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问题描述
如下图所示,目标是用小波变换把下图变换为横坐标为采样点,纵坐标为振幅的形式,原程序见图二图三.请问需要调用哪个函数来实现?
clear;clc;close all;
t_of_v = @(v)(505.2*log(49897/(55000-398.7*v))*2.3+1460*(12.8-v)/398.7);
finverse = @(t) fzero(@(v) t_of_v(v)-t, 5);
wm_func = @(t)((finverse(t)*3.6)*9550/(3600*0.4064/(0.93*14)))*pi*2/60;
zi=4;%内转子极对数
zo=14;%外转子极对数k
z1=32;%小齿轮齿数
z2=99;%大齿轮齿数
ms=4.62e-3;
I=z2/z1;%机械齿轮速比
G=(zo+zi)/zi;%磁齿轮速比
%一、计算过程
tmax=4.9;
tspan = 0:1e-4:tmax;
bc=1e-4;
y0=[0;0;0;wm_func(0);wm_func(0)/G;wm_func(0)/(G*I)];
[t,y] = ode23(@(t,y)myfun3(t,y,wm_func), tspan, y0);
figure;plot(t,y(:,1)/G-y(:,2));
set(gca,'FontSize',16);
title('时域响应图','FontSize',16);
xlabel('时间 (s)','FontSize',16);
ylabel('扭转振幅(rad)','FontSize',16);%磁齿轮的相对弹性角度
figure;plot(t,y(:,2)/I-y(:,3));
set(gca,'FontSize',16);
title('时域响应图','FontSize',16);
xlabel('时间 (s)','FontSize',16);
ylabel('扭转振幅(rad)','FontSize',16);%机械齿轮的相对弹性转角;
function dydt=myfun3(t,y,wm_func)
wm=wm_func(t);
zi=4;%内转子极对数
zo=14;%外转子极对数
z1=32;%小齿轮齿数
z2=99;%大齿轮齿数
arf0=20/180*pi;%压力角
ms=4.62e-3;
r2=ms*z1/2;%小齿轮分度圆
r3=ms*z2/2;%大齿轮分度圆
rb2=r2*cos(arf0);%小齿轮基圆
rb3=r3*cos(arf0);%大齿轮基圆
I=z2/z1;%机械齿轮速比
G=(zo+zi)/zi;%磁齿轮速比
% Tm=randi([1 135]);
% Tm =(1460*9.8*0.012+1.04*1460*2.67+0.32*2.25*(10+2.67*t*3.6)^2/21.15)*0.4064/(0.93*14);%起步加速
Tm=9550*55/(60*wm/(2*pi));
% Tm=114.8;
TL=Tm*I*G;%变速器负载
%3 转动惯量
IM=0.081197;%电机转子转动惯量kgm2
I0=0.181197;%磁齿轮低速级转动惯量kgm2
I1=0.013663;%磁齿轮高速级转动惯量kgm2
I2=0.0230596;%机械小齿轮转动惯量
I3=1.9825692;%机械大齿轮转动惯量
IL=21;%整车等效转动惯量
%4 刚度与阻尼
%齿轮的阻尼和刚度
w1=wm*G;%机械小齿轮输入转速
kp=10.51e8;
kb=0.25e8;%两个齿轮的刚度曲线为正弦曲线,
km=kp+kb*sin(w1*t*z1);
sg=0.16;%齿轮阻尼比
cm=2*sg*sqrt(kp*I2*I3/(I2*rb3^2+I3*rb2^2));
b=1e-4;
xx=rb2*y(2)-rb3*y(3);
dxx=rb2*y(5)-rb3*y(6);
if xx-b>0
fx=xx-b;
elseif xx+b<0
fx=xx+b;
else
fx=0;
end
F23=km*fx+cm*dxx;
T0=1.7*Tm*G;
Tc1=0.1*T0*sin(wm*t);
Tc=0.1*(zi*y(4)-(zi+zo)*y(5));
T21=T0*sin(zi*y(1)-(zi+zo)*y(2))+Tc+Tc1;
y(7)=(Tm-T21/G)/(I0+IM);
y(8)=(T21-r2*F23)/(I2+I1);
y(9)=(-TL+r3*F23)/(I3+IL);
dydt=[y(4)
y(5)
y(6)
y(7)
y(8)
y(9)];
end
如上问题有来自我自身项目开发,有的收集网站,有的来自读者,如有侵权,立马删除。
解决方案
如下是上述问题的解决方案,仅供参考:
在MATLAB中,可以使用小波变换分析图像数据。小波变换是一种用于信号处理的重要工具,它可以在不同的尺度上分析信号。对于图像,小波变换可以揭示图像中的不同特征,如边缘、纹理等。
要将图像数据转换为小波分析的形式,您可以使用MATLAB内置的cwt
(连续小波变换)或dwt
(离散小波变换)函数。以下是如何使用dwt
函数对图像进行小波变换的示例:
% 读取图像
img = imread('image.jpg'); % 替换为您的图像文件名
img_gray = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
% 离散小波变换
[C, L] = dwt(img_gray, 'haar'); % 使用Haar小波
% C是小波系数矩阵,L是近似矩阵
% 可视化小波系数
figure;
subplot(1, 2, 1);
imagesc(C);
title('Detail (Wavelet Coefficients)');
axis square;
subplot(1, 2, 2);
imagesc(L);
title('Approximation');
axis square;
如果您想要进行连续小波变换,可以使用cwt
函数:
% 确保图像是灰度格式
img_gray = rgb2gray(img);
% 连续小波变换
% '母亲的小波'参数和变换的范围需要根据您的需求选择
scales = 1:128; % 定义尺度范围
[~,wt_matrix] = cwt(double(img_gray), scales, 'haar');
% 可视化小波变换结果
figure;
surf(scales, img_gray, wt_matrix);
title('Continuous Wavelet Transform');
xlabel('Scales');
ylabel('Time');
zlabel('Amplitude');
请注意,上述代码中的'image.jpg'
是您要分析的图像文件名,您需要替换为实际的文件路径。'haar'
是小波类型,MATLAB还支持其他类型的小波,如'db1'
, 'sym2'
等。
对于您提供的代码,它看起来是用于模拟某种机械系统的动态响应,而不是直接与图像处理或小波变换相关的代码。如果您想要将这段代码与图像处理结合,您可能需要首先提取系统的动态响应数据,然后将其转换为图像或使用小波变换来分析这些数据。
希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。
PS:如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学,希望不要抱怨&&急躁,毕竟影响因素众多,我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴,即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区,我们大家一起来努力,一起帮你看看,可以不咯。
若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致,有个不情之请,希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区,一起学习,目的就是帮助更多所需要的同学,正所谓「赠人玫瑰,手留余香」。
☀️写在最后
ok,以上就是我这期的Bug修复内容啦,如果还想查找更多解决方案,你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解答》,都是实战中碰到的Bug,希望对你有所帮助。到此,咱们下期拜拜。
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