如何用Matlab绘制曲线图
matlab生成曲线
matlab生成曲线MATLAB是一种强大的计算机科学软件，可以帮助用户进行数学计算、数据分析以及制作各种图表和曲线。
在本文中，将介绍如何使用MATLAB生成曲线。
1. 准备数据在使用MATLAB生成曲线之前，需要准备数据。
用户需要知道要绘制的曲线的类型和相关数据。
例如，如果要绘制一条线性曲线，需要知道直线的斜率和截距。
2. 打开MATLAB在准备好数据之后，打开MATLAB。
用户可以通过双击MATLAB图标或在计算机中搜索“MATLAB”来打开它。
3. 创建一个新的图形在MATLAB中，用户可以使用图形窗口来绘制曲线。
打开新的图形窗口，可以通过在命令窗口中输入“figure”命令或者单击主界面的“New Figure”按钮来实现。
4. 绘制曲线一旦创建了新的图形窗口，就可以开始绘制曲线了。
用户可以使用MATLAB的“plot”函数来绘制各种类型的曲线。
例如，用户可以使用以下代码来绘制一条线性曲线：x = 0:0.1:10;y = 2*x + 3;plot(x,y)这个例子中，用户首先定义了一个x向量，代表x坐标轴上的范围。
然后，用户定义了y向量，代表y坐标轴上的值。
最后，使用“plot”函数将x和y向量传递给MATLAB，以绘制一条线性曲线。
5. 自定义曲线用户可以通过使用不同的绘图函数和参数，来制定自己的曲线。
例如，用户可以使用“scatter”函数来绘制散点图，使用“surf”函数来绘制3D曲面等等。
除此之外，用户还可以自定义曲线的颜色、样式和标签等属性。
例如，用户可以使用以下代码来绘制一条带有红色实线和“Line 1”标签的线性曲线：x = 0:0.1:10;y = 2*x + 3;plot(x,y,'-r','DisplayName','Line 1')legend('show')在这个例子中，用户在“plot”函数中添加了“-r”参数，来指定曲线的颜色和样式。
matlab 方差 曲线
matlab 方差曲线MATLAB 方差曲线分析方差曲线是一种用于分析数据集差异性的图形工具。
通过绘制数据集的方差，我们可以直观地了解数据的离散程度。
MATLAB是一种功能强大的数学软件，具有丰富的统计分析功能。
本文将介绍如何使用MATLAB进行方差曲线分析。
1. 数据准备在进行方差曲线分析之前，我们首先需要准备数据。
假设我们有一组数据集X，其中包含了多个样本。
我们可以使用MATLAB中的数据结构（如矩阵或向量）来表示这些数据。
2. 计算方差在MATLAB中，计算方差的函数为"var"。
我们可以使用该函数计算数据集X的方差。
方差的计算公式如下：var(X) = sum((X - mean(X)).^2) / (n-1)其中，mean(X)表示数据集的均值，n表示样本的个数。
3. 绘制方差曲线在得到数据集X的方差后，我们可以使用MATLAB进行绘图。
MATLAB中的绘图函数为"plot"。
我们可以将样本个数作为横轴，方差值作为纵轴，绘制方差曲线。
下面是使用MATLAB绘制方差曲线的示例代码：```matlab% 数据准备X = [1, 3, 5, 2, 6, 4, 8, 7, 9];% 计算方差variance = zeros(1, length(X));for i = 1:length(X)variance(i) = var(X(1:i));end% 绘制方差曲线plot(1:length(X), variance);xlabel('样本个数');ylabel('方差值');title('MATLAB方差曲线分析');```运行上述代码，将得到一个方差曲线图。
横轴表示样本个数，纵轴表示方差值。
方差曲线展示了样本个数增加时，方差值的变化趋势。
4. 方差曲线的分析与应用通过观察方差曲线，我们可以得到一些结论：- 当样本个数较小时，方差值可能较大，数据较为分散。
MATLAB教程：[5]绘制曲线设置颜色和样式
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MATLAB教程：
[5]绘制曲线设置颜色和样式
MATLAB具有强大的绘图功能，所以受到很多数据处理人士的喜欢，今天我们就来学习一下如何绘制二维图，并设置曲线颜色和样式，下面是具体的方法：
1.首先我们输入5个变量，如图所示：这几个变量构成了4个函数
2.最简单呐的绘图方法是使用plot（y1）的方法，如图所示
3.我们还可以设置曲线的颜色和样式：假如我们要回执一条红色的曲线，我们只需要
使用英文单词red的首写字母r，命令如图所示，下面我总结了绘图颜色的代码：
b 蓝 . 点
c 青。
圈g 绿× ×标记k 黑－实线m 紫红 * 星号r 红：点线
w 白－. 点划线y 黄－－虚线
4.假如我们需要更改曲线的样式，我们可以使用这个命令，如图所示，单引号内饰一
个点号，还可以使用其他符号进行绘图：
b 蓝 . 点
c 青。
圈g 绿× ×标记k 黑－实线m 紫红 * 星号r 红：点线
w 白－. 点划线y 黄－－虚线
5.接着我们使用另一种曲线样式来绘制一个不同的曲线
6.假如我们需要将几条曲线绘制在同一张图上，我们写入命令如下：。
matlab单位脉冲响应曲线
一、概述Matlab是一款非常强大的科学计算软件，它可以用于信号处理、图像处理、控制系统设计等各种领域。
在信号处理中，单位脉冲响应曲线是一个非常重要的概念，它可以帮助我们分析系统的动态特性和性能。
本文将重点介绍如何使用Matlab来绘制单位脉冲响应曲线。
二、什么是单位脉冲响应曲线单位脉冲响应曲线是用来描述系统对单位脉冲输入信号的响应的曲线。
单位脉冲信号是一种特殊的离散信号，它在t=0时刻取值为1，其他时刻取值为0。
系统对单位脉冲信号的响应可以告诉我们系统的冲激响应，从而可以对系统的性能进行分析和评估。
三、如何使用Matlab绘制单位脉冲响应曲线1. 准备工作在使用Matlab进行单位脉冲响应曲线绘制之前，首先需要准备好信号处理工具箱。
信号处理工具箱是Matlab中用于信号处理相关操作的功能库，包含了大量的信号处理函数和工具，非常适合用来进行单位脉冲响应曲线的绘制和分析。
2. 信号处理系统的建模在进行单位脉冲响应曲线的绘制之前，首先需要对信号处理系统进行建模。
可以使用传递函数、状态空间模型或者差分方程等方式来描述信号处理系统的动态特性和响应规律。
3. 调用Matlab函数进行绘图在对信号处理系统进行建模后，可以使用Matlab提供的函数来进行单位脉冲响应曲线的绘制。
最常用的函数是impulse，它可以直接对信号处理系统的模型进行输入，并输出单位脉冲响应曲线。
4. 绘制曲线并分析通过调用impulse函数，并将信号处理系统的模型作为输入参数，可以得到单位脉冲响应曲线。
绘制出的曲线可以帮助我们分析系统的冲激响应，了解系统的动态特性和性能表现。
五、单位脉冲响应曲线在实际应用中的意义单位脉冲响应曲线不仅仅是在理论分析中有意义，实际工程中也有着重要的应用价值。
通过单位脉冲响应曲线的分析，可以帮助工程师更好地理解系统的动态特性，从而对系统进行优化和改进。
在控制系统设计中，可以通过单位脉冲响应曲线来评估系统的稳定性和动态响应速度，从而选择合适的控制策略和参数。
Matlab绘制曲线方法
t=0.1:0.1:3*pi;
y=sin(t);
figure(1)
semilogx(t,y)
grid on
%为图形窗口添加网格
figure(2)
semilogy(t,y)
figure(3)
loglog(t,y)
第4章 Matlab的图形功能
d.双 y 轴图形 绘制左右均有 y 轴的图形 plotyy(x1,y1,x2,y2)
第4章 Matlab的图形功能
三、三维绘图 1. 三维曲线绘图命令 三维函数 plot3主要用来表现单参数的三维曲线，与二维绘 图函数 plot 相比，只多了第三维数据。 其调用格式为： plot3(X1,Y1,Z1,s1,X2,Y2,Z2,s2,…)或 plot3(X,Y,Z,s) 参数的含义如下： Xn、Yn、Zn：第一到三维数据，是尺寸相等的向量/矩阵； s、s1、s2：是字符串，用来设置线型、颜色、数据点标记。
第4章 Matlab的图形功能
4. 坐标系的调整 实现坐标系的调整的命令是 axis 函数。 调用格式为： axis([xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax])
坐标的最小值（ xmin,ymin,zmin）必须小于相应的最大值 （ xmax,ymax,zmax），否则会出错。
第4章 Matlab的图形功能
用plot(Z)绘制图形。
x=0:pi/20:2*pi; Z=sin(x)+cos(x)*i plot(Z) 等价于plot(real(Z),imag(Z))
用 plot(x1,y1,x2,y2,…) 在 同 一 窗 口中绘制多条曲线，且坐标和 长度都不同。
t1=0:0.1:3*pi; t2=0:0.1:6; plot(t1,sin(t1),t2,sqrt(t2))
matlab中plot3函数的用法
MATLAB是一种强大的科学计算软件，它提供了丰富的绘图函数，其中包括plot3函数，该函数能够绘制三维曲线图。
在本文中，我们将详细介绍plot3函数的用法，包括参数的设置和实际应用。
1. plot3函数的基本用法plot3函数是MATLAB中用于绘制三维曲线图的函数，其基本语法为：plot3(X,Y,Z)其中，X、Y和Z分别是包含曲线上点的x、y和z坐标的向量。
当调用plot3函数时，MATLAB会将这些点连成曲线，并绘制在三维坐标系中。
2. 参数设置plot3函数可以接受多达四个输入参数，使用不同的参数可以实现不同的效果。
常用的参数包括线型、线宽和颜色等。
以下是plot3函数中常用的参数设置方法：- 指定线型：plot3(X,Y,Z,'LineStyle')，其中LineStyle可以是实线（'-'）、虚线（'--'）、点线（':')等。
- 指定线宽：plot3(X,Y,Z,'LineWidth',width)，其中width为线的宽度。
- 指定颜色：plot3(X,Y,Z,'Color',color)，其中color可以是预定义的颜色（'r'表示红色）或RGB值。
3. 点和线的样式设置除了基本的参数设置外，plot3函数还可以根据需要设置点和线的样式。
可以使用plot3(X,Y,Z,'o')来绘制原点，使用plot3(X,Y,Z,'*')来绘制星号等。
这些样式设置可以使曲线图更加美观和易于理解。
4. 多个曲线的绘制在实际应用中，可能需要在同一张图中绘制多条曲线，这时可以多次调用plot3函数来实现。
例如：plot3(X1,Y1,Z1)hold onplot3(X2,Y2,Z2)hold off这样就可以在同一张图中绘制出两条曲线。
需要注意的是，为了在同一张图中绘制多条曲线，需要使用hold on和hold off命令来控制绘图区的保持和释放。
matlab中绘制多条曲线的方法
在MATLAB中，绘制多条曲线是非常常见的需求。
通过绘制多条曲线，我们可以直观地比较不同数据之间的关系，分析数据的变化趋势，从而更好地理解数据的特点和规律。
在本文中，我们将介绍在MATLAB中绘制多条曲线的方法，希望能够帮助读者更加熟练地使用MATLAB进行数据可视化和分析。
一、使用plot函数绘制多条曲线在MATLAB中，最常用的绘制曲线的函数是plot函数。
通过plot函数，我们可以轻松地将多组数据绘制成曲线，并在同一张图上进行比较和分析。
下面是使用plot函数绘制多条曲线的基本步骤：1. 准备数据我们需要准备要绘制的多组数据。
假设我们有两组数据x1和y1，以及另外两组数据x2和y2。
这些数据可以是向量、矩阵，甚至是函数表达式。
2. 绘制曲线接下来，我们可以使用plot函数将数据绘制成曲线。
具体的代码如下所示：```matlab绘制第一组数据plot(x1, y1, 'r-'); 'r-'表示红色实线hold on; 将图形保持在同一张图上绘制第二组数据plot(x2, y2, 'b--'); 'b--'表示蓝色虚线hold off; 取消保持图形在同一张图上```通过以上代码，我们可以将两组数据分别绘制成红色实线和蓝色虚线的曲线，并显示在同一张图上。
这样，我们就可以方便地对两组数据进行比较和分析了。
3. 添加图例和标签我们可以通过legend函数添加图例，通过xlabel和ylabel函数添加坐标轴标签，通过title函数添加图标题，使得图像更加清晰和易懂。
二、使用plot3函数绘制三维曲线除了在二维平面上绘制曲线外，MATLAB还提供了plot3函数用于在三维空间中绘制曲线。
使用plot3函数绘制多条三维曲线的步骤与使用plot函数类似，只是需要将数据扩展到三维空间，并指定绘制的坐标系。
具体的代码如下所示：```matlab准备三维数据[x1, y1, z1] = meshgrid(-2:0.2:2, -2:0.2:2, -2:0.2:2);[x2, y2, z2] = meshgrid(-2:0.2:2, -2:0.2:2, -2:0.2:2);v1 = x1.*exp(-x1.^2 - y1.^2 - z1.^2);v2 = x2.*exp(-x2.^2 - y2.^2 - z2.^2);绘制三维曲线plot3(x1, y1, z1, 'r-', 'LineWidth', 2); 'r-'表示红色实线hold on;plot3(x2, y2, z2, 'b--', 'LineWidth', 2); 'b--'表示蓝色虚线hold off;xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z');legend('Exp(-x^2 - y^2 - z^2)', 'X*Exp(-x^2 - y^2 - z^2)');title('Three-Dimensional Curve');```通过以上代码，我们可以将两组三维数据绘制成红色实线和蓝色虚线的曲线，并显示在同一张图上。
46.matlab绘制空间曲线
46．如何绘制空间曲线的图形？
在 MATLAB 中绘制一条或多条空间曲线用命令 plot3。
它的使用方法类似于绘制平面曲线命令 plot 。
设空间曲线 L 的表达式为
{x=x(t)
y=y(t)
z=z(t)
α≤t≤β
首先确定出曲线中参数 t 的离散点数据，然后根据 t 的数据计算出曲线上坐标x， y， z 的值（所得 x， y， z 是同维数的向量），最后按如下命令格式绘图
plot3(x， y， z)
其中， x， y， z 为空间空间曲线上点的坐标。
例如，用下面程序段t = 0： pi /50： 15* pi；
x = 0.1* t .* sin(t)； y = 0.1* t.* cos(t)； z = t；
plot3(x， y， z)
可以绘出曲线
{x=0.1t∗sin t
y=0.1t∗cos t
z=t
0≤t≤15π
的图形如下所示
如果 x， y ， z 是三个同型矩阵，则命令 plot3(x， y， z) 将同时绘出以三个矩阵的列向量为坐标的几条空间曲线图形。
另外，与二维曲线绘图命令一样，对曲线的颜色与画线方式也可以作不同选择。
下面命令中
plot3(x， y， z，’ s ’ )
s 是一个或两个选择参数。
对于不同的颜色选取和画线方式选取可以参考二维绘图命令 plot 中的参数列表。
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如何用M a t l a b绘制曲
线图
Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
各位同学：在写论文和报告时，为了很好地表达你研究和开发的结果，不仅要用文字详细地描述你方法、步骤和结果，还必须配以各种图来说明问题。
下面是我们实验室张媛媛老师申请博士学位论文中的部分曲线图、硬件框图、软件流程图和实验装置原理框图。
她将在部分曲线图下面给出绘制图形的Matlab程序和相关步骤，供大家学习和参考。
例一：
图2-3-6 动态线性环节的输入输出信号图2-3-7 模型输出和消噪后实验时数据比较1,输入信号u(k)；2,输出信号y(k) 1,实验数据；2,模型输出
绘图程序如下：
figure(1)
plot(t,y,'k',t,x,'k','LineWidth',
xlabel('Time(s)','fontname','宋体','Fontsize',9);％绘制横坐标
ylabel('Voltage(v)','fontname','宋体','Fontsize',9); ％绘制纵坐标
%xlabel('时间(s)','fontname','宋体','Fontsize',9);
%ylabel('电压(v)','fontname','宋体','Fontsize',9);
％设置合适的图框大小.可将下面四句变为子程序，以便调用。
set(gcf,'color',[1,1,1]);
set(gca,'xcolor',[0,0,0],'ycolor',[0,0,0]);
set(gcf,'units','centimeters','position',[5,10,,]);
set(gca,'box','on','fontname','宋体','Fontsize',9);
％设置指向线的位置
annotation1 = annotation(figure(1),'line',[ ],[ ]); annotation1 = annotation(figure(1),'line',[ ],[ ]);％标注数字“1”“2”
annotation1 = annotation(...
figure(1),'textbox',...
'Position',[ ],...
'LineStyle','none',...
'FontSize',8,...
'String',{'1'},...
'FitHeightToText','on');
annotation1 = annotation(...
figure(1),'textbox',...
'Position',[ ],...
'LineStyle','none',...
'FontSize',8,...
'String',{'2'},...
'FitHeightToText','on');
例二：
图2-4-3 '(.)
f的静态特性
绘图程序如下：
plot(t,y,'k',t,x,'k','LineWidth',
xlabel('时间(s)','fontname','宋体','Fontsize',9);
ylabel('质量流量(g/s)','fontname','宋体','Fontsize',9);
legend('1,实验数据','2,拟合曲线')
※※当根据程序画出的线段位置不理想时，可用下面的步骤来做。
※一：选中“箭头”，使图形处于可编辑状态，如图A所示。
将线段拖到所需的位置。
※二：右键打开下菜单，双击“show M-code”，如右图所示。
※三：则打开此时线段位置所对应的m文件，例如下面。
annotation1 = annotation(figure1,'line',[ ],[ ]);
※四：将程序拷贝到自己的原程序中，注意修改figure1为figure(i)，对应该图。
图A 图B
例三：
例
(e) 77.30g/s
图2-5-4 小波消噪处理后的实验数据的动态性能指标
(a)线性补偿后 (b)非线性校正后
图3-2-10 阶跃输入17.35g/s时的动态非线性校正结果
此为利用程序在图上标注调节时间，两条横虚线为误差带。
plot(x,y,’k ’)
[os,ts,tr]=stepspecs(t,y,5)％输出超调量，调节时间，上升时间，并绘制上面图形。
标准图框用第一页程序。
例
输入幅值112.151 g/s
图3-3-4 Wiener 模型校正系统的在线非线性校正结果
4条虚线是给出4组数据点。
画出虚线。
1,传感器模型输出；2,等效系统输出*()y k ；3,动态线性补偿后()y k d
图3-2-2 动态线性补偿前后比较和等效系统输出
例四：
图3-2-8 实验输入值与校正结果比较 图3-2-9 两者的误差曲线 X1=(*,*,*,*,…)；y1=(*,*,*,*,…)；此为一组数据；
X2=(*,*,*,*,…)；y2=(*,*,*,*,…)；此为一组数据；
Figure(1)
Plot(x1,y1,’k ’,x2,y2,’k*’)
其它图形方面的程序与前面相同。
图5-3-15 ＝时泵电压和泵电流
图5-3-16 极限电流平台
黑线对应的为一组数据点，一个横坐标和一个纵坐标对应一个点。
其它图形方面的程序与前面相同。
利用下面程序来写；
annotation1 = annotation(...
figure(1),'textbox',...
'Position',[ ],...
'LineStyle','none',...
'FontSize',8,...
'String',{''},...
'FitHeightToText','on');
当位置不理想时，利用前面的方法调整。
图6-1-1 温度检测曲线
虚线方法与前面相同。
字体的程序写法和的程序相同。
annotation1 = annotation(...
figure(1),'textbox',...
'Position',[ ],...
'LineStyle','none',...
'FontSize',8,...
'String',{'固定加热电压'},...
'FitHeightToText','on');
当位置不理想时，利用前面的方法调整。
图6-1-2 加热电压占空比变化曲线图6-2-3 氧含量和泵电流的静态关系图6-2-4 模型输出和实验数据比较
图6-2-10 拟合曲线和实验数据比较
图6-3-2 测量值时域图
X:和Y:是通过选中菜单中“Data Cursor”,将光标移到曲线的某个位置，即可。
若加多个位置点，右键打开小菜单，选中“create new datatip”.
图5-2-2 控制器实现框图
图5-3-1 软件流程图
图5-3-7 加热控制的程序流程图
图5-3-14 实验装置流程图
这几个图都是利用visio软件绘制，很方便的。