17、MATLAB 图形处理与动画制作全面指南

MATLAB图形与动画技术详解

MATLAB 图形处理与动画制作全面指南

1. 3 - D 绘图基础

在 MATLAB 中,若无法或不想对函数 V 求导,可以使用 gradient 函数来估计导数。示例代码如下:

[dx dy] = gradient(V, 0.2, 0.2);

这里的 0.2 分别是在 x y 方向上用于近似计算的增量。

1.1 矩阵可视化

mesh 函数可用于“可视化”矩阵。以下代码生成了如图 9.12 所示的图形:

a = zeros(30,30);
a(:,15) = 0.2*ones(30,1);
a(7,:) = 0.1*ones(1,30);
a(15,15) = 1;
mesh(a)

矩阵 a 是一个 30×30 的矩阵。中间元素 a(15,15) 的值为 1,第 7 行的所有元素值为 0.1,第 15 列的其余元素值为 0.2。 mesh(a) 将矩阵 a 的行和列解释为 x - y 坐标网格, a(i,j) 的值构成了点 (i, j) 上方的网格表面

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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