Python作业求助希望半天内可以解决
本帖最后由 小schnappi 于 2023-6-27 01:27 编辑题目大意：
图一
在复杂指针计算的帮助下，解决三个电路a）、b）和c）的以下任务：
1.1 开发一个为您提供振幅比的软件程序
（U，/U）以及博德图中0.1Hz < f <1MHz范围内频率的角移（X（U，/U，））。
注意：
请先了解什么是Bode图！
1.2
开发一个软件程序，为0.1Hz < f <1MHz范围内的频率输出电流I的位置曲线以及电压U。
取U的电压效应值，= 10并设置指针
Y，在实轴上！
注意：
如果您不确定位置曲线是什么，请看这里（维基百科）。
1.3
开发一个软件程序，以f= 1.5klz的频率输出u、(t)、u/(t)和i(t)的时间历史。拿一个
电压有效值为U，= 10V on。至少一个时期应该是可见的
成为。
图二
2.1
开发一个软件程序，对以下两个输入电压的输出电压u2(t)和输入电流i(t)的时间曲线进行数值计算和输出。
-欧拉程序将用作积分方法。
-在所有情况下都应考虑时间范围0<1<12s。
2.2
使用模拟软件“Matlab Simulink”验证您的结果
注意：Matlab Simulink的教程也可以作为pdf文件获得！ 本帖最后由 歌者文明清理员 于 2023-6-27 01:51 编辑
1.1任务：开发一个为您提供振幅比的软件程序（U，/U）以及博德图中0.1Hz < f < 1MHz范围内频率的角移（X（U，/U））。
要解决这个任务，您可以按照以下步骤进行：
步骤1：了解Bode图
首先，让我们简要了解一下Bode图。Bode图是一种以频率为横轴，以电压振幅比或相位角为纵轴的图表，常用于描述线性时不变系统的频率响应。在Bode图中，振幅比以分贝（dB）表示，相位角以角度表示。
步骤2：编写软件程序
您可以使用编程语言（如Python）编写一个软件程序来计算振幅比和角移。以下是一个示例函数，它接受频率f作为输入，并返回振幅比和角移：
import math
def calculate_amplitude_phase(f):
# 计算振幅比
amplitude_ratio = 1# TODO: 根据您的电路计算振幅比的公式
# 计算角移
phase_shift = 0# TODO: 根据您的电路计算角移的公式
return amplitude_ratio, phase_shift
请注意，您需要根据您的具体电路来实现计算振幅比和角移的公式。这可能需要您对电路的结构和参数进行进一步的了解。
步骤3：调用函数并输出结果
使用您编写的软件程序，您可以输入不同的频率值，并获得相应的振幅比和角移。以下是一个示例代码片段：
frequencies = # 设置不同的频率值
for freq in frequencies:
amplitude, phase = calculate_amplitude_phase(freq)
print("频率: {} Hz, 振幅比: {} dB, 角移: {} 度".format(freq, amplitude, phase))
您可以根据需要自定义频率值，并按照您的要求输出振幅比和角移。
注意：
在实际应用中，您可能需要根据您的具体电路特性（如传输函数）来确定计算振幅比和角移的公式。此外，请确保在计算过程中考虑到适当的单位转换，例如将角度转换为弧度。
1.2任务：开发一个软件程序，为0.1Hz < f < 1MHz范围内的频率输出电流I的位置曲线以及电压U。
要解决这个任务，您可以按照以下步骤进行：
步骤1：了解位置曲线（维基百科）
首先，让我们了解一下位置曲线。位置曲线描述了电路中电压和电流的相对相位关系。在位置曲线中，电压通常以垂直轴表示，而电流以水平轴表示。
步骤2：编写软件程序
您可以使用编程语言（如Python）编写一个软件程序来计算电流和电压的位置曲线。以下是一个示例函数，它接受频率f作为输入，并返回电流和电压的位置曲线：
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_impedance_curve():
frequencies = # 设置不同的频率值
impedances = []# 存储电阻值
for freq in frequencies:
impedance = calculate_impedance(freq)# TODO: 根据您的电路计算阻抗值
impedances.append(impedance)
plt.plot(frequencies, impedances)
plt.xlabel("频率（Hz）")
plt.ylabel("阻抗")
plt.title("电压和电流的位置曲线")
plt.show()
请注意，您需要根据您的具体电路来实现计算阻抗的公式。这可能需要您对电路的结构和参数进行进一步的了解。
步骤3：调用函数并绘制位置曲线
使用您编写的软件程序，您可以调用plot_impedance_curve()函数来绘制电压和电流的位置曲线。该函数将根据您设置的频率范围生成一系列频率值，并计算相应的阻抗值。然后，它将使用matplotlib库绘制位置曲线。
plot_impedance_curve()
请注意，您可以根据需要自定义频率范围以及其他绘图参数（例如标题、标签等）。
注意：
在实际应用中，您可能需要根据您的具体电路特性（例如电阻、电感、电容等）来确定计算阻抗的公式。此外，请确保选择适当的单位（例如欧姆）来表示阻抗。
1.3任务：开发一个软件程序，以f = 1.5kHz的频率输出u(t)、u/(t)和i(t)的时间历史。取一个电压有效值为U = 10V on。至少一个周期应该是可见的。
要解决这个任务，您可以按照以下步骤进行：
步骤1：了解时间历史
首先，让我们简要了解一下时间历史。时间历史描述了电路中电压和电流随时间变化的情况。在这个任务中，我们需要输出在特定频率下的电压和电流的时间历史。
步骤2：编写软件程序
您可以使用编程语言（如Python）编写一个软件程序来计算指定频率下电压和电流的时间历史。以下是一个示例函数，它使用给定的频率和电压有效值来计算并绘制电压和电流的时间历史：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_time_history(freq, voltage_amp):
time = np.linspace(0, 1/freq, num=1000)# 时间范围为一个周期
voltage = voltage_amp * np.sin(2 * np.pi * freq * time)# 计算电压
current = voltage_amp * np.cos(2 * np.pi * freq * time)# 计算电流
plt.plot(time, voltage, label="u(t)")
plt.plot(time, current, label="i(t)")
plt.xlabel("时间（秒）")
plt.ylabel("幅值")
plt.title("电压和电流的时间历史（f = {} Hz）".format(freq))
plt.legend()
plt.show()
请注意，该函数使用numpy库生成一系列时间点，并根据给定的频率和电压有效值计算电压和电流的数值。然后，它使用matplotlib库绘制电压和电流随时间变化的曲线。
步骤3：调用函数并绘制时间历史
使用您编写的软件程序，您可以调用plot_time_history()函数来绘制指定频率下电压和电流的时间历史。以下是一个示例代码片段，用于绘制f = 1.5kHz时的时间历史：
freq = 1500# 设置频率为1.5kHz
voltage_amp = 10# 设置电压有效值为10V
plot_time_history(freq, voltage_amp)
请注意，您可以根据需要自定义频率和电压有效值。
注意：
在实际应用中，您可能需要根据您的具体电路特性（例如电容、电感等）来确定电压和电流的时间历史。此外，请确保选择适当的单位（例如秒、伏特）来表示时间和幅值。
2.1任务：开发一个软件程序，对以下两个输入电压的输出电压u2(t)和输入电流i(t)的时间曲线进行数值计算和输出。使用欧拉方法作为积分方法。在所有情况下都应考虑时间范围0 < t < 12s。
要解决这个任务，您可以按照以下步骤进行：
步骤1：了解欧拉方法
首先，让我们了解一下欧拉方法。欧拉方法是一种数值积分方法，常用于求解微分方程。它通过将时间范围分成一系列小的时间步长，并根据微分方程中的斜率来估计下一个时间点上的函数值。
步骤2：编写软件程序
您可以使用编程语言（如Python）编写一个软件程序，使用欧拉方法对给定的输入电压进行数值积分，并计算输出电压和输入电流的时间曲线。以下是一个示例函数，它使用欧拉方法进行数值积分：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def euler_integration(input_voltage):
time = np.linspace(0, 12, num=1000)# 时间范围为0到12秒
dt = time - time# 时间步长
output_voltage = # 输出电压列表
input_current = # 输入电流列表
for i in range(1, len(time)):
dv_dt = (input_voltage - output_voltage) / R# 根据电路特性计算斜率
output_voltage.append(output_voltage + dv_dt * dt)# 使用欧拉方法进行积分
input_current.append(dv_dt)# 输入电流等于输出电压的斜率
return time, output_voltage, input_current
请注意，该函数使用numpy库生成一系列时间点，并根据给定的输入电压和电路特性使用欧拉方法进行数值积分。然后，它返回时间、输出电压和输入电流的数组。
步骤3：调用函数并绘制时间曲线
使用您编写的软件程序，您可以调用euler_integration()函数对指定的输入电压进行数值积分，并绘制输出电压和输入电流随时间变化的曲线。以下是一个示例代码片段：
R = 1# 设置电阻值
input_voltage = np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, num=1000))# 设置输入电压（示例为正弦波）
time, output_voltage, input_current = euler_integration(input_voltage)
plt.plot(time, output_voltage, label="u2(t)")
plt.plot(time, input_current, label="i(t)")
plt.xlabel("时间（秒）")
plt.ylabel("幅值")
plt.title("输出电压和输入电流的时间曲线")
plt.legend()
plt.show()
请注意，您需要根据实际情况设置电阻值和输入电压。在示例中，我们假设输入电压是一个正弦波信号。
注意：
在实际应用中，您可能需要根据您的具体电路特性（例如电容、电感等）来确定微分方程中的斜率公式。此外，请确保选择适当的单位（例如秒、伏特）来表示时间和幅值。
2.2任务：使用模拟软件“Matlab Simulink”验证您的结果。
要验证您的结果，您可以使用“Matlab Simulink”等模拟软件进行仿真。以下是一个一般的步骤：
步骤1：安装和打开“Matlab Simulink”
如果您还没有安装“Matlab Simulink”，请前往官方网站下载并按照说明进行安装。然后打开“Matlab Simulink”软件。
步骤2：建立电路模型
使用“Matlab Simulink”的图形界面，您可以建立电路模型以模拟电路的行为。根据您的具体电路，请添加适当的元件（例如电阻、电容、电感等）和输入信号源。
步骤3：设置仿真参数
在模型中，您需要设置仿真的时间范围、步长和其他参数。请确保与前面任务中的参数保持一致。
步骤4：运行仿真并观察结果
通过运行仿真，您可以观察到模型中输出电压和输入电流随时间变化的结果。比较这些结果与您在任务2.1中使用欧拉方法计算的结果是否一致。
注意：
确保在模拟软件中正确设置电路参数和仿真参数。根据您的具体电路和需求，可能需要进一步调整和优化模型。此外，熟悉“Matlab Simulink”的操作方法和功能将有助于更好地验证和分析结果。
希望这些步骤能够帮助您完成任务！如果您需要更多详细的指导或有其他问题，请随时提问。 歌者文明清理员 发表于 2023-6-27 01:45
占楼
还没睡{:10_257:} isdkz 发表于 2023-6-27 01:46
还没睡
不卷不行啊，sfqxx让我压力山大{:10_277:} 歌者文明清理员 发表于 2023-6-27 01:51
不卷不行啊，sfqxx让我压力山大
{:10_282:} 歌者文明清理员 发表于 2023-6-27 01:45
1.1任务：开发一个为您提供振幅比的软件程序（U，/U）以及博德图中0.1Hz < f < 1MHz范围内频率的角移（X（U ...
为啥我电脑跑不出来 小schnappi 发表于 2023-6-27 06:53
为啥我电脑跑不出来
如果程序在你的电脑上无法正常运行，可能有以下几个常见原因：
[*]硬件要求不满足：某些程序可能对硬件有特定的要求，例如较高的处理器性能、内存容量或显卡要求等。请确保你的电脑硬件满足程序的最低要求，并检查是否有其他硬件冲突。
[*]缺少必要的软件或驱动程序：有些程序需要依赖特定的软件或驱动程序才能正常运行。请确保你的电脑已经安装了程序所需的所有软件、库和驱动程序，并保持它们是最新版本。
[*]兼容性问题：某些程序可能不兼容某些操作系统版本或架构。请确认你的操作系统与该程序的兼容性，并检查是否有针对特定操作系统版本的更新或修补程序可用。
[*]安全软件干扰：安全软件（如杀毒软件、防火墙）有时会阻止程序的正常运行。尝试临时禁用安全软件，并重新运行程序，看是否能解决问题。
[*]文件损坏或丢失：如果程序的关键文件损坏或丢失，可能导致无法正常运行。尝试重新安装程序，或者从可靠来源获取完整、正确的安装包。
如果以上方法都无法解决问题，建议尝试在互联网上搜索相关的错误信息或向程序开发者寻求帮助。提供更多细节和错误信息可以有助于我们提供更具体的解决方案。 {:10_266:}{:10_250:}{:10_250:}
页:
[1]