PI=ACOS(-1.0D0) 和matlab里面的pi有什么区别

以下是使用 YALMIP 编写的程序，请将以下代码保存为一个.m文件并在 MATLAB 中运行： ```matlab % 清空工作区变量 clear % 定义参数 TJ = 13.8; KG = 100/6.7; TG = 5; HW = 10.38; KW1 = 20; KW2 = 50; PL = 0.1; R = 35; beta = 0; V = 10; % 定义变量 t = sdpvar(1); w = sdpvar(1); % 定义表达式 A = (TG + KW2 + KW1*TG)/(-2*TG*(TG + KW2)); W = sqrt((KG + KW1)/(TG*(TJ + KW2))) - A^2; M = PL/(W*(TJ + KW2))*sqrt(KG/(KG + KW1)); Thet = acos(W*(TG + KW2)/sqrt(KG*(KG + KW1))); C = 1 - PL/(KG + KW1); f = M*exp(t*A)*cos(t*W + Thet) + C; df_dt = jacobian(f, t); df_dw = jacobian(f, w); t1 = (pi/2 - Thet - atan(W/A))/W; t3 = (pi/2 - Theta1 - atan(W1/A1))/W1 - t2; Pwe = 97.81*w^3; s = tf('s'); Pg = (1 - f)*(-14.92)/(1 + s*5); A1 = (TG*TG)/(-2*TG*(TG)); W1 = sqrt((KG)/(TG*TJ)) - A^2; M1 = Pun/(W*(TJ))*sqrt(KG/(KG)); Theta1 = acos(W*(TG)/sqrt(KG^2)); C1 = f(t2) - Pun/KG; fsecmax = 1 - M1*exp(A1*(pi/2 - Theta1 - atan(W1/A1))/W1)*cos(pi/2 - atan(W1/A1)) - C1; % 定义约束条件 constraints = [t > t1, t < t3, w > 1.47, w < 2.52]; constraints = [constraints, dw_dt == (0.248*w - 1.16*w - 50*df_dt - 20*(1 - f))/(2.1*0.875)]; constraints = [constraints, Pun == Pl - Pg - Pwe]; options = sdpsettings('verbose', 0); % 定义目标函数 objective = fsecmax; % 求解优化问题 sol = optimize(constraints, objective, options); % 输出结果 if sol.problem == 0 fprintf('最优的 t2 = %.2f\n', value(t)); fprintf('fsecmax 的最小值 = %.4f\n', value(objective)); else disp('优化问题求解失败'); disp(sol.info); end ``` 需要注意的是，由于程序中的许多变量未定义，无法直接运行，需要根据实际情况进行修改。另外，程序中使用了拉普拉斯函数 `tf('s')`，需要保证 MATLAB 中安装了控制系统工具箱。

以下是MATLAB代码，实现TKEO算法： ```matlab function [inst_amp, inst_freq] = TKEO(x, Fs) % x为输入信号，Fs为采样率 % 返回瞬时幅值inst_amp和瞬时频率inst_freq % 计算x'(n) xd = diff(x); % 计算x(n+1)-x(n-1) x1 = x(3:end); x_1 = x(1:end-2); x_diff = x1 - x_1; % 计算TKEO能量算子 W = xd(2:end-1) .* x_diff; % 计算瞬时幅值 inst_amp = sqrt(abs(W)); % 计算瞬时频率 inst_freq = -acos(W./(inst_amp.^2 + eps))/pi*Fs/2/pi; end ``` 其中，`x`为输入信号，`Fs`为采样率。函数返回瞬时幅值`inst_amp`和瞬时频率`inst_freq`。注意其中的`eps`是一个极小的数，是为了避免分母为0的情况。