关于一个matlab程序的问题,运行后报错,如何修改

问题描述:

关于一个matlab程序的问题,运行后报错,如何修改
clc;clear;
M = 5;
N = 5;
Mun_points = 6*M*N+2*N;
Ht_z = zeros(Mun_points,1);
Ht_theta = zeros(Mun_points,1);
Htx_val = 1000;
Hty_val = 1000;
L=.3;
a=.15;
c=.08;
d=0;
omiga = 2*pi*64e6;
miu0 = 4*pi*1.0e-7;
epos0 = 1.0e-9/(36*pi);
alf = omiga*sqrt(miu0*epos0);
for j = 1:2*N
for k = 1:3*M+1
Ht_z(j+(k-1)*2*N) = 2*c*j/(2*N)+d;
Ht_theta(j+(k-1)*2*N) = 2*pi*k/(3*M+1);
end
end
m=1;
n=1;
syms z0 belta;
for k = 1:Mun_points
temp_offset = a*cos(belta)-sqrt(c^2-(Ht_z(k)-d)^2);
Rc = sqrt(a^2+c^2-(Ht_z(k)-d)^2-2*a*sqrt(c^2-(Ht_z(k)-d)^2)*cos(belta)+(z0-Ht_z(k))^2);
temp_coef = a/(2*pi);
temp_exp = exp(-i*alf*Rc)*(i*alf/(Rc^2)+1/(Rc^3)) ;
digits(3);
%fSx1mn = vpa(a/(2*pi)*(a*cos(belta)-sqrt(c^2-(Ht_z(k)-d)^2))*cos(m*belta)*sin(n*pi*(z0+L/(2*L))))
f=@(z0,belta)temp_coef*temp_offset*cos(m*belta)*sin(n*pi*(z0+L/(2*L)))*temp_exp
Sx1mn(k) = dblquad(f,-L,L,0,2*pi);
end
%%
运行后:
Error using ==> dblquad>innerintegral at 81
Inputs must be floats,namely single or double.
Error in ==> quad at 77
y = f(x,varargin{:});
Error in ==> dblquad at 60
Q = quadf(@innerintegral,ymin,ymax,tol,trace,intfcn,...
Error in ==> Untitled2 at 45
Sx1mn(k) = dblquad(f,-L,L,0,2*pi);
1个回答 分类:综合 2014-10-16

问题解答:

我来补答
首先我想说的是,matlab跟其他语言不一样(我用的比较多的编程语言,除了matlab就
应该是c或c++了,VB和Delphi也接触过,我想版面(matlab版)大部分人也差不多),
如果你抱着“把其他语言的思想运用在matlab里面”的话,那么我想,即使程序运行不
出错,也很难把握matlab的精髓,也就很难发挥matlab的作用了.所以,如果你是希望
掌握一门语言、一个工具,使它更有效为你服务的话,那么,希望本文对你有所帮助,
请精读;如果你是希望matlab作为VC的附属品,即你不想在matlab上面花太多功夫,只
纯粹想用matlab来完成VC做不了或很难做成的任务的话,那么,本文你也应该至少浏览
一下.
Matlab是一个基于矩阵运算的软件,这恐怕是众所周知的事情了,但是,真正在运用的
时候(就是在编程的时候),许多人(特别是初学者)往往没有注意到这个问题,因此
,for循环(包括while循环)满天飞…………..这不仅是暴殄天物(没有发挥matlab所
长),还浪费了你宝贵的时间.对此,版友MVH在他的“MATLAB 小技巧”一文中也有所
涉及,雷同的东西我也就不重复了,matlab的“帮助”里面也有相关的指示.我这里想
说的一点是,初学者往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题,懂得了使用矩阵而不是
循环来赋值,但是,在其他环节上,就很容易疏忽,或者说,仍然没有摆脱C++的思想
.举个例子吧,下面的代码是我的一个师弟写的,我想他接触matlab也有2、3年时间了
(在此说明一下,接触2、3年并不是表示每天都会跟matlab打交道,我本人也不是,只
是在一年某几个时间段里面连续使用),但是仍然会出现类似的问题:
J = 0;
lt = size(imf1,2);
for (i = 1:lt)
if (abs(imf1(i)) 1)
J = 1;
break
end
end
上面的代码实现了一个目的――检查信号imf1(一个向量)是否存在绝对值大于1的点,
这显然是基于C++的思想写出来的.如果在matlab下面,其实用两个语句就足够了(当
然,可以合并为一个):
q = find(imf11);
J = ~isempty(q);
这样的修改带来的好处是很可观的.
又如:
for j = 1:num
imf1(start1+j) = 2*li1(j+1) - imf1(start1+j);
end
这是一个对称翻折的问题,它完全可以用以下这个语句简洁表示:
imf1(start1+1:start1+num) = 2*li1(2:num+1) - imf1(start1+1:start1+num);
因此,如果是新手,可以先用循环(基于C++的思想)来编写代码,然后看看能否用ma
tlab的语言(基于矩阵的思想)来改进.当然,这样做的前提是你对matlab提供的一些
函数比较熟悉才行,这些函数在matlab的“帮助”那里搜索“Functions Used in
Vectorizing”就可以找到一些,其他的也可以找相关的书籍(没找到?不可能,电子版
总可以下载到的)
对提高matlab编程能力的方法,我想主要有以下三个:
1. 查help
2. 多上上论坛,搜索帖子、发帖子问人
3. 阅读别人、特别是牛人的程序
当然了,正如所有的程序语言一样,“3分课本7分上机”,一定要动手才行,不能光看
.多想、多思考、多尝试,才是正路.以下技巧就是平日动手编程、阅读别人的帖子后
整理出来的(不断添加中):
1. matlab的运算是基于矩阵的,但是也提供了对应元素的运算,即在运算符前面加上“
点”.例如:
a = [1,2;3,4]
a =
1 2
3 4
b = [-1,-2;-3,0]
b =
-1 -2
-3 0
a * b
ans =
-7 -2
-15 -6
a .* b
ans =
-1 -4
-9 0
 
 
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