在wxMaxima中求解三角方程sin(x)=0.3,范围为[0,4π],可以按照以下步骤进行:
以上步骤中,我们首先定义了方程sin(x)=0.3和范围[0,4π],然后使用trigsimp函数简化方程,再使用solve函数求解方程。最后,遍历方程的解,并打印满足范围要求的实数解。
关于wxMaxima的更多信息和使用方法,您可以参考腾讯云上的Maxima产品介绍页面:Maxima产品介绍
函数图像(plot()函数): plot()函数为我们提供了绘制函数图像的功能,通过plot(x,y)变可绘制函数图像 x = 0:pi/100:2*pi; y = sin(x); plot(x,y)...在同一张图绘制多条曲线 x1 = linspace(-2*pi,2*pi); x2 = linspace(0,4*pi); y1 = sin(x1); y2 = cos(x2); figure plot...(0,4*pi); y1 = sin(x1); y2 = cos(x2); figure plot(x1,y1) hold on plot(x2,y2) hold off 2....4.grid on 加上网格线 在上面的例子中,加入了grid on 所以图中就会出现网格 5. subplot函数绘制多个子图 subplot(m,n,p)在mXn的区域内绘制图像,p为第几个子图...) p(x)=p1xn+p2xn−1+…+pnx+pn+1 x = linspace(0,4*pi,10); y = sin(x); p = polyfit(x,y,7) 运行结果如下: p = -0.0001
使用Python中的Sympy库解决高等数学中极限、导数、偏导数、定积分、不定积分、双重积分等问题 ---- Sympy是一个Python的科学计算库,它旨在成为功能齐全的计算机代数系统。...求解方程组solve 6. 计算求和式summation 看到这图,是不是感觉快喘不过气了呢。Python来帮你解决。...(8,3) 取对数 sympy.log(1024,2) 求阶乘 sympy.factorial(4) 三角函数 sympy.sin(sympy.pi) sympy.tan(sympy.pi/4) sympy.cos...求解方程组solve #解方程组 #定义变量 f1=x+y-3 f2=x-y+5 solve([f1,f2],[x,y]) {x: -1, y: 4} 6....计算求和式summation 计算求和式可以使用sympy.summation函数,其函数原型为sympy.summation(f, *symbols, **kwargs) ** sympy.summation
Mma在系统定义了许多强大的函数,我们称之为内建函数,分二类,一是数学意义上的函数,如绝对值函数 Abs[x],正弦函数Sin[x]等;二是命令意义上的函数,如作图函数Plot[f[x],{x,xmin...输入 Plot[{Sin[x],Cos[x],Tan[x]},{x,-Pi,Pi}] ?...输入 ParametricPlot[{Sin[t],Sin[2 t]},{t,0,2 Pi}] ?...输入 ParametricPlot3D[{u Cosu,u Sinu,u Sin[v+u]},{u,0,4 Pi},{v,0,2 Pi},PlotPoints->{60,12}] ?...2-1/4)2,y,r},y=1.95653 x^2 (1.27689 x-1)^2 Sin[phi]; r=X (x Sin[phi]+y Cos[phi]); {r Sin[theta],r Cos
使用Tsai方法求解标定方程文章中根据作者论文对误差影响做了一些分析,下面使用Tsai求解方法进行一些Matlab仿真分析。...构造仿真数据 若读者手上没有实体机械臂也可以进行算法分析,方法是假设已知手眼转换矩阵,手眼方程为AX=XB,X就是已知的手眼矩阵,假设我们给定A,那我们就可以得到 B = inv( X ) * A*...X,A就是每组运动中机械臂末端姿态变换矩阵,根据A和B使用Tsai方法再求解手眼转换矩阵X1,然后比较X和X1间的误差,然后我们在A矩阵中加入一些噪声,再求解手眼矩阵X2,然后比较X2与X间的误差。...0.8*pi,平移量为[0.0, 0.01, 0.01] HA(1:3, 1:3, 1) = EulerTomatrix(0.8*pi, 0.0, 0.0); HA(1:3, 4, 1) = [0.0,...x轴旋转pi/2,绕y轴旋转0.3,平移量为[0.1, 0.0001, 0.25] HA(1:3, 1:3, 4) = EulerTomatrix(pi/2, 0.3, 0.0); HA(1:3, 4,
) , 如果 以 t 为间隔进行采样 , nt 时间的采样为 x_a(nt) , 其中 t 可以省略 , 直接 使用 n 代表 nt 即可 , 原来的 时间序列为 t, 2t..., n 取正整数 ; 连续时间信号与离散时间信号之间的关系 : x(n) = x_a(nt) 其中 x_a(nt) 是连续时间信号 , x(n) 是离散时间信号 ; 如 : 44100 Hz...n) 离散时间信号 , 又称为 " 序列 " , 序列有如下表示方法 : 1、列表法 列表法 : 使用列表的方式 , 直接将序列中的各个值列举出来 , 放在集合中 ; 如 : x(n) = \{ 0..., 1, 2, 3, 4 \}_{[0,4]} x(n) 表示离散时间信号的值 , 当时间为 nt 时 , 当前的信号值是多少 ; 后面的 [0,4] 表示 n 的取值范围 ; 在 n=...n=4 时 , x(0) = 4 ; 2、函数表示法 函数表示法 : 使用函数的方式 , 表示 离散时间信号 ( 序列 ) 的值 ; x(n) = sin(0.5 \pi n) x(n) 表示离散时间信号的值
等比例坐标轴 b. axis square 以当前坐标轴范围为基础,将坐标轴区域调整为方格形 c. axis normal 自动调整纵横轴比例,使当前坐标轴范围内的图形显示达到最佳效果 范围选项和比例设置可以联合使用...例如: plot(x,sin(x),'.b',x,cos(x),'+r') legend(‘sin’,’cos’)这样可以把“.”标识为‘sin’,把“+”标识为“cos” 还可以用legend(…,’...'Cucumbers','Eggplant') x = -pi:pi/10:pi; y = tan(sin(x)) - sin(tan(x)); plot(x,y,'--rs','LineWidth...如:pi表示π,leq表示≤,rm表示后面的字恢复为正体字,it表示斜体字,FontSize表示字体的大小, FontName表示字体的类型等。...x=0:pi/10:2*pi; y1=sin(x); y2=0.6*sin(x); y3=0.3*sin(x); plot(x,y1,x,y2,'-o',x,y3,'-*') legend( '曲线1'
参数方程为: x=sin(A*u) y=cos(B*u) z=sin(C*u) 方程为三维参数方程,只有一个参数u。...由于李萨如图形中,只要频率的比例固定,图案就会固定。所以最终ABC的值不唯一,但是它们的比例肯定唯一。 ? 第二个例子是一个三维旋转曲面。参数方程为: x= A*u....clear clc close all %% 演示1 %三维李萨如图形拟合 %1 导入数据(这里用的是人工生成的数据) t=0:0.01:4*pi; x=sin(4*t); y=cos(5*t); z=...};%方程输入 u1=0:0.05:13;%设置参数的最大最小范围以及精度,能达到绘图精度即可 uu={u1};%参数输入 %3 生成最终优化函数,带入到优化方程中求解 fun=@(p) Dis_P(p...,能达到绘图精度即可 v1=-5:0.1:5;%设置参数的最大最小范围以及精度,能达到绘图精度即可 uu={u1,v1};%参数输入 %3 生成最终优化函数,带入到优化方程中求解 fun=@(p) Dis_P
y,z,n) 在x-y平面绘制等高线图,n是一个标量,那么Matlab会将等高线的层数设置为n,且会自动选择层所在的高度。...- 1/3*exp(-(x+1).^2 - y.^2); % matlab中内置的peaks函数,常常作为演示使用 % edit peaks contour(x,y,z) xlabel('x轴');...) t = linspace(0,4*pi,100); % 符号是t,t从0变动到4pi,等分为100个点 x = sin(t)+1; % 利用t计算x的值 y = cos(t); % 利用t计算y的值...+1; y = cos(t); z = t; fplot3(x,y,z) % 默认t的变化范围为[-5 5] fmesh() 三维曲面网格图,效果类似mesh函数 syms x y z=x^2+y^...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
(x,y,z,n) 在x-y平面绘制等高线图,n是一个标量,那么Matlab会将等高线的层数设置为n,且会自动选择层所在的高度,如果不加n,会自动设置层数。...- 1/3*exp(-(x+1).^2 - y.^2); % matlab中内置的peaks函数,常常作为演示使用 % edit peaks contour(x,y,z) xlabel('x轴');...(0,4*pi,100); % 符号是t,t从0变动到4pi,等分为100个点 x = sin(t)+1; % 利用t计算x的值 y = cos(t); % 利用t计算y的值 z = t; % 利用t计算...z = t; fplot3(x,y,z) % 默认t的变化范围为[-5 5] fmesh() 三维曲面网格图,效果类似mesh函数 syms x y z=x^2+y^2; fmesh(z) %...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
*sin(2*pi*x); %注意 exp以e为底的指数。...>> x=linspace(0,2*pi,100); %0到2*pi,一共一百步 >> plot(x,sin(x),x,2*sin(x),x,3*sin(x)) 当输入参数有矩阵形式时,配对的x,y按对应的列元素为横坐标和纵坐标绘制曲线...如text(0.3 ,0.5 ,’sin({/omega}t+{/beta})’) 将得到标注效果 。...如:cylinder(3)生成一个圆柱,cylinder([10,1])生成一个圆锥。而t=0:pi/100:4*pi; R=sin(t); cylinder(R,30);生成一个正弦圆柱面。...如:z=peaks(30) 将生成一个30×30矩阵, 例519 绘制标准三维曲面图形 t=0:pi/20:2*pi; [x,y,z]=cylinder(2+sin(t),30); subplot(1,3,1
], [lambda t: np.sin(2 * np.pi * f1 * t), lambda t: np.sin(2 * np.pi * f2 * t), lambda t: np.sin(2 *...], [lambda t: np.sin(2 * np.pi * f1 * t), lambda t: np.sin(2 * np.pi * f2 * t), lambda t: np.sin(2 *...np.pi * f3 * t)]) #仿真信号1 # signal = 3*np.sin(2*np.pi*f1*t)+6*np.sin(2*np.pi*f2*...t)+5*np.sin(2*np.pi*f3*t) #仿真信号2 # signal = 3*t*np.sin(2*np.pi*f1*t) #仿真信号3 #画时域图 plt.figure() plt.plot...], [lambda t: np.sin(2 * np.pi * f1 * t), lambda t: np.sin(2 * np.pi * f2 * t), lambda t: np.sin(2 *
1、静态元素 如背景(Backgound)、土地(Land)、房屋(House)、大树(Tree),这些元素的属性如坐标(x,y)、长度(width)、高度(height)等信息是固定不变,因此我们只用向其绘制函数内传入常量参数就可以维持其状态.../180)*this.R+this.x, Math.sin((72*i+this.rotate)*Math.PI/180)*this.R+this.y); // 在这里使用小圆半径为大圆的一半...cxt.lineTo(Math.cos((72*i+36+this.rotate)*Math.PI/180)*this.R/2+this.x, Math.sin((72*i+36+this.rotate.../180)*this.R+this.x, Math.sin((72*i+this.angle+this.rotate)*Math.PI/180)*this.R+this.y); cxt.lineTo...(Math.cos((72*i+36+this.angle+this.rotate)*Math.PI/180)*this.R/2+this.x, Math.sin((72*i+36+this.angle
>> x=linspace(0,2*pi,100); >> plot(x,sin(x),x,2*sin(x),x,3*sin(x)) 当输入参数有矩阵形式时,配对的x,y按对应的列元素为横坐标和纵坐标绘制曲线...如text(0.3 ,0.5 ,’sin({/omega}t+{/beta})’) 将得到标注效果 。...例513 绘制空间曲线 该曲线对应的参数方程为 t=0:pi/50:2*pi; x=8*cos(t); y=4*sqrt(2)*sin(t); z=-4*sqrt(2)*sin(t); plot3(x,...如:cylinder(3)生成一个圆柱,cylinder([10,1])生成一个圆锥。而t=0:pi/100:4*pi; R=sin(t); cylinder(R,30);生成一个正弦圆柱面。...如:z=peaks(30) 将生成一个30×30矩阵, 例519 绘制标准三维曲面图形 t=0:pi/20:2*pi; [x,y,z]=cylinder(2+sin(t),30); subplot(1,3,1
>> x=linspace(0,2*pi,100); >> plot(x,sin(x),x,2*sin(x),x,3*sin(x)) 当输入參数有矩阵形式时,配对的x,y按相应的列元素为横坐标和纵坐标绘制曲线...如text(0.3 ,0.5 ,’sin({/omega}t+{/beta})’) 将得到标注效果 。...例513 绘制空间曲线 该曲线相应的參数方程为 t=0:pi/50:2*pi; x=8*cos(t); y=4*sqrt(2)*sin(t); z=-4*sqrt(2)*sin(t); plot3(x,...如:cylinder(3)生成一个圆柱,cylinder([10,1])生成一个圆锥。而t=0:pi/100:4*pi; R=sin(t); cylinder(R,30);生成一个正弦圆柱面。...如:z=peaks(30) 将生成一个30×30矩阵, 例519 绘制标准三维曲面图形 t=0:pi/20:2*pi; [x,y,z]=cylinder(2+sin(t),30); subplot(1,3,1
函数介绍 2.1 buttord – 求解滤波器的阶数N和3dB截止频率wc 2.2 butter – 求解N阶滤波器的具体参数B和A,求解完B和A后滤波器就设计完成了。...( 2 π f t ) = s i n ( 2 π ∗ 50 t ) = s i n ( 100 π t ) y = sin(2\pi ft)=sin(2\pi *50 t)=sin(100\pi t)...y=sin(2πft)=sin(2π∗50t)=sin(100πt) 由于信号也可以表示为 y = s i n ( Ω t ) y = sin(\Omega t) y=sin(Ωt)的形式,所以这里...2.2 butter – 求解N阶滤波器的具体参数B和A,求解完B和A后滤波器就设计完成了。...axis([0, 14, -40, 5]); 绘图结果如下: (2)高通滤波器: 高通滤波器与低通几乎完全一样,只要注意 [B,A] = butter(N, wc, ‘ftype’, ‘s’)中的
dde23的调用格式如下: sol = dde23(ddefun,lags,history,tspan) lags是延迟量,比如方程中包含y1(t-0.2)和y2(t-0.3)则可以使用lags=[...+sin(t))*10^(-5) + 9*Z(1,2)/(1+Z(1,2)) – Z(2,1) )]; %y(1)表示x_1(t),因为dde求解的结果中sol会有个x,为了区别用y(1)表示x_1...(t);Z(1,1)表示时滞项x_1(t-0.1);Z(1,2)表示时滞项x_1(t-0.3) sol = dde23(ddex1dez,[0.1, 0.3],[2 2],[0, 50]);%dde23...,tau,history,tspan); %[0.1, 0.3]是时滞,[2 2]是初值,[0, 50]是时间范围 figure; % plot(sol.x,sol.y) plot(sol.x...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、...在大多数实际应用中,数字滤波器常常被用来实现选频操作,所以指标的形式一般为在频域中以分贝值给出的相对幅度响应和相位响应。...部分代码如下: y=x+0.1*sin(fn*2*pi*t); %给原始信号加噪声 X=abs(fft(x)); %对原始信号进行傅里叶变换 Y=abs(fft(y));...t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围,样本数除以采样频率 x=x(:,1)'; % 将双声道转为单声道 y=x+0.1*sin(fn*2*...;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi; %将Hz为单位的模拟频率换算为rad为单位的数字频率 wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi; M=ceil
(x,y) : 极坐标中的直方图(y为一个整数) compass (x,y): 绘制从原点发射出的箭头 ezpolar (‘函数’):易用的极坐标绘图函数 x=[0.1 0.2 0.3 0.4...函数 用法与罗盘图相同 x=-pi:pi/10:pi; y=sin(x); z=[1+2*i 2+2*i 3+3*i 4+4*i]; subplot(2,2,1);feather(x,y);title...(u,v)——v为mn矩阵,绘出在范围x=1:n,y=1:m的坐标系中由u和v定义的向量 quiver(x,y,u,v)——x为n维向量,y为m维向量。...x=-pi:pi/10:pi; y=sin(x); for i=1:1:21 u(i)=i; v(i)=i; end subplot(2,2,1);quiver(x,y);title('...x=-pi:pi/10:pi; y=sin(x); for i=1:1:21 u(i)=i; v(i)=i; end subplot(2,2,1);scatter(x,y);title(
.scatter(x,y) #绘制横坐标为x,纵坐标为y散点图 # example3 open,close=np.loadtxt('000001.csv',delimiter=',',skiprows...,填充色等; # labels:为箱线图添加标签,类似于图例的作用; # filerprops:设置异常值的属性,如异常点的形状、大小、填充色等; # medianprops:设置中位数的属性,如线的类型...,shrink_factor=0.5 plt.show() 图形中纯文字标注 x =np.arange(-10,11,1) y = x*x fig1 = plt.figure() ax1 = fig1...\omega $",size=15) ax1.text(4,4,r"$ \sin(0)=\cos(\frac{\pi}{2}) $",size=15) ax1.text(2,2,r"$ \lim_{x...填充上色 x = np.linspace(0,5*np.pi,1000) y1 = np.sin(x) y2 = np.sin(2*x) fig1 = plt.figure() ax1 = fig1
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