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14.已知函数f(x)=sin(ωx+φ)(ω>0,0<φ<$\frac{π}{2}}$)的图象与x轴的交点中,相邻两个交点之间的距离为$\frac{π}{4}$,且图象过点M($\frac{π}{3},-1}$)
(1)求f(x)的解析式;       
(2)求函数f(x)的单调递增区间;
(3)将函数f(x)的图象向右平移$\frac{π}{8}$个单位,再将图象上各点的横坐标伸长到原来的2倍(纵坐标不变),得到函数y=g(x)的图象,若关于x的方程g(x)+k=0,在区间[0,$\frac{π}{2}}$]上有且只有一个实数解,求实数k的取值范围.

分析 (1)由题意:图象与x轴的交点,相邻两个交点之间的距离为$\frac{π}{4}$,可得周期为$\frac{π}{2}$,可求得ω,图象过点M($\frac{π}{3},-1}$)带入可求得φ,即可得到解析式.
(2)根据正弦函数的图象及性质即可求单调递增区间.
(3)根据三角函数平移变换的规律,求解g(x),在[0,$\frac{π}{2}}$]上求解g(x)的图象.g(x)+k=0有且只有一个实数解,即图象g(x)与y=-k,只有一个交点,即可求实数k的取值范围.

解答 解:(1)由题意:图象与x轴的交点,相邻两个交点之间的距离为$\frac{π}{4}$,即$\frac{1}{2}T=\frac{π}{4}$,即T=$\frac{π}{2}$;
∵T=$\frac{π}{2}=\frac{2π}{ω}$,解得:ω=4,那么:f(x)=sin(4x+φ).
∵0<φ<$\frac{π}{2}}$.图象过点M($\frac{π}{3},-1}$)带入可求得φ=$\frac{π}{6}$,
∴解析式$f(x)=sin({4x+\frac{π}{6}})$;
(2)由正弦函数的性质可知:$4x+\frac{π}{6}$∈[2kπ$-\frac{π}{2}$,2kπ$+\frac{π}{2}$],(k∈Z)是单调递增区间,即:2kπ$-\frac{π}{2}$≤$4x+\frac{π}{6}$≤2kπ$+\frac{π}{2}$],解得:$\frac{1}{2}$kπ-$\frac{π}{6}$≤x≤$\frac{1}{2}$kπ$+\frac{π}{12}$],(k∈Z)
∴函数f(x)的单调递增区间为:$[{-\frac{π}{6}+\frac{kπ}{2},\frac{π}{12}+\frac{kπ}{2}}],k∈Z$;
(3)由(1)可知:$f(x)=sin({4x+\frac{π}{6}})$;将f(x)的图象向右平移$\frac{π}{8}$个单位后,得到$y=sin({4x-\frac{π}{3}})$的图象,
再将所得图象所有点的横坐标伸长到原来的2倍(纵坐标不变),得到$y=sin({2x-\frac{π}{3}})$的图象.即g(x)=sin(2x-$\frac{π}{3}$)
∵$0≤x≤\frac{π}{2}$
∴$-\frac{π}{3}$≤2x-$\frac{π}{3}$≤$\frac{2π}{3}$
g(x)+k=0在[0,$\frac{π}{2}}$]上只有一个实数解,即图象g(x)与y=-k,只有一个交点,
当x=$-\frac{π}{3}$时,g(x)图象取得最低点,即g(-$\frac{π}{3}$)=$-\frac{\sqrt{3}}{2}$.由正弦函数图象可知:$-\frac{{\sqrt{3}}}{2}<k≤\frac{{\sqrt{3}}}{2}$时只有一个交点,以及k=-1时,也有一个交点.即实数k的取值范围为:$-\frac{{\sqrt{3}}}{2}<k≤\frac{{\sqrt{3}}}{2}$或k=-1.

点评 本题考查了三角函数图象及性质的运用能力和化简能力,平移变换的规律,数形结合法的应用.综合性强,属于难题.

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时间星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日
车流量x(万辆)1234567
PM2.5的浓度y
(微克/立方米)
27313541495662
(1)在表中画出车流量与PM2.5浓度的散点图.
(2)求y关于x的线性回归方程;
(3)①利用所求回归方程,预测该市车流量为8万辆时,PM2.5的浓度;
②规定当一天内PM2.5的浓度平均值在(0,50]内,空气质量等级为优;当一天内PM2.5的浓度平均值在(50,100]内,空气质量等级为良,为使该市某日空气质量等级为优或良,则应控制当天车流量在多少万辆以内(结果以万辆为单位,保留整数)
参考公式:回归直线的方程是$\widehat{y}$=$\widehat{b}$x+$\widehat{a}$,其中$\widehat{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$,$\widehat{a}$=$\overline{y}$-$\widehat{b}$$\overline{x}$.

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