把较低的交流电压,用耐压较低的整流二极管和电容器,“整”出一个较高的直流电压... -
matlab的默认打开路径
2016-03-11 15:33:33修改matlab的默认打开路径,即自己想要的工作目录,省去自己改来改去的麻烦,怎样才能设置成自己想要的目录呢,如下两种方法,本人比较喜欢第一种: 1、Matlab的快捷方式 -> 属性 -> 起始位置 -> 更改为所希望的... -
用matlab构建一阶rc电路_全最面滤波器电路(图文详细介绍)实用,建议收藏!...
2020-11-13 11:11:49下面介绍常用滤波电路常见低通滤波电路L 一阶滤波C 一阶滤波CL 二阶滤波RC 二阶滤波LC 二阶滤波RCR T型三阶滤波LCL T型三阶滤波CRC π三阶滤波CLC π三阶滤波开关电源 单级低通滤波回路DLC 型二阶滤波器开关电源 双...