matlab相关图形实现代码

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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。

MatLab图形绘制功能口令及代码

MatLab图形绘制功能口令及代码

第二讲MatLab图形绘制功能一、二维平面图形基本绘图函数hold on 命令用于在已画好的图形上添加新的图形plot是绘制一维曲线的基本函数,但在使用此函数之前,我们需先定义曲线上每一点的x及y座标。

下例可画出一条正弦曲线:x=0:0.001:10; % 0到10的1000个点的x座标y=sin(x); % 对应的y座标plot(x,y); % 绘图Y=sin(10*x);plot(x,y,'r:',x,Y,'b') % 同时画两个函数若要改变颜色,在座标对後面加上相关字串即可:x=0:0.01:10;plot(x,sin(x),'r')若要同时改变颜色及图线型态(Line style),也是在坐标对後面加上相关字串即可:plot(x,sin(x),'r*')用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围axis([0,6,-1.5,1])MATLAB也可对图形加上各种注解与处理:xlabel('x轴'); % x轴注解ylabel('y轴'); % y轴注解title('余弦函数'); % 图形标题legend('y = cos(x)'); % 图形注解gtext('y = cos(x)'); % 图形注解 ,用鼠标定位注解位置grid on; % 显示格线fplot的指令可以用来自动的画一个已定义的函数分布图,而无须产生绘图所须要的一组数据做为变数。

其语法为fplot('fun',[xmin xmax ymin ymax]),其中fun 为一已定义的函数名称,例如sin, cos等等;而xmin, xmax, ymin, ymax则是设定绘图横轴及纵轴的下限及上限。

以下的例子是将一函数 f(x)=sin(x)/x 在-20<x<20,-0.4<y<1.2之间画出:>> fplot('sin(x)./x',[-20 20 -0.4 1.2])【例】画椭圆1232222=+y xa = [0:pi/50:2*pi]';%角度 π20- X = cos(a)*3; %参数方程 Y = sin(a)*2;plot(X,Y);xlabel('x'), ylabel('y'); title('椭圆')图形窗口的分割一般用命令subplot: subplot(2,2,1);subplot(2,3,4);MATLAB还有其他各种二维绘图函数,以适合不同的应用,详见下表。

八叉树算法 matlab代码

八叉树算法 matlab代码

八叉树算法简介在计算机图形学和计算机视觉领域,八叉树算法是一种常用的数据结构,用于对三维空间进行分割和索引。

八叉树是一种树形结构,每个节点可以有最多8个子节点,因此得名为八叉树。

它的主要思想是将三维空间递归地划分为八个子立方体,从而实现对三维数据的快速检索和查询。

八叉树的构造八叉树的构造过程是通过递归实现的。

下面是八叉树的构造算法:1.初始化根节点,将整个空间作为根节点的区域。

2.对于每个节点,判断其区域中是否存在点或物体。

3.如果节点的区域中只有一个点或物体,则将该节点标记为叶子节点,并保存相应的点或物体信息。

4.如果节点的区域中有多个点或物体,则将该节点划分为八个子节点,每个子节点负责其父节点区域的1/8子区域。

5.对于每个子节点,重复步骤2-4,直到满足终止条件。

6.构造完整的八叉树后,可以根据需要进行查询和检索。

八叉树的应用八叉树算法在计算机图形学和计算机视觉领域有广泛的应用,以下是几个常见的应用场景:三维场景管理八叉树可以用于对三维场景进行管理和索引。

它可以将复杂的三维场景分割为多个子立方体,每个子立方体都有自己的节点,从而实现对场景中物体的高效检索和渲染。

点云数据处理八叉树也常用于处理点云数据。

点云是由大量点组成的三维数据集,通过八叉树可以对点云进行高效的存储和处理。

八叉树可以将点云数据划分为多个子区域,从而减少不必要的计算和存储开销。

基于体素的渲染八叉树在体素渲染中也有应用。

体素渲染是一种基于体素(三维像素)的渲染方法,八叉树可以对体素数据进行分割和索引,加速体素渲染的计算速度。

碰撞检测八叉树还可以用于碰撞检测。

在计算机游戏中,需要检测物体之间是否发生碰撞,八叉树可以将物体进行精确的划分,通过判断物体所在的子节点是否重叠,可以有效地进行碰撞检测。

八叉树的优缺点八叉树作为一种常用的数据结构,具有以下优点和缺点:优点•高效的数据检索和查询能力,可以减少不必要的计算和存储开销。

•可以对大规模的三维数据进行高效的管理和处理,提高计算效率。

matlab surf函数截面

matlab surf函数截面

matlab surf函数截面
MATLAB中的surf函数用于绘制三维表面图。

如果你想要绘制surf函数的截面,可以使用slice函数来实现。

slice函数可以在
三维图形中绘制截面,以便更好地展示数据的特征。

具体步骤如下:
首先,你需要使用surf函数创建三维表面图。

例如,你可以使
用[X,Y,Z] = peaks来生成一个示例数据。

然后,你可以使用slice函数来绘制截面。

slice函数的基本
语法是slice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz),其中(X,Y,Z)是用于绘制表面的
网格数据,V是与网格数据对应的值数据,(sx,sy,sz)是截面的位置。

例如,你可以使用以下代码来生成surf函数的截面:
matlab.
[X,Y,Z] = peaks;
V = sin(X) . cos(Y);
slice(X, Y, Z, V, [], 0, [])。

在这个示例中,我们使用peaks函数生成了表面数据,然后计算了一个与表面数据相关的值数据V。

最后,我们使用slice函数在Y=0的位置绘制了一个截面。

除了slice函数,还可以使用contour函数在surf图上绘制等高线来展示截面。

你可以使用contour函数的语法
contour(X,Y,Z,V)来实现这一点,其中(X,Y,Z)是网格数据,V是与网格数据对应的值数据。

总之,要在MATLAB中绘制surf函数的截面,你可以使用
slice函数或者contour函数来实现。

这样可以更清晰地展示出三维数据的特征,帮助你更好地理解和分析数据。

gui计算器设计matlab代码

gui计算器设计matlab代码

GUI计算器设计MATLAB代码1. 简介GUI(Graphical User Interface,图形用户界面)计算器是一种利用图形界面设计的计算器,用户可以通过鼠标点击按钮进行数字输入和运算。

MATLAB是一种功能强大的数学计算软件,拥有丰富的绘图和可视化功能,可以用于设计和实现GUI计算器。

本文将介绍如何使用MATLAB编写GUI计算器的代码。

2. 界面设计在设计GUI计算器的界面时,需要考虑用户友好性和美观性。

可以通过MATLAB提供的GUIDE工具进行界面设计,添加数字按钮、运算符按钮和显示屏等组件。

另外,还可以设置布局和颜色,使界面更加美观。

3. 代码实现需要创建一个新的MATLAB GUI应用程序,然后在GUIDE工具中设计界面。

在界面设计完成后,需要编辑回调函数来实现计算器的功能。

以下是一个简单的GUI计算器的MATLAB代码示例:```matlabfunction calculatorGUI创建整体界面figure('Name','Calculator','NumberTitle','off','Position',[100,100,4 00,600]);创建显示屏hEdit =uicontrol('Style','edit','String','','Position',[50,500,300,50]);创建数字按钮numBtns = {'7','8','9','4','5','6','1','2','3','0'};for i = 1:10hNumBtn(i) =uicontrol('Style','pushbutton','String',numBtns{i},'Position',[50+5 0*rem(i-1,3),450-50*fix((i-1)/3),50,50],'Callback',numBtn_callback);end创建运算符按钮operatorBtns = {'+','-','*','/','='};for i = 1:5hOperatorBtn(i) =uicontrol('Style','pushbutton','String',operatorBtns{i},'Position',[2 00,450-50*(i-1),50,50],'Callback', operatorBtn_callback);数字按钮回调函数function numBtn_callback(hObject,~)str = get(hEdit,'String');str = [str get(hObject,'String')];set(hEdit,'String',str);end运算符按钮回调函数function operatorBtn_callback(hObject,~) str = get(hEdit,'String');val = get(hObject,'String');if ~isempty(str)if strcmp(val,'=')tryresult = eval(str);set(hEdit,'String',num2str(result)); catchset(hEdit,'String','Error');endelseset(hEdit,'String',[str val]);endendendend```4. 运行效果运行以上代码,将会弹出一个简单的GUI计算器界面,用户可以通过点击数字按钮和运算符按钮来输入表达式并进行计算。

matlab相关代码

matlab相关代码

matlab相关代码Matlab是一种高级技术计算语言和交互式环境,广泛应用于科学、工程和金融等领域。

它具有强大的数学和图形处理能力,可以快速处理大量数据和进行复杂的算法分析。

以下是一些常用的Matlab相关代码:1. 矩阵操作Matlab中的矩阵操作非常方便,可以使用以下代码实现:a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 定义一个3x3的矩阵b = [4 5 6; 7 8 9; 10 11 12]; % 定义另一个3x3的矩阵c = a + b; % 矩阵加法d = a - b; % 矩阵减法e = a * b; % 矩阵乘法f = a .* b; % 矩阵对应元素相乘g = a' % 矩阵转置2. 绘图Matlab中的绘图功能非常强大,可以使用以下代码实现:x = 0:0.1:2*pi; % 定义x轴的范围y = sin(x); % 定义y轴的值plot(x,y); % 绘制sin函数图像xlabel('x'); % 设置x轴标签ylabel('y'); % 设置y轴标签title('sin函数图像'); % 设置图像标题grid on; % 显示网格线3. 数据处理Matlab中的数据处理功能非常强大,可以使用以下代码实现:data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9]; % 定义一个数据数组mean_data = mean(data); % 计算平均值std_data = std(data); % 计算标准差max_data = max(data); % 计算最大值min_data = min(data); % 计算最小值median_data = median(data); % 计算中位数4. 机器学习Matlab中的机器学习功能非常强大,可以使用以下代码实现:load fisheriris; % 加载鸢尾花数据集X = meas(:,1:2); % 取前两个特征Y = species; % 取标签svmModel = fitcsvm(X,Y); % 训练SVM模型svmModel.ClassNames % 显示类别名称svmModel.Beta % 显示模型系数总之,Matlab是一种非常强大的工具,可以帮助科学家、工程师和金融分析师等快速处理数据和进行复杂的算法分析。

matlab长方形绕中点旋转与坐标轴交点的轨迹

matlab长方形绕中点旋转与坐标轴交点的轨迹

在MATLAB中,我们经常会遇到处理图形的问题,其中一个常见的问题就是对图形进行旋转操作。

在本文中,我们将讨论如何使用MATLAB来实现对长方形绕其中点进行旋转,并分析旋转后长方形边界上与坐标轴交点的轨迹。

1. 长方形绕中点旋转的数学原理让我们来看一下长方形绕其中点进行旋转的数学原理。

假设长方形的中心坐标为(x0, y0),长方形的宽度为w,高度为h,旋转角度为θ。

那么,长方形旋转后的新坐标可以通过以下公式计算得到:x' = (x - x0) * cos(θ) - (y - y0) * sin(θ) + x0y' = (x - x0) * sin(θ) + (y - y0) * cos(θ) + y0其中(x, y)是长方形上任意一点的原始坐标,(x', y')是该点旋转后的新坐标。

利用这个公式,我们可以在MATLAB中实现长方形的旋转操作。

2. MATLAB实现长方形绕中点旋转在MATLAB中,我们可以利用旋转矩阵来实现对长方形的旋转操作。

以下是使用MATLAB代码实现长方形绕其中点进行旋转的示例:```matlab定义长方形的中心坐标和尺寸x0 = 0;y0 = 0;w = 4;h = 2;设置旋转的角度范围theta = linspace(0, 2*pi, 100);计算旋转后的长方形边界点坐标for i = 1:length(theta)x = [w/2, w/2, -w/2, -w/2, w/2];y = [h/2, -h/2, -h/2, h/2, h/2];使用旋转矩阵进行旋转R = [cos(theta(i)), -sin(theta(i)); sin(theta(i)), cos(theta(i))]; P = [x; y];P_new = R * P;绘制旋转后的长方形plot(P_new(1, :)+x0, P_new(2, :)+y0, 'b');hold on;end添加坐标轴plot([-10, 10], [0, 0], 'k--');plot([0, 0], [-10, 10], 'k--');axis equal;xlabel('x');ylabel('y');```在上述代码中,我们首先定义了长方形的中心坐标和尺寸,然后设定了旋转的角度范围。

matlab3d心形函数代码

matlab3d心形函数代码

MATLAB是一种强大的数学软件,可以用于各种数学计算和数据分析。

在MATLAB中,可以使用函数来创建各种不同的图形,包括3D图形。

在本文中,我们将探讨如何使用MATLAB来创建一个3D心形图形。

1. 定义心形函数我们需要定义一个函数来表示心形图形。

心形函数的数学表达式如下:x = 16sin^3(t)y = 13cos(t) - 5cos(2t) - 2cos(3t) - cos(4t)在MATLAB中,可以将这个函数表示为一个匿名函数。

在MATLAB命令窗口中输入以下代码来定义心形函数:```matlabheart = @(t) [16*sin(t).^3; 13*cos(t) - 5*cos(2*t) - 2*cos(3*t) -cos(4*t)];```这样就定义了一个心形函数heart,它接受一个参数t,然后返回心形曲线上各个点的坐标。

2. 绘制3D心形图形接下来,我们可以使用MATLAB的plot3函数来绘制3D心形图形。

在MATLAB命令窗口中输入以下代码:```matlabt = 0:0.01:2*pi; % 设置参数t的取值范围x = heart(t); % 计算心形曲线上各个点的x坐标plot3(x(1,:),x(2,:),t); % 绘制3D心形图形title('3D Heart Shape'); % 设置图形标题xlabel('X'); % 设置x轴标签ylabel('Y'); % 设置y轴标签zlabel('Z'); % 设置z轴标签```运行以上代码,就可以在MATLAB中看到绘制的3D心形图形了。

3. 调整图形样式我们可以进一步调整绘制的3D心形图形的样式,使其更加美观。

可以改变心形图形的颜色、线型和线宽,以及添加图例等。

以下是一些调整图形样式的代码示例:```matlabline = plot3(x(1,:),x(2,:),t,'r','LineWidth',2); % 将心形图形线条设为红色,线宽为2grid on; % 打开网格线legend('Heart Shape'); % 添加图例```4. 结论通过以上步骤,我们可以使用MATLAB来创建一个美观的3D心形图形。

MatLab代码大全

MatLab代码大全

第2章图像获取2.3.2 二维连续傅里叶变换例2.2figure(1); %建立图形窗口1[u,v] = meshgrid(-1:0.01:1); %生成二维频域网格F1 = abs(sinc(u.*pi));F2 = abs(sinc(v.*pi));F=F1.*F2; %计算幅度频谱F=|F(u,v)|surf(u,v,F); %显示幅度频谱,如图2.3(b)shading interp; %平滑三维曲面上的小格axis off; %关闭坐标系figure(2); %建立图形窗口2F1=histeq(F); %扩展F的对比度以增强视觉效果imshow(F1); %用图像来显示幅度频谱,如图2.3(c)第3章图像变换3.4.4 二维FFT的MATLAB实现例3.2 简单图像及其傅里叶变换MATLAB程序:%建立简单图像d并显示之d = zeros(32,32); %图像大小32⨯32d(13:20,13:20) = 1; %中心白色方块大小为8⨯8figure(1); %建立图形窗口1imshow(d,'notruesize');%显示图像d如图3.5(a)所示%计算傅里叶变换并显示之D = fft2(d); %计算图像d的傅里叶变换,fft2(d) = fft(fft(d).').'figure(2); %建立图形窗口2imshow(abs(D),[-1 5],'notruesize'); %显示图像d的傅里叶变换谱如3.5(b)所示例3.3 MATLAB图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序:figure(1);load imdemos saturn2; %装入MA TLAB图像saturn2imshow(saturn2); %显示图像saturn2如图3.6(a)所示figure(2);S= fftshift(fft2(saturn2)); %计算傅里叶变换并移位imshow(log(abs(S)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.6(b)所示例3.4 真彩图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序:figure(1);A=imread('image1.jpg'); %装入真彩图像,见图1.1(b)B=rgb2gray(A); %将真彩图像转换为灰度图像imshow(B); %显示灰度图像如图3.7(a)所示C=fftshift(fft2(B)); %计算傅里叶变换并移位figure(2);imshow(log(abs(C)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.7(b)所示3.5.4 离散余弦变换的MATLAB实现例3.5 计算并显示真彩图像余弦变换的MATLAB程序如下:RGB=imread('image2.jpg'); %装入真彩图像figure(1);imshow(RGB); %显示彩色图像GRAY=rgb2gray(RGB); %将真彩图像转换为灰度图像figure(2);imshow(GRAY); %显示灰度图像如图3.10(a)所示DCT=dct2(GRAY); %进行余弦变换figure(3);imshow(log(abs(DCT)),[ ]); %显示余弦变换如图3.10(b)所示。

如何用MATLAB实现图片曲线数字化?(附代码)

如何用MATLAB实现图片曲线数字化?(附代码)

如何用MATLAB实现图片曲线数字化?(附代码)最近领导写科技论文,需要与牛人的论文结果进行比较。

奈何牛人的论文是PDF格式,无法知道确切的数值用以与自己的计算数值同绘、对比。

比如以下的Fig1就是论文中图片格式的曲线:(Fig1:图片中的曲线)以往用过方法是在CAD中将图片缩放描点,这种方法对于需处理多图的情况无疑工作量巨大且易错,于是我思考如何用MATLAB快速将曲线转换为数值。

思路:1、图像由像素点组成,图像中曲线与其他部分的明显区别在于颜色,读取每个像素点的RGB值,有颜色的像素点就是曲线对应点;2、曲线提取出来后还需要将其数值与坐标轴数值相对应,可以采用像素点坐标与曲线实际坐标的转换取得。

以下是实现此功能的MATLAB代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%clear;clc;%Step1:将论文PDF中图像截图保存为img_data.jpg,读取并显示图像fip=imread('img_data.jpg');imshow(fip)%Step2:手动输入x、y坐标轴交点值和箭头处值;N为采样点数x_sj0=-1.0;x_sjmax=5.0;y_sj0=-0.01;y_sjmax=0.03;N=100; %Step3:依次手工点取x轴箭头处上方以及右侧框线左边一丢丢;%y轴箭头处下侧及左侧框线右边一丢丢;以避免读取坐标轴像素点。

[x0,y0] = ginput(2);%Step4:存储曲线点(黑色像素点)x、y坐标%x_xs0、y_xs0存储图形原点像素x、y坐标;x_xs0=ceil(min(x0));x_xsmax=floor(max(x0));%x_xsmax、y_xsmax存储图形坐标轴最大点像素x、y坐标;y_xs0=ceil(max(y0));y_xsmax=floor(min(y0));x1=[];y1=[];for i=x_xs0:x_xsmaxfor j=y_xsmax:y_xs0if mean(fip(j,i,:))<=100x1=[x1 i];y1=[y1j];endendend%Step5:曲线像素点坐标与实际坐标(数值)的转换x2=(x_sjmax-x_sj0)/(x_xsmax-x_xs0)*(x1-x_xs0)+x_sj0;y2=(y_sjmax-y_sj0)/(y_xsmax-y_xs0)*(y1-y_xs0)+y_sj0;x2=x2(1:(length(x2))/N:end);y2=y2(1:(length(y2))/N:end); save img_data.mat x2 y2plot(x2,y2)程序运行之后绘制的图像,可以看出与图片中曲线吻合度很好。

matlab中figurex轴拉伸 -回复

matlab中figurex轴拉伸 -回复

matlab中figurex轴拉伸-回复如何在Matlab中将figure的x轴拉伸?题目中提到的在Matlab中拉伸figure的x轴可以理解为改变绘图中x轴的显示范围,使其更为紧凑或扩展,从而更好地展示数据。

在下面的文章中,我将逐步解释如何实现这一过程。

首先,我们需要在Matlab中创建一个Figure窗口,并绘制所需的图形。

可以使用plot、scatter或其他绘图函数创建图形,根据具体需求进行调整。

在本文中,我们将使用plot函数作为示例,你可以根据自己的需要进行修改。

步骤一:创建Figure窗口首先,我们需要使用以下代码创建一个Figure窗口:matlabfigure;这将创建一个新的空白Figure窗口,我们可以在其中绘制图形。

步骤二:绘制图形接下来,我们使用plot函数绘制所需的图形。

以下是一个示例:matlabx = linspace(0, 10, 100);y = sin(x);plot(x, y);这个例子使用linspace函数生成0到10之间的100个均匀分布的数据点,然后计算这些点的正弦值,并使用plot函数将这些点绘制成曲线。

你可以根据自己的数据和需要进行修改和调整。

完成图形绘制后,我们可以继续下一步。

步骤三:调整x轴范围要调整x轴的范围,我们使用xlim函数。

下面是如何使用它来调整范围的示例代码:matlabxlim([2, 8]);这将将x轴的显示范围限制在2到8之间。

这样,我们可以拉伸或压缩x轴,使其适应我们的数据范围。

你可以根据自己的需要修改这个范围。

如果你想还原默认的x轴范围,可以使用以下代码:matlabxlim('auto');这将自动调整x轴的范围,以适应数据的最小和最大值。

步骤四:设置x轴刻度在调整x轴的范围后,我们可能需要对x轴的刻度进行进一步的调整。

我们可以通过设置刻度间隔、标签等来实现。

以下是一些常见的设置x轴刻度的方法:1. 手动设置刻度间隔:matlabxticks(0:2:10);这将在0到10之间设置刻度间隔为2。

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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
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2
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01
2
05
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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)。

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