C#极坐标倒换的数据处理

白三儿 2017-07-21 08:50:51
double x1 = Math.Sin(Math.PI / (180 / s1[i]))*s2[i];
double y1 = Math.Cos(Math.PI / (180 / s1[i]))*s2[i];
double x2 = Math.Sin(Math.PI / (180 / s1[i-1]))*s2[i-1];
double y2 = Math.Cos(Math.PI / (180 / s1[i-1]))*s2[i-1];


大概意思是数据处理出错了,整个图方向不对,求大神。
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白三儿 2017-07-21
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引用 2 楼 xuzuning 的回复:
反转 s1 和 s2
s1角度,s2电平值,反转了就玩大发了
白三儿 2017-07-21
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引用 1 楼 sp1234 的回复:
先贴出正确的数学公式或者你的(GIS)教科书的内容来。
for (i = 1; i <= s1.Count - 1; i++) { double x1 = Math.Sin(Math.PI / (180 / s1[i]))*(-(175+s2[i])); //s1[i]角度;s2[i]电平值,设中心点(圆心)电平-175 double y1 = Math.Cos(Math.PI / (180 / s1[i]))*(-(175+s2[i])); double x2 = Math.Sin(Math.PI / (180 / s1[i-1]))*-((175+s2[i-1])); double y2 = Math.Cos(Math.PI / (180 / s1[i-1]))*(-(175+s2[i-1])); int x4 = Convert.ToInt32(x1) + 225; //应该是出错的地方,这里我是写死的坐标,设了一个(225,200)为圆心的圆 int y4 = Convert.ToInt32(y1) + 200; //圆直径350 int x3 = Convert.ToInt32(x2) + 225; int y3 = Convert.ToInt32(y2) + 200;
xuzuning 2017-07-21
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反转 s1 和 s2
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先贴出正确的数学公式或者你的(GIS)教科书的内容来。
内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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