#include <iostream>
#include <cmath>
#define PI 314
int main()
{
double y=0;
double a=8755;
double b=6810;
double t=0;
y=PI(15(a+b)-sqrt(ab));
printf("%f\n",y);
}
我已经做了一些,我把我的想法简单地说,甚至引发一些内容是参考其他的信息,感谢他们的工作表,在这里,在这里会出现一些错误和不足之处(批评),也看海涵。
偏微分方程的MATLAB解决方案的方式一般有三种:
1,GUI方法,偏微分方程工具箱(PDE工具箱)解决常见的二阶偏微分方程的规范,但遗憾的是,只有解决特殊的二阶PDE问题,不支持偏微分方程的!
PDE工具箱支持命令行解决PDE问题,但要记住这些命令,并调用的形式真的累了,好吗MATLAB提供了一个可视化的GUI的接口pdetool在pdetool可以很容易地解决了PDE问题,可以帮助我们直接产生的M代码(文件 - >另存为)。
2,自己的库函数
MATLAB语言提供pdepe()函数,可以直接解决了一般偏微分方程(组),其调用格式
溶胶pdepe(@ pdefun米, @ @ pdebc pdeic,X,T)
3,是给数值算法直接求解数值算法写在这里,我的意思是,通过PDE方程解题思路的理解,然后编写相应的求解算法,这方法是有点累了,但很强的适应性,能够解决相应的算法程序手册的书籍发现,绝大多数的问题。因为解决PDE方程可以使用的语言吗?如C语言来解决,因此将一些其他语言的源代码,可以利用的改写成MATLAB程序。
其基本思想是解决PDE方程来确定网格和解决这个像FLUENT,先画网格,然后调用解算器,其基本原理是PDE方程的离散化,这样你就可以通过边界向前解决问题。
解决方案PDE使用数字上的差别,可以参考的数值计算书。
我意外地理解为模拟,但看到一些仿真实例(过滤)的GUI方法,这样的好处是直观的,一家之言。
我的今天,仍有一些学生,这PDE的见解或浅,我希望你能有所帮助。
问题比较复杂,值能给你一些参考
syms x1 y1 z1
x0=1;y0=2;z0=3;%椭圆中心坐标
a=1;b=2;c=3;%椭圆轴
f1=solve('(x1-x0)^2/(a^2)+(y1-y0)^2/(b^2)+(z1-z0)^2/(c^2)=1')
subs(f1)
帮助里面的solve里面有个解符号变量方程的例子,可以指定未知数,感觉这个里面你能用到,
说面说的是变形、
但是,,好像画图不是用这个啊,,椭圆参数方程式,x=acos(t);y=bsin(t);用这个画椭圆很方便,至于椭圆柱体,这需要在上面的方程上加上对应的z就行了
比如t=0:01:2pi;
x=acos(t);y=bsin(t);
好吧下面你是程序
t=0:01:2pi;
x=2cos(t);y=3sin(t);z1=linspace(0,5,length(x));
z=[meshgrid(z1)]';
x=meshgrid(x);
y=meshgrid(y);
surf(x,y,z)
axis equal
for k=1:4
view(-375,10k)
pause %按任意键
end
[x,y]=meshgrid(x,y);
z=0:01:5;
surf(x,y,z);
图像都能画出来,图像中各点的坐标肯定是已知
可以从matlab的fig窗口中,都过获得line object的句柄,获得图像中曲线的数据点
比较简单的办法是找到fig菜单栏中data cursor的按钮
点击之后,将鼠标移到曲线上再点击,就会有浮动框显示数据的x,y坐标!
可以用的函数是ellipse1
说明:
Geographic ellipse defined by its center, semimajor axes[axis(椭圆的)半长轴], eccentricity[离心率], and azimuth[ 方位角]
例子:
Create and plot the small ellipse centered at (0º,0º), with a semimajor axis of 10º and a semiminor axis of 5º
axesm mercator
ecc = axes2ecc(10,5);
plotm(0,0,'r+')
[elat,elon] = ellipse1(0,0,[10 ecc],45);
plotm(elat,elon)
在MATLAB的HELP里面可以查到,需要翻译么?应该看得懂吧。
BM3D 是一种降噪方法提高了图像在变换域的稀疏表示。BM3D 降噪方法的优点是更好的保留图像中的一些细节,BM3D采用了不同的去噪策略。通过搜索相似块并在变换域进行滤波,得到块评估值,最后对图像中每个点进行加权得到最终去噪效果。
原理:首先将一幅图像分割成尺寸较小的小像素片,选定参考片后,寻找与参考片相似的小片组成 3D 块。此过程过后将得到 3D 块。然后将所有相似块进行 3D 变换。将变换后的 3D 块进行阈值收缩,这也是除去噪声的过程。然后进行 3D 逆变换。最后将所有的 3D 块通过加权平均后还原到图像中。
BM3D算法的大致流程:
第1步 初始估计
(1)逐块估计。对含噪图像中的每一块
(i)分组。找到它的相似块然后把它们聚集到一个三维数组。
(ii)联合硬阈值。对形成的三维数组进行三维变换,通过对变换域的系数进行硬阈值处理减弱噪声,然后逆变换得到组中所有图像块的估计值,然后把这些估计值返回到他们的原始位置。
(2)聚集。对得到的有重叠的块估计,通过对他们进行加权平均得到真实图像的基础估计。
第2步 最终估计
(1)逐块估计。对基础估计图像中的每一块
(i) 分组。通过块匹配找到与它相似的相似块在基础估计图像中的位置,通过这些位置得到两个三维数组,一个是从含噪图像中得到的,一个是从基础估计图像中得到的。
(ii)联合维纳滤波。对形成的两个三维数组均进行三维变换,以基础估计图像中的能量谱作为能量谱对含噪三维数组进行维纳滤波,然后逆变换得到组中所有图像块的估计,然后把这些估计值返回到他们的原始位置。
(2)聚集。对得到的有重叠的局部块估计,通过对他们进行加权平均得到真实图像的最终估计。
你的第一行是要干嘛
function ececcmaking(a,b)
哪有这么写函数的
function output = myfunctionName(input1,input2)
end
以上就是关于帮我写下matlab或c语言的程序:(数值积分)人造地球卫星的轨道可视为平面上的椭圆,地心位于椭圆的一个焦点全部的内容,包括:帮我写下matlab或c语言的程序:(数值积分)人造地球卫星的轨道可视为平面上的椭圆,地心位于椭圆的一个焦点、matlab pde工具箱求解椭圆型方程的参数c、matlab软件中,如何绘制椭圆柱体的图形具体来说,方程组x^2/0.9^2+y^2/0.6^2=1,-2<=z<=2等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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