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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>0fx=xx-b;elseif xx+b<0fx=xx+b;elsefx=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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