matlab相关图形实现代码

合集下载

Matlab绘图代码

Matlab绘图代码

figure1=figure('Color',[1,1,1])x=wxy=w5plot(x,y)axis([01.80430000])xlabel('Time /s','Fontsize',16)ylabel('Force','Fontsize',16)set(gcf,'Units','centimeters','Position',[10 10 7 5]);set(gca,'Position',[.13 .17 .80 .74])set(get(gca,'XLabel'),'FontSize',9)set(get(gca,'YLabel'),'FontSize',9)set(gca,'fontsize',10)set(gca,'linewidth',0.1)set(gca,'box','on')set(get(gca,'Children'),'linewidth',1.5)效果图:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~解释版~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ figure1=figure('Color',[1,1,1]);%背景变为白色x=VarName1;y=VarName2;plot(x,y);axis([0,1,0,20000]);%设定x,y轴取值范围xlabel('Plastic stress','Fontsize',16);%X轴标签ylabel('Yeild stress /MPa','Fontsize',16);%Y轴标签%title(‘DP980应力应变曲线’,’Fontsize’,16);%标题%text(x,y, 'String');%在指定位置添加文本说明set(gcf,'Units','centimeters','Position',[10 10 7 5]);%设置图片大小为7cm×5cm%get hanlde to current axis返回当前图形的当前坐标轴的句柄,%(the first element is the relative distance of the axes to the left edge of the figure,... %the second the vertical distance from the bottom, and then the width and height; set(gca,'Position',[.13 .17 .80 .74]);%设置xy轴在图片中占的比例set(get(gca,'XLabel'),'FontSize',9);%图上文字为9 point或小5号set(get(gca,'YLabel'),'FontSize',9);%set(get(gca,'TITLE'),'FontSize',9);set(gca,'fontsize',9);set(gca,'linewidth',0.5); %坐标线粗0.5磅set(gca,'box','off');%Controls the box around the plotting areaset(get(gca,'Children'),'linewidth',1.5);%设置图中线宽1.5磅%set(gca,'color','r');%背景变为红色set(gcf,'Position',[100 100 260 220]);%这句是设置绘图的大小,不需要到word里再调整大小。

4阶锁相环matlab

4阶锁相环matlab

4阶锁相环matlab4阶锁相环是一种广泛应用于通信系统和控制系统中的控制算法,其主要用于抑制信号的相位偏移和频率误差。

本文将以回答关于4阶锁相环在Matlab中的应用为主题,一步一步地介绍相关知识和实例。

第一步:了解锁相环的基本原理要学习和应用4阶锁相环,首先需要了解锁相环的基本原理。

锁相环是一种控制系统,它通过比较输入信号和参考信号的相位差异,并根据差异调整输出信号的相位和频率,使其与参考信号同步。

在一个理想的锁相环中,输出信号的相位和频率将与参考信号完全一致。

第二步:了解4阶锁相环的结构4阶锁相环是一种具有更高精度和更快响应速度的锁相环。

它由相位解调器、低通滤波器、环路滤波器和控制电压产生器等组成。

相位解调器用于将输入信号分解为正弦和余弦分量,低通滤波器用于提取正弦分量,环路滤波器用于对正弦分量进行进一步处理,而控制电压产生器则根据环路滤波器的输出产生对输出信号的调整。

第三步:编写Matlab代码实现4阶锁相环在Matlab中实现4阶锁相环可以通过调用DSP System Toolbox 中的相位锁定环模块来完成。

以下是一个简单的示例代码:matlab设置相关参数omega_n = 2*pi*1e4; 自然频率zeta = 0.707; 阻尼系数Kp = 1; 比例增益Ki = 1; 积分增益创建4阶锁相环loop = dspPLL('PhaseDetectorGain', Kp, ...'LoopBandwidth', omega_n, ...'DampingFactor', zeta, ...'LoopFilterGain', Ki);生成输入信号fs = 1e6; 采样率t = 0:1/fs:1;fin = 1000; 输入信号频率inputSignal = cos(2*pi*fin*t);执行锁相环[outputSignal, controlVoltage] = loop(inputSignal);绘制输出信号和调整电压figure;subplot(2,1,1);plot(t, inputSignal, 'b', t, outputSignal, 'r');xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');legend('Input Signal', 'Output Signal');subplot(2,1,2);plot(t, controlVoltage, 'g');xlabel('Time (s)');ylabel('Control Voltage');legend('Control Voltage');通过上述代码,可以生成一个包含输入信号、输出信号和调整电压的图形,并显示相应的波形。

matlab colorbar的代码

matlab colorbar的代码

标题:深入探讨 MATLAB colorbar 的代码实现与应用在 MATLAB 中,colorbar 是一种用于显示图形颜色对应数值的重要功能。

它可以帮助我们更直观地理解图形中不同颜色所代表的数据大小,提高数据可视化的效果。

在本文中,我将详细介绍 MATLAB 中colorbar 的代码实现与应用,并结合实际案例进行深入探讨,以便更好地理解和应用这一功能。

一、colorbar 的基本介绍在 MATLAB 中,colorbar 函数可以在当前图形中添加一个颜色刻度条,用于显示图中颜色的对应数值。

它通常用于在绘制颜色图时显示颜色与数值之间的关系,使图形更具可读性。

1. 使用方法要在 MATLAB 中使用 colorbar 函数,可以简单地在绘图后调用该函数即可。

例如:```matlabsurf(peaks);colorbar;```这段代码将在 peaks 图形上添加一个 colorbar。

2. 参数设置colorbar 函数还可以接受一系列参数,用于设置颜色刻度条的位置、标签、刻度等。

可以使用 'location' 参数设置 colorbar 位置,'FontSize' 参数设置字体大小,'Ticks' 参数设置刻度等。

具体的参数设置可以根据实际需求进行灵活调整。

二、实例分析接下来,我们将结合一个实例来详细介绍colorbar 的代码实现与应用。

假设我们有一个 10x10 的矩阵数据 data,我们希望使用 imagesc 函数将其可视化,并添加 colorbar 来显示颜色与数值之间的对应关系。

代码如下:```matlabdata = rand(10,10);imagesc(data);colorbar;```在这段代码中,我们首先生成一个随机矩阵 data,然后使用 imagesc 函数将其可视化。

最后使用 colorbar 函数添加颜色刻度条,用于显示颜色与数值之间的对应关系。

MATLAB绘图函数代码及图形

MATLAB绘图函数代码及图形

')
case 2,result = M1-M2; case 3,result = M1*M2; case 4,result = M1/M2; end disp('The result is :'); disp(result); end %End function 第三题 矩阵的操作 function y=f3 while(1) disp('--------------------------------------'); disp('1 - 转置'); disp('2 - 求秩'); disp('3 - 求逆'); disp('4 - 行列式'); disp('0 -Exit'); ch = input('Choose an item to continue:'); if( ch == 0) return; end M = input('Enter the Matrix:'); switch(ch) case 1,result = M'; case 2,result = rank(M); case 3,result = inv(M); case 4,result = det(M); end disp('The transform result is :'); disp(result); end %End function end end end 第四题 向量的判定 function y=f4(vec_1,vec_2,dem_1) vec_1=input(' 第一个向量:') vec_2=input(' 第二个向量:') Sel_2=input(' 选择: 1 -判断两向量是否共线 2 -判断三向量是否共面') if Sel_2==1 A=[vec_1;vec_2] if rank(A)==1 disp(' 两向量共线!') else disp(' 两向量不共线!') end else if Sel_2==2

matlab图形操作

matlab图形操作

matlab图形操作本⽂对matlab中利⽤图形句柄对图⽚属性进⾏设置的操作进⾏简单的总结说明:(1)对图窗和坐标轴属性进⾏整体设置可以通过gcf和gca语句获取当前图窗句柄和坐标轴句柄,通过该句柄可以对图窗和坐标轴的各项属性进⾏操作。

图窗和坐标轴分别包含如下属性:% 图窗属性... ...Children: [1×1 Axes] Color: [0.9400 0.9400 0.9400]Colormap: [256×3 double] CurrentAxes: [1×1 Axes]... ...InnerPosition: [680 558 560 420] PaperUnits: 'centimeters'OuterPosition: [672 550 576 514] Position: [680 558 560 420]Units: 'pixels'% 坐标轴属性... ...Box: 'on' BoxStyle: 'back'Children: [1×1 Line] Color: [1 1 1]FontAngle: 'normal' FontName: 'Helvetica'FontSize: 10 FontSizeMode: 'auto'FontSmoothing: 'on' FontUnits: 'points'FontWeight: 'normal' GridColor: [0.1500 0.1500 0.1500]GridLineStyle: '-' Legend: [0×0 GraphicsPlaceholder]LineWidth: 0.5000 OuterPosition: [0 0 1 1]Parent: [1×1 Figure] Position: [0.1300 0.1100 0.7750 0.8150]Title: [1×1 Text] TitleFontWeight: 'normal'Units: 'normalized' UserData: []View: [0 90] Visible: 'on'... ...XAxis: [1×1 NumericRuler] XAxisLocation: 'bottom'XColor: [0.1500 0.1500 0.1500] XColorMode: 'auto'XDir: 'normal' XGrid: 'off'XLabel: [1×1 Text] XLim: [0 100]XScale: 'linear' XTick: [0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100]XTickLabel: {11×1 cell} XTickLabelRotation: 0YAxis: [1×1 NumericRuler] YColor: [0.1500 0.1500 0.1500]YGrid: 'off' YLabel: [1×1 Text]YLim: [0 100] YScale: 'linear'YTick: [0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100] YTickLabel: {11×1 cell}YTickLabelRotation: 0 ZLabel: [1×1 Text]ZLim: [-1 1] ZScale: 'linear'ZTick: [-1 0 1] ZTickLabel: ''ZTickLabelRotation: 0... ...上⾯仅仅是展⽰了图窗和坐标轴部分重要且常⽤的属性,它们的全部属性可通过查matlab的帮助⽂档或直接在matlab的命令⾏上输⼊gcf、gca或通过如下图所⽰的属性窗⼝进⾏查询和设置。

利用Matlab绘制各类特殊图形的实例代码

利用Matlab绘制各类特殊图形的实例代码

利⽤Matlab绘制各类特殊图形的实例代码Matlab绘图介绍强⼤的绘图功能是Matlab的特点之⼀,Matlab提供了⼀系列的绘图函数,⽤户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出⼀些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为⾼层绘图函数。

此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进⾏操作的低层绘图操作。

这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴、曲线、⽂字等)看做⼀个独⽴的对象,系统给每个对象分配⼀个句柄,可以通过句柄对该图形元素进⾏操作,⽽不影响其他部分。

Matlab绘制特殊图形1. 绘制极坐标图说明:使⽤polarplot函数绘制极坐标图,每组数据表⽰⼀条闭合曲线,共有20条曲线构成20条封闭同⼼曲线。

t = linspace(0,2*pi,500);y = 1+0.3*sin(20*t)+0.1*sin(30*t)+0.1*sin(40*t);polarplot(t,y,t,1.1*y,t,1.2*y,t,1.3*y,t,1.4*y,t,1.5*y,t,1.6*y,t,1.7*y,t,1.8*y,t,1.9*y,...t,2.0*y,t,2.1*y,t,2.2*y,t,2.3*y,t,2.4*y,t,2.5*y,t,2.6*y,t,2.7*y,t,2.8*y,t,2.9*y,'linewidth',1.5);2. 单条曲线绘制分段函数(反⽐例函数y=1/x)说明:反⽐例函数在x接近于0时,趋近于奇异(1/0 趋近于⽆穷⼤),使⽤nan⾮数对图形进⾏镂空,可以实现⼀条曲线绘制y=1/x的整个定义域。

x = linspace(-3,3,500);f = @(x) 1./x;y = f(x);for ii = 1:length(x)if abs(x(ii))<0.03x(ii) = nan;y(ii) = nan;endendplot(x,y)legend('y=1/x')3. 正⽅体内绘制随机分布的颜⾊⽚图说明:使⽤plot3绘制正⽅体12条边,使⽤fill3函数绘制颜⾊⽚,颜⾊⽚位置和填充颜⾊随机⽣成。

matlab加工自由曲面程序代码

matlab加工自由曲面程序代码

一、引言Matlab是一种高级技术计算语言和交互环境,被广泛用于工程、科学和数学领域的计算与模拟。

在Matlab中,加工自由曲面是一项常见的任务,例如创建和修改三维曲面模型。

本文将介绍如何使用Matlab 编写程序代码来加工自由曲面,以实现对曲面的精确控制和调整。

二、准备工作在编写程序代码之前,首先需要明确自由曲面的定义和参数化方法。

自由曲面通常由参数方程或控制点构成,对于不同的曲面类型,需要选择合适的参数化方法。

还需要了解Matlab中与曲面加工相关的函数和工具,以便在编写程序时能够调用这些资源。

三、编写程序代码1. 定义自由曲面在Matlab中,可以使用符号变量和代数表达式定义自由曲面的参数方程。

对于二次曲面,可以使用二次多项式表示其参数方程。

具体代码如下:syms u vx = a*u^2 + b*v^2 + c*u*v + d*u + e*v + f;y = g*u^2 + h*v^2 + i*u*v + j*u + k*v + l;z = m*u^2 + n*v^2 + o*u*v + p*u + q*v + r;其中a-r为曲面的系数,u和v为曲面的参数。

2. 控制曲面形状通过调整曲面的参数和系数,可以控制曲面的形状。

可以通过改变系数a-r的值来实现对曲面的放大缩小、旋转、偏移等操作。

具体代码如下:a = 1;b = 1;c = 0;d = 0;e = 0;f = 0;g = 1; h = 1; i = 0; j = 0; k = 0; l = 0;m = 1; n = 1; o = 0; p = 0; q = 0; r = 0;这里以简单的二次曲面为例,通过调整系数的数值来控制曲面的形状。

3. 曲面绘制和可视化在定义和控制曲面之后,可以使用Matlab中的绘图函数将曲面绘制出来。

可以使用surf函数创建曲面图形,并通过设置图形属性来进行可视化调整。

具体代码如下:[u, v] = meshgrid(-2:0.1:2);x = a*u.^2 + b*v.^2 + c*u.*v + d*u + e*v + f;y = g*u.^2 + h*v.^2 + i*u.*v + j*u + k*v + l;z = m*u.^2 + n*v.^2 + o*u.*v + p*u + q*v + r;surf(x, y, z);四、应用实例在实际应用中,自由曲面加工可以用于创建各种复杂的曲面模型。

matlab画圆锥双曲线函数代码

matlab画圆锥双曲线函数代码

一、概述在数学和工程领域中,圆锥双曲线是一种重要的曲线类型。

它在描述椭圆、双曲线等曲线时具有广泛的应用价值。

而Matlab作为一种强大的数学软件工具,可以方便地绘制各种函数曲线,包括圆锥双曲线。

本文旨在介绍如何使用Matlab的函数代码绘制圆锥双曲线,并提供一些示例代码和图形演示。

二、绘制圆锥双曲线函数代码1. 定义圆锥双曲线的参数圆锥双曲线的一般方程为:(x^2 / a^2) - (y^2 / b^2) = 1其中a和b分别为圆锥双曲线在x轴和y轴上的半轴长度。

在Matlab 中,我们可以先定义这两个参数值,例如:a = 3;b = 2;2. 生成圆锥双曲线的点集接下来,我们需要生成圆锥双曲线上的一系列点集,以便后续绘制曲线。

可以利用参数方程来生成点集,例如:t = -3:0.01:3;x = a*cosh(t);y = b*sinh(t);这里利用双曲函数cosh和sinh来生成点集,t为参数,-3到3之间适当取值,可以使得生成的点集具有较好的曲线效果。

3. 绘制圆锥双曲线利用Matlab的绘图函数plot来连接生成的点集,实现圆锥双曲线的绘制,例如:plot(x, y);title('Hyperbola'); xlabel('x-axis'); ylabel('y-axis');legend('Hyperbola');这样就可以在Matlab中绘制出指定参数下的圆锥双曲线图形了。

三、示例代码和图形演示为了更直观地展示Matlab绘制圆锥双曲线的过程,以下是一个完整的示例代码和对应的图形演示:```matlab定义圆锥双曲线参数a = 3;b = 2;生成圆锥双曲线的点集t = -3:0.01:3;x = a*cosh(t);y = b*sinh(t);绘制圆锥双曲线plot(x, y);title('Hyperbola'); xlabel('x-axis'); ylabel('y-axis');legend('Hyperbola');```运行上述示例代码后,可以得到如下图形演示:【插入圆锥双曲线图形】四、总结本文介绍了如何使用Matlab的函数代码绘制圆锥双曲线,并提供了具体的示例代码和图形演示。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

根据数据点绘制饼图和针状图: x=[1 2 3 4 5 6]; >> subplot(2,2,1);pie(x); >> subplot(2,2,2);pie3(x); >> subplot(2,2,3);stem(x); >>subplot(2,2,4);stem3(x);
5%
10%
14%
19%
24%
29%
24%
29%
19%
5%14%
10%0
2
4
6
2
4
6
5
10
01
2
05
10
根据数据点绘制向量场图、羽状图和罗盘图: x=[1 2 3 4 5 6];y=[1 2 3 4 5 6]; u=[1 2 3 4 5 6];v=[1 2 3 4 5 6]; subplot(2,2,1);quiver(x,y,u,v); subplot(2,2,2);quiver(x,y,u,v,'r'); subplot(2,2,3);feather(u,v); subplot(2,2,4);compass(u,v);
024680
246
802468
246
80
5
10
15
2
4
6
5 10
30
210
60240
90270
120
300
150330
180
rand(m,n)产生m ×n 均匀分布的随机矩阵,元素取值在0.0~1.0。

randn 函数:产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数。

Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回一个m*n 的随机项矩阵。

> theta=10*rand(1,50); %确定50个随机数theta >> Z=peaks; %确定Z 为峰值函数peaks >> x=0:0.01:2*pi;y=sin(x); %确定正弦函数数据点x.y >> t=randn(1000,1); %确定1000个随机数t
>> subplot(2,2,1);rose(theta); %关于(theta )的玫瑰花图 >> subplot(2,2,2);area(x,y); %关于(x,y)的面积图
>> subplot(2,2,3);contour(Z); %关于Z 的等值线图(未填充) >> subplot(2,2,4);hist(t); %关于t 的柱状图
5 10
30
210
60
240
90270
120300150330
18000246
-1
-0.500.5
110
20
30
40
10
2030
40-4
-2
2
4
100
200
300
[A,C]=bucky;%使用bucky 函数产生一稀疏邻接矩阵 >> t=[1 2 3 4 5 6];%确定向量t
>> x=0:0.7:4*pi;y=x.*exp(sin(x));l=0.1*y; %确定x,y 及误差条长度 >> subplot(2,2,1);gplot(A,C); %关于【A,C 】的拓扑图 >> subplot(2,2,2);stairs(t); %关于t 的阶梯图
>> subplot(2,2,3);errorbar(x,y,l); %关于(x,y )的误差条形图 >> subplot(2,2,4);comet(x,y); %关于(x,y)的彗星图
-1-0.5
0.5
1
-1-0.50
0.5
10
2
4
6
12
3
4
5
6
-5
5
10
15
05
101520250
5
10
051015
20
clf
x=-5:0.1:5; y=-4:0.1:4;
[x,y]=meshgrid(x,y);%生成变量x,y 的网格点(矩阵) z=0.5*(x.^3+y.^2);%生成变量z mesh(x,y,z);%绘制三维网格曲面
colormap(hsv);%设置三维网格曲面色图 brighten(0.60);%加量当前图形
-5
5
-4
-2
2
4
-100-50
50
100
三维图形制作:
x=-5:0.1:5;
y=-5:0.1:5;
[x,y]=meshgrid(x,y);%生成变量x,y的网格点(矩阵)
z=0.5*x.^3+y.^2;
subplot(2,3,1);mesh(x,y,z);%三维网格表面
subplot(2,3,2);surf(x,y,z);%三维曲面
subplot(2,3,3);meshc(x,y,z);%三维网格表面(具有等值线)subplot(2,3,4);surfc(x,y,z);%三维曲面(具有等值线)subplot(2,3,5);meshz(x,y,z);%三维网格表面(具有零平面)。

相关文档
最新文档