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用text()函数，如第一个：subplot(4,5,1),...,text(10,200,"1"),其余类推。

放大整个figure,subplot也会变大的,但是得找个大些的显示器单个subplot的尺寸跟整个figure一样,可以通过设置position来调整:例如:figure;subplot(2,2,1);set(gca,"position",)具体多少数字合适,需要多次尝试调整

subplot(1,2,1)title("子标题1")subplot(1,2,2)title("子标题2")suptitle("总标题")

plot是个普通的名词。表示图标的意思。动词的话就是标出。。。的未知。是个单词而subplot是个软件的名称。一个图像处理软件

用sgtitle("总标题")这个语句要写在代码最后。比如：figure()subplot(2,1,1)title("子标题1")subplot(2,1,2)title("子标题2")sgtitle("总标题")不知道是不是版本问题（我用的2018b), suptitle 会报错

可这样：figure,title("加总标题")subplot(2,1,1),plot(...)subplot(2,1,2),plot(....)

使用方法：subplot（m,n,p）或者subplot（m n p）。subplot是MATLAB中的函数，是将多个图画到一个平面上的工具。在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果m=2就是表示2行图。p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置。在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。matlab的优势特点1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来。2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化。3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握。4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等)，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

plot()就是画一张图；最一般最常用的画法。subplot(m,n)，是画一张大图又包含若干子图，如2×2,3×3，等；title("name")，是给该图加标题。

subplots是设置子图的，这句话表示大图含有2行1列共2个子图，正在绘制的是第一个

使用方法：subplot（m,n,p）或者subplot（m n p）。subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果m=2就是表示2行图。p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置。 在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。

matlab中subplot是在各个分块位置创建坐标区的意思。例如：在一个图窗中，创建带有两个堆叠子图的图窗。在每个子图上绘制一条正弦波。subplot(2,1,1);x = linspace(0,10);y1 = sin(x);plot(x,y1)subplot(2,1,2); y2 = sin(5*x);plot(x,y2)运行结果

在实际应用中，经常需要在一个图形窗口中绘制若干个独立的图形，这就需要对图形窗口进行分割。分割后的图形窗口由若干个绘图区组成，每一个绘图区可以建立独立的坐标系并绘制图形。同一图形窗口下的不同图形称为子图。Matlab提供了subplot函数用来将当前窗口分割成若干个绘图区，每个区域代表一个独立的子图，也是一个独立的坐标系，可以通过subplot函数激活某一区，该区为活动区，所发出的绘图命令都是作用于该活动区域。调用格式：subplot(m,n,p)或subplot(mnp)该函数把当前窗口分成m×n个绘图区，m行，每行n个绘图区，区号按行优先编号。其中第p个区为当前活动区。每一个绘图区允许以不同的坐标系单独绘制图形。例如：subplot(1,2,2)就是指一个FIGURE图形生成一行两列两个子图，subplot(1,2,2)后面一个2表示当前激活第二个子图。扩展资料例如：对称子图的绘制说明，在命令行窗口输入：subplot(2,2,1)text(.5,.5, {"subplot(2,2,1)";"or subplot 221"},"FontSize",14,"HorizontalAlignment","center")subplot(2,2,2)text(.5,.5, {"subplot(2,2,2)";"or subplot 222"},"FontSize",14,"HorizontalAlignment","center")subplot(2,2,3)text(.5,.5, {"subplot(2,2,3)";"or subplot 223"},"FontSize",14,"HorizontalAlignment","center")subplot(2,2,4)text(.5,.5, {"subplot(2,2,4)";"or subplot 224"},"FontSize",14,"HorizontalAlignment","center"得到结果如下：参考资料来源：百度百科-subplot

t=0:0.001:1;y1=sin(10*t);y2=sin(15*t);h=subplot(521);set(h,"position",[0.05 0.55 0.45 0.45]); plot(t,y1);h=subplot(522);set(h,"position",[0.55 0.55 0.45 0.45]); plot(t,y2);h=subplot(514);set(h,"position",[0.05 0.27 0.95 0.24]); plot(t,y2);h=subplot(515);set(h,"position",[0.05 0.03 0.95 0.24]); plot(t,y2);

你也可以一张张画，然后用别的软件比如photoshop排版 ，特别是在确定坐标有困难的时候。 如果有很多张图，每张图都有多个subplot，还是用matlab程序来画，一劳永逸。

x=linspace(-2,2);subplot 221plot(sin(x),"r");subplot 222plot(sin(2*x),"g");subplot 223plot(sin(3*x),"b");subplot 224plot(sin(4*x),"k");a=axes("visible","off");hold on;plot(0,0,"r");plot(0,0,"g");plot(0,0,"b");plot(0,0,"k");legend("sin x","sin 2x","sin 3x","sin 4x","location","north")

没明白你想要什么样的效果，能再具体描述一下吗？

应该是这样子的。。function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)h_figure=figure;axes(h_figure);subplot(3,1,[1 2]); plot（x1,y1）； function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)axes(h_figure);subplot(3,1,3); plot(x2,y2); function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)axes(h_figure);subplot(3,1,[1 2]);plot(x3,y3);

subplot:一个大图里面同时显示多个子图例如：一个FIGURE图形生成一行两列两个子图，subplot(1,2,2)后面一个2表示当前激活第二个子图ezplot画函数的曲线图，不需要设定自变量范围例如：syms x;y=sin(x);ezplot(y)grid on 开启网格线

画第一张子图子图排列为2×2的矩阵 subplot(221)的位置相当于（1，1）位置

subplot(311); 改为 subplot(3,1,1);subplot(312); 改为 subplot(3,1,2);subplot(313); 改为 subplot(3,1,3);

有三个参数,据个例子就明白了，如下：subplot(1,2,1)加上要画的东东subplot（1,2,2）加上要画的东东这个例子的意思就是，将显示框分为一行两列（前两个参数），共两个图subplot(1,2,1)代表第一个子图（第三个参数）subplot（1,2,2）代表第二个子图（第三个参数）这个命令非常常用哦

自动排版不好看，自己每个图片输出一张就OK了。不用subplot，用figure(n)就可以了。

subplot(6,2,[1 3 5 7 9 11])subplot(6,2,2)subplot(6,2,4)subplot(6,2,6)subplot(6,2,8)subplot(6,2,10)subplot(6,2,12)

1.用hold on；hold off例子ezplot("sin")hold onezplot("cos")ezplot("tan")ezplot("cot")hold off2.用subplot例子subplot(2,2,1)ezplot("sin")subplot(2,2,2)ezplot("tan")subplot(2,2,3)ezplot("cos")subplot(2,2,4)ezplot("cot")

matlab在一个窗口中绘制多个子图步骤如下。1、打开软件，找到图像输出控制部分语句，这里演示输出3个不同曲线，通过figure控制结果显示到的窗口。2、运行后，通过这种控制方式，只是将结果分别存放到不同窗口，并不是在同一窗口下，分多行显示。3、使用hold on，注意添加多次，运行程序后，可以看到3种结果位于同一窗口。4、需使用subplot，为每个输出结果，添加此语句。函数后有（n，m，a）格式语句，n指的是所有图准备分的行数，m为列数，a则指的是第几幅图。5、运行该段代码，可得到2乘2的结果。选择好m、n取值，这两者对于所有子图设置数值完全一致，而a则表示第几幅，是按照先行后列的方法计数的。6、修改代码后，改为一行三列显示，这样可进一步了解subplot后面3个参数的意义。

加入uicontrol("parent",xxxxxxx,"style","text","string","XXXXXXXXX","pos",xxxxxxxxxxx)在subplot中间加个坐标轴，设置坐标轴的xcolor和ycolor属性为窗口的背景颜色；去掉xtick和ytick。然后title输出你要添加的大标题。呵呵，这个办法有点糊弄。:)

我也遇到这个问题，感觉matlab用subplot画的图太多了就会缺图，而且，补画的话其他位置的图又消失了，反正总是画不满的。真是蛋疼。

你用suptitle命令即可。下面是该命令的帮助文档。suptitle("text") adds text to the top of the figureabove all subplots (a "super title"). use this functionafter all subplot commands.下面是一个例子，注意，最好画完所有的子图后再用suptitle，不然可能会出现和第一个子图的标题覆盖的情况。clc;clear;close allx = 0:0.01:4*pi;y1 = cos(x);y2 = sin(x);figure(1)subplot(2,1,1);plot(x,y1);title("cos(x)");subplot(2,1,2);plot(x,y2);title("sin(x)");suptitle("总标题")下面是结果：

subplots是设置子图的，这句话表示大图含有2行1列共2个子图，正在绘制的是第一个

subplot就是将Figure中的图像划分为几块，每块当中显示各自的图像，利于进行比较。 扩展资料 　　比如Example里面有这样的例子 　　income = [3.2 4.1 5.0 5.6]; 　　outgo = [2.5 4.0 3.35 4.9]; 　　subplot(2,1,1); plot(income) 　　subplot(2,1,2); plot(outgo) 　　先用baisubplot划分Figure为2*1的区域，上面一个显示income，下面一个显示outgo。 　　subplot的.格式为（行数，列数，第几个区域的位置），不加逗号也是可以的。

subplot就是将Figure中的图像划分为几块，每块当中显示各自的图像，有利于进行比较。x0dx0a比如Example里面有这样的例子x0dx0aincome = [3.2 4.1 5.0 5.6];x0dx0aoutgo = [2.5 4.0 3.35 4.9];x0dx0asubplot(2,1,1); plot(income)x0dx0asubplot(2,1,2); plot(outgo)x0dx0a先用subplot划分Figure为2*1的区域，上面一个显示income，下面一个显示outgo。x0dx0asubplot的格式为（行数，列数，第几个区域的位置），不加逗号也是可以的。

用matlab进行有限元分析的步骤：（1） 单元划分（选择何种单元，分成多少个单元，标号） ；（2） 构造单元刚度矩阵；（3） 组装系统刚度矩阵（集成整体刚度矩阵） ；（4） 引入边界条件（消除冗余方程）；（5） 解方程；（6） 后处理（扩展计算）。

第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。　　一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。　　如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：　　图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：　　若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即：X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 　　则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式：若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。(1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function )以上3个激活函数都属于线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。(4) S形函数 ( Sigmoid Function )　　该函数的导函数：(5) 双极S形函数 　　该函数的导函数：　　S形函数与双极S形函数的图像如下：图3. S形函数与双极S形函数图像　　双极S形函数与S形函数主要区别在于函数的值域，双极S形函数值域是(-1,1)，而S形函数值域是(0,1)。　　由于S形函数与双极S形函数都是可导的(导函数是连续函数)，因此适合用在BP神经网络中。（BP算法要求激活函数可导）具体http://blog.csdn.net/gongxq0124/article/details/7681000/

若果对你有帮助，请点赞。 神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。 而在寻解过程中，步长太大，就会搜索得不仔细，可能跨过了优秀的解，而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。 学习率对原步长（在梯度下降法中就是梯度的长度）作调整，如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度， 而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长，使用的是可变学习率，它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整，再根据学习率决定步长。机制如下：if newE2/E2 > maxE_inc %若果误差上升大于阈值 lr = lr * lr_dec; %则降低学习率 else if newE2 < E2 %若果误差减少 lr = lr * lr_inc;%则增加学习率 end详细的可以看《神经网络之家》nnetinfo里的《[重要]写自己的BP神经网络(traingd)》一文，里面是matlab神经网络工具箱梯度下降法的简化代码

给现金吧，马上给你做一个。

SSE Sum of Squared Error误差平方和，当然越接近0越好，说明总误差很小SSW 总差权重值

在matlab的workspace里打editsfuntmpl(这是matlab自己提供的s函数模板)，我们看它来具体分析s函数的结构。它的第一行是这样的：function[sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag)先讲输入与输出变量的含义：t是采样时间，x是状态变量，u是输入（是做成simulink模块的输入）,flag是仿真过程中的状态标志（以它来判断当前是初始化还是运行等）；sys输出根据flag的不同而不同（下面将结合flag来讲sys的含义），x0是状态变量的初始值，str是保留参数（mathworks公司还没想好该怎么用它，嘻嘻，一般在初始化中将它置空就可以了,str=[])，ts是一个1×2的向量，ts(1)是采样周期，ts(2)是偏移量。下面结合sfuntmpl.m中的代码来讲具体的结构：switchflag,%判断flag，看当前处于哪个状态case0,[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;flag=0表示处于初始化状态，此时用函数mdlInitializeSizes进行初始化，此函数在sfuntmpl.m的149行我们找到他，在初始化状态下，sys是一个结构体，用它来设置模块的一些参数，各个参数详细说明如下size=simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成sizes.NumContStates=0;%模块连续状态变量的个数sizes.NumDiscStates=0;%模块离散状态变量的个数sizes.NumOutputs=0;%模块输出变量的个数sizes.NumInputs=0;%模块输入变量的个数sizes.DirFeedthrough=1;%模块是否存在直接贯通（直接贯通我的理解是输入能%直接控制输出）sizes.NumSampleTimes=1;%模块的采样时间个数，至少是一个sys=simsizes(sizes);%设置完后赋给sys输出举个例子，考虑如下模型：dx/dt=fc(t,x,u)也可以用连续状态方程描述：dx/dt=A*x+B*ux(k+1)=fd(t,x,u)也可以用离散状态方程描述：x(k+1)=H*x(k)+G*u(k)y=fo(t,x,u)也可以用输出状态方程描述：y=C*x+D*u设上述模型连续状态变量、离散状态变量、输入变量、输出变量均为1个，我们就只需改上面那一段代码为：（一般连续状态与离散状态不会一块用，我这儿是为了方便说明）sizes.NumContStates=1;sizes.NumDiscStates=1;sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInputs=1;其他的可以不变。继续在mdlInitializeSizes函数中往下看：x0=[];%状态变量设置为空，表示没有状态变量，以我们上面的假设，可改%为x0=[0,0](离散和连续的状态变量我们都设它初值为0)str=[];%这个就不用说了，保留参数嘛，置[]就可以了，反正没什么用，可%能7.0会给它一些意义ts=[00];%采样周期设为0表示是连续系统，如果是离散系统在下面的mdlGet%TimeOfNextVarHit函数中具体介绍嘻嘻，总算讲完了初始化，后面的应该快了在sfuntmpl的106行继续往下看：case1,sys=mdlDerivatives(t,x,u);flag=1表示此时要计算连续状态的微分，即上面提到的dx/dt=fc(t,x,u)中的dx/dt,找到mdlDerivatives函数（在193行）如果设置连续状态变量个数为0，此处只需sys=[];就可以了（如sfuntmpl中一样），按我们上述讨论的那个模型，此处改成sys=fc(t,x(1),u)或sys=A*x(1)+B*u%我们这儿x(1)是连续状态变量，而x(2)是离散的，这儿只用到连续的，此时的输出sys就是微分继续，在sfuntmpl的112行：case2,sys=mdlUpdate(t,x,u);flag=2表示此时要计算下一个离散状态，即上面提到的x(k+1)=fd(t,x,u)，找到mdlUpdate函数（在206行）它这儿sys=[];表示没有离散状态，我们这而可以改成sys=fd(t,x(2),u)或sys=H*x(2)+G*u;%sys即为x(k+1)看来后面几个一两句话就可了，呵呵，在sfuntmpl的118行case3,sys=mdlOutputs(t,x,u);flag=3表示此时要计算输出，即y=fo(t,x,u),找到mdlOutputs函数（在218行），如上，如果sys=[]表示没有输出，我们改成sys=fo(t,x,u)或sys=C*x+D*u%sys此时为输出y好像快完了，嘻嘻，在sfuntmpl的124行case4,sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);flag=4表示此时要计算下一次采样的时间，只在离散采样系统中有用(即上文的mdlInitializeSizes中提到的ts设置ts(1)不为0)连续系统中只需在mdlGetTimeOfNextVarHit函数中写上sys=[];这个函数主要用于变步长的设置，具体实现大家可以用editvsfunc看vsfunc.m这个例子最后一个，在sfuntmpl的130行case9,sys=mdlTerminate(t,x,u);flag=9表示此时系统要结束，一般来说写上在mdlTerminate函数中写上sys=[]就可，如果你在结束时还要设置什么，就在此函数中写关于sfuntmpl这个s函数的模板讲完了。s函数还可以带用户参数，下面给个例子，和simulink下的gain模块功能一样，大伙自己看吧，我睡觉去了，累了function[sys,x0,str,ts]=sfungain(t,x,u,flag,gain)switchflag,case0,sizes=simsizes;sizes.NumContStates=0;sizes.NumDiscStates=0;sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInputs=1;sizes.DirFeedthrough=1;sizes.NumSampleTimes=1;sys=simsizes(sizes);x0=[];str=[];ts=[0,0];case3,sys=gain*u;case{1,2,4,9},sys=[];end

我从谷歌上找到的说明是，atlas没有支持到hive内部表（managed table）的lineage，只有External修饰的表才能生成血缘。但是解决方案我也没找到啊。。。网页链接

如何学好VB一.VB是什么？VB是VisualBasic编程语言编写计算机程序需要使用计算机编程语言。计算机编程语言是人和计算机“对话”的桥梁。就像人类的语言一样，计算机编程语言也有很多。目前较为广泛使用的语言有“C++”、“Pascal”、“Basic”等。在众多的计算机编程语言中，以BASIC语言最为易学易用。BASIC是英文Beginner"sAllpurposeSymbolicInstructionCode的缩写，意思为初学者通用符号指令代码，一直都是程序设计入门的首选语言。二.学VB有什么用？VB能做很多东西，只要你想去做。应用程序。数据库程序。只要能想得到的基本上都可以。但是像操作系统等大型复杂的编程现在一般都用C来编的。用VB很难做得到。要做程序员，单单只会VB还不行。最好多学点其他的。比如ASP数据库。NET。这样才做出更好的东西来三.如何学好VBVB是一种很容易上手的语言,属于典型的入门容易,精通很难。在现在,VB仍然是世界上应用最广泛的语言.比较适合的领域是C/S架构的MIS,衍生语言VBScript又是一种非常适合B/S架构MIS等的语言,他的简单和易修改非常适合管理系统需求多变的情况.对数据库的支持也很好,有MS在后面支持,你还担心什么,不过任何语言都在进化,VB也不例外,LZ可以以现在的基础学习.net架构,适应发展的需要.如果你是一巧不通的话，我可以介绍一个学习的方法：1.先看看书,大致的了解了一些基本的东西,不至于"盲人摸象"2.从小东西学起(一切在于实践)，例如:VB的三角函数啊.时钟啊.我想在书中是会有的.也可以看看网上的教程...3.一个很重要的建议:等你已经有所见效了,最好去上个VB的高级补习班.打个比喻:工夫练的最好,也得有个人来帮你打通经脉啊...4.建议看的书:(1)《看实例学编程--VisualBasic程序设计》__西安电子科技大学出版社(2)机械工业出版社出的曹青，邱李华，郭志强编著的VB程序设计教程

[T,Y]=ode45("rigid",[0 12],[0;1;1]); %标点符号状态plot(T,Y)----------------------function dy=rigid(t,y)dy=zeros(3,1);dy(1)=y(2)*y(3);dy(2)=-y(1)*y(3);dy(3)=-0.51*y(1)*y(2);

需要将微分方程离散化

a=[11/4;41]a=1.00000.25004.00001.0000>>[v,d]=eig(a)v=0.2425-0.24250.97010.9701d=2000按照这道题的计算过程算就可以了，eig是求特征值和特征向量命令，v是特征向量，是列向量，d是特征值矩阵，主对角线元素就是特征值，与特征向量的列对应的

Power System Blockset,打开Simulink找到一个SimpowerSystem就是了。

function B=sorting_pup(A)n = length(A);for i = 1:n-1 for j = i+1:n if A(i)>A(j) temp = A(i); A(i) = A(j); A(j) = temp; end endendB = A;

2011b可用symsx1x2f=x1^2+x2^2gradient(f)2009a以下，可用symsx1x2f=x1^2+x2^2[diff(f,x1);diff(f,x2)]

问题补充：应该是(x-A)/B.楼下求的是均方根值。 求范数 norm()函数 举个例子 x = [0 1 2 3] x = 0 1 2 3 sqrt(0+1+4+9) % ,uSmqmb

有子函数 fft 就可以直接实现离散傅里叶变换 用法 x=randn(1,1024); xjw=fft(x,1024); xjw 就是随机信号 x 的离散傅里叶变换 clear; clc; N=10; x=[ones(1,5) zeros(1,N-5)]; xjw=fft(x,N); subplot(2,1,1);plot(x); subplot(2,1,2);plot(real(xjw)); h

明显是直流分量太大，就显得频谱的峰值不明显，可以去掉直流分量，或者把纵坐标画成对数

使用double函数比如>>root=solve("x^2+5*x-10")root=-5/2+1/2*65^(1/2)-5/2-1/2*65^(1/2)>>class(root)ans=sym>>root=double(root)root=1.5311-6.5311>>class(root)ans=double%bydynamic%seealsohttp://www.matlabsky.com%contactmematlabsky@gmail.com%2009.2.%

我在做完全一样的题目，不会啊。yzsappr（k）=T*y(k); 改了不管用

【导读】：沙雕沙雕沙雕是什么歌抖音？最近抖音有一首很洗脑的歌其中一句歌词像是在说沙雕沙雕沙雕，魔性dj歌曲沙雕沙雕歌名是satla sin parar，下面带来satla歌词介绍。 抖音沙雕沙雕沙雕是什么歌 《satla sin parar》。最近大家刷抖音的时候，经常听到的一首非常洗脑的dj歌曲，其中歌词有类似“沙雕 沙雕 沙雕”的其实就是歌曲《satla sin parar》，由歌手King Africa演唱，歌曲属于慢摇系列。 抖音魔性洗脑的歌曲越来越多，不过最近这首“沙雕 沙雕 沙雕”之歌格外的洗脑。在抖音里，一般都是小哥哥或者小姐姐用这首歌曲做bgm来蹦迪，加上各种闪光的灯光效果，相当的社会了。网友听完也纷纷表示，这个歌词真的是有毒啊！ satla sin parar歌词 Saltando sin parar 跳起来！不要停！ Sin parar 不要停！ Me muevo en la disco no puedo parar 跟着音乐摆动起来我就停不下来 Con este ritmo loco no paro de saltar 随着疯狂的节奏我也跳得停不下来 Por eso te digo la marcha sigue igual 所以告诉你，就算是进行曲我也一样 Y sigue saltando 继续跳起来 Saltando sin parar 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Saltando sin parar 跳起来！不要停！ Moviendo tu cuerpo muy pronto y generas 快把你的身体摇摆起来 La samba que bailo es un ecstasy total 我跳的桑巴简直就是摇头* Por eso te digo la marcha sigue igual 所以告诉你，就算是进行曲我也一样 Y sigue saltando 继续跳起来 Saltando sin parar 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Tum tata tum tata tum tata tum 咚 哒哒 咚 哒哒 咚 哒哒 咚~ Tum tata tum tata tum tata tum 咚 哒哒 咚 哒哒 咚 哒哒 咚~ Tum tata tum tata tum tata tum 咚 哒哒 咚 哒哒 咚 哒哒 咚~ Tum tata tum tata 咚 哒哒 咚 哒哒~ Sin parar 不要停！ Me muevo en la disco no puedo parar 跟着音乐摆动起来我就停不下来 Con este ritmo loco no paro de saltar 随着疯狂的节奏我也跳得停不下来 Por eso te digo la marcha sigue igual 所以告诉你，就算是进行曲我也一样 Y sigue saltando 继续跳起来 Saltando sin parar 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Moviendo tu cuerpo muy pronto y generas 快把你的身体摇摆起来 La samba que bailo es un ecstasy total 我跳的桑巴简直就是摇头* Por eso te digo la marcha sigue igual 所以告诉你，就算是进行曲我也一样 Y sigue saltando 继续跳起来 Saltando sin parar 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta salta sin parar 跳 跳 跳 跳 跳起来！不要停！ Salta salta salta salta 跳 跳 跳 跳起来！ Sin parar 不要停下来！

Matlab是数学编程软件，Origin是绘图的软件，完全不同

matlab 和 origin两款软件，一般情况来说用到后者的机会大些，也比较好用。两款软件侧重点不同，‘没有功能多少"上讲没有可比性。前者偏向于数学计算，后者偏向作图和一些数据分析。详细的说：MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。Origin是由OriginLab公司开发的一个高级的科学绘图、数据分析软件。绘图上支持各种各样的2D/3D图形， 数据分析上包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。和其相对相似的还有一款软件叫sigmaplot，侧重于统计。优缺点：因为两款软件重点不同，难分伯仲，关键看你用到用不到。一般来说，matlab比较难（很多人用不到函数、矩阵，也比较难学），origin容易。如果是给数据画个图表、求标准曲线等等，推荐origin；如果做大量的矩阵运算、涉及自己编辑函数并作图，推荐matlab——基本上只有研究数字的人才用到这款软件；如果做统计学分析，sigmaplot。PS：干百度，参考资料不让贴维基的地址，提示内容含有广告。F**K!

主要区别是，性质不同、作用不同、功能不同，具体如下：一、性质不同1、MATLABMATLAB是MathWorks公司出品的商业数学软件。2、originOrigin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件。二、作用不同1、MATLAB用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。2、origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。三、功能不同1、MATLAB软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式。2、originOrigin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法（LMA）的非线性最小二乘法拟合。Origin强大的数据导入功能，支持多种格式的数据，包括ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等。参考资料来源：百度百科-MATLAB参考资料来源：百度百科-origin

你想做因式分解吧syms xy=x.^2+3*x+2;factor(y)试试

1。 指定路径下 单个文件夹data中所有图像 file_path = ".data";% 图像文件夹路径 img_path_list = dir(strcat(file_path,"*.jpg"));%获取该文件夹中所有jpg格式的图像 img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量 if img_num > 0 %有满足条件的图像 for j = 1:img_num %逐一读取图像 image_name = img_path_list(j).name;% 图像名 image = imread(strcat(file_path,image_name)); fprintf("%d %d %s ",i,j,strcat(file_path,image_name));% 显示正在处理的图像名 %图像处理过程 省略 end end 注，上述的代码只能读取data文件夹中的图像，假设data中包含子文件夹，不能读取子文件夹中的图像。 2. 指定路径下 多个文件夹中所有图像，该代码可以读取文件夹data中及data的所有子文件夹中的图像。 p = genpath(".data");% 获得文件夹data下所有子文件的路径，这些路径存在字符串p中，以";"分割 length_p = size(p,2);%字符串p的长度 path = {};%建立一个单元数组，数组的每个单元中包含一个目录 temp = []; for i = 1:length_p %寻找分割符";"，一旦找到，则将路径temp写入path数组中 if p(i) ~= ";" temp = [temp p(i)]; else temp = [temp ""]; %在路径的最后加入 "" path = [path ; temp]; temp = []; end end clear p length_p temp; %至此获得data文件夹及其所有子文件夹（及子文件夹的子文件夹）的路径，存于数组path中。 %下面是逐一文件夹中读取图像 file_num = size(path,1);% 子文件夹的个数 for i = 1:file_num file_path = path{i}; % 图像文件夹路径 img_path_list = dir(strcat(file_path,"*.jpg")); img_num = length(img_path_list); %该文件夹中图像数量 if img_num > 0 for j = 1:img_num image_name = img_path_list(j).name;% 图像名 image = imread(strcat(file_path,image_name)); fprintf("%d %d %s ",i,j,strcat(file_path,image_name));% 显示正在处理的路径和图像名 %图像处理过程 省略 end end end

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串口读取/读取数据一般分为三步：打开串口，设置串口（波特率，串口数据传送方式等），然后是串口读取数据或者发送数据void OpenComm(){ hCom=CreateFile("COM3",GENERIC_READ|GENERIC_WRITE,0,NULL,OPEN_EXISTING,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL|FILE_FLAG_OVERLAPPED,NULL); }void SetComm(){SetupComm(hCom,1024,1024);DCB dcb;dcb.BaudRate=115200; dcb.fParity=NOPARITY;dcb.ByteSize=8;dcb.StopBits=ONESTOPBIT;GetCommState(hCom,&dcb);if(!GetCommState(hCom,&dcb)){std::cerr<<"串口被占用"<<std::endl;return;}if(!SetCommMask(hCom,EV_RXCHAR|EV_TXEMPTY)){std::cerr<<"掩码设置失败"<<std::endl;}}void SendMessageOut(const BYTE snd[],int len){DWORD factdata=100;DWORD res=0;wOverLapped.hEvent=CreateEvent(NULL,TRUE,FALSE,NULL); //创建事件BOOL tempflag = WriteFile(hCom,snd,len,&factdata,&wOverLapped);//在数据缓冲Ipbuffer不知道是否有问题if(tempflag!=0){std::cerr<<"等待信号"<<std::endl;res=WaitForSingleObject(wOverLapped.hEvent,5000);WriteFile(hCom,snd,len,&factdata,&wOverLapped);}if(res!=WAIT_OBJECT_0)std::cout<<"数据发送失败"<<std::endl;}这是发送数据的设置 接受数据很类似 你可以根据自己情况修改，然后你就可以根据MATLAB的数据读取以及数据传送方式来写你的程序了

1.数论算法 求两数的最大公约数 function gcd(a,b:integer):integer; begin if b=0 then gcd:=a else gcd:=gcd (b,a mod b); end ; 求两数的最小公倍数 function lcm(a,b:integer):integer; begin if a< b then swap(a,b); lcm:=a; while lcm mod b >0 do inc(lcm,a); end; 素数的求法 A.小范围内判断一个数是否为质数： function prime (n: integer): Boolean; var I: integer; begin for I:=2 to trunc(sqrt(n)) do if n mod I=0 then begin prime:=false; exit; end; prime:=true; end; B.判断longint范围内的数是否为素数（包含求50000以内的素数表）： procedure getprime; var i,j:longint; p:array[1..50000] of boolean; begin fillchar(p,sizeof(p),true); p[1]:=false; i:=2; while i< 50000 do begin if p then begin j:=i*2; while j< 50000 do begin p[j]:=false; inc(j,i); end; end; inc(i); end; l:=0; for i:=1 to 50000 do if p then begin inc(l); pr[l]:=i; end; end;{getprime} function prime(x:longint):integer; var i:integer; begin prime:=false; for i:=1 to l do if pr >=x then break else if x mod pr=0 then exit; prime:=true; end;{prime} 2． 3． 4.求最小生成树 A.Prim算法： procedure prim(v0:integer); var lowcost,closest:array[1..maxn] of integer; i,j,k,min:integer; begin for i:=1 to n do begin lowcost:=cost[v0,i]; closest:=v0; end; for i:=1 to n-1 do begin {寻找离生成树最近的未加入顶点k} min:=maxlongint; for j:=1 to n do if (lowcost[j]< min) and (lowcost[j]< >0) then begin min:=lowcost[j]; k:=j; end; lowcost[k]:=0; {将顶点k加入生成树} {生成树中增加一条新的边k到closest[k]} {修正各点的lowcost和closest值} for j:=1 to n do if cost[k,j]< lwocost[j] then begin lowcost[j]:=cost[k,j]; closest[j]:=k; end; end; end;{prim} B.Kruskal算法：(贪心) 按权值递增顺序删去图中的边，若不形成回路则将此边加入最小生成树。 function find(v:integer):integer; {返回顶点v所在的集合} var i:integer; begin i:=1; while (i< =n) and (not v in vset) do inc(i); if i< =n then find:=i else find:=0; end; procedure kruskal; var tot,i,j:integer; begin for i:=1 to n do vset:=;{初始化定义n个集合，第I个集合包含一个元素I} p:=n-1; q:=1; tot:=0; {p为尚待加入的边数，q为边集指针} sort; {对所有边按权值递增排序，存于e[I]中，e[I].v1与e[I].v2为边I所连接的两个顶点的序号，e[I].len为第I条边的长度} while p >0 do begin i:=find(e[q].v1);j:=find(e[q].v2); if i< >j then begin inc(tot,e[q].len); vset:=vset+vset[j];vset[j]:=[]; dec(p); end; inc(q); end; writeln(tot); end; 5.最短路径 A.标号法求解单源点最短路径： var a:array[1..maxn,1..maxn] of integer; b:array[1..maxn] of integer; {b指顶点i到源点的最短路径} mark:array[1..maxn] of boolean; procedure bhf; var best,best_j:integer; begin fillchar(mark,sizeof(mark),false); mark[1]:=true; b[1]:=0;{1为源点} repeat best:=0; for i:=1 to n do If mark then {对每一个已计算出最短路径的点} for j:=1 to n do if (not mark[j]) and (a[i,j] >0) then if (best=0) or (b+a[i,j]< best) then begin best:=b+a[i,j]; best_j:=j; end; if best >0 then begin b[best_j]:=best；mark[best_j]:=true; end; until best=0; end;{bhf} B.Floyed算法求解所有顶点对之间的最短路径： procedure floyed; begin for I:=1 to n do for j:=1 to n do if a[I,j] >0 then p[I,j]:=I else p[I,j]:=0; {p[I,j]表示I到j的最短路径上j的前驱结点} for k:=1 to n do {枚举中间结点} for i:=1 to n do for j:=1 to n do if a[i,k]+a[j,k]< a[i,j] then begin a[i,j]:=a[i,k]+a[k,j]; p[I,j]:=p[k,j]; end; end; C. Dijkstra 算法： 类似标号法，本质为贪心算法。 var a:array[1..maxn,1..maxn] of integer; b,pre:array[1..maxn] of integer; {pre指最短路径上I的前驱结点} mark:array[1..maxn] of boolean; procedure dijkstra(v0:integer); begin fillchar(mark,sizeof(mark),false); for i:=1 to n do begin d:=a[v0,i]; if d< >0 then pre:=v0 else pre:=0; end; mark[v0]:=true; repeat {每循环一次加入一个离1集合最近的结点并调整其他结点的参数} min:=maxint; u:=0; {u记录离1集合最近的结点} for i:=1 to n do if (not mark) and (d< min) then begin u:=i; min:=d; end; if u< >0 then begin mark:=true; for i:=1 to n do if (not mark) and (a[u,i]+d< d) then begin d:=a[u,i]+d; pre:=u; end; end; until u=0; end; D.计算图的传递闭包 Procedure Longlink; Var T:array[1..maxn,1..maxn] of boolean; Begin Fillchar(t,sizeof(t),false); For k:=1 to n do For I:=1 to n do For j:=1 to n do T[I,j]:=t[I,j] or (t[I,k] and t[k,j]); End;

matlab支持tex和latex格式,你试试下面的代码>> xlabel("pi")

不明白你的意思，既然一张图，何来各图的中心为各点的坐标位置呢？应该是标注的问题吧？提供一段程序给你参考：value=rand(3,1);point=rand(3,2);plot(point(:,1),point(:,2),"o");for i=1:3text(point(i,1),point(i,2),["leftarrow" num2str(value(i))],"HorizontalAlignment","left");end

x=-4:0.1:4;y=(x<1).*(x.^2)+(x>=1).*(exp(-(x-1).^2));plot(x,y,"--g")text(-2,5,"leftarrow y=x^2","FontSize",9)text(2,0.7,"leftarrow y=exp(-(x-1)^2)","FontSize",9)

matlab中用转义符来输入希腊字母的方法 上标用 ^(指数) 下标用 _(下划线) 希腊字母等特殊字符用 加拼音 如 α alpha β eta γ gamma θ heta Θ Theta Г Gamma δ delta Δ Delta ξ xi Ξ Xi η elta ε epsilong ζ zeta μ miu υ u τ au λ lamda ∧ Lamda π pi ∏ Pi σ sigma ∑ Sigma φ phi Φ Phi ψ psi Ψ Psi χ chi ω ommiga Ω Ommiga < leq > geq 不等于 eq << ll >> gg 正负 pm 左箭头 leftarrow 右箭头 ightarrow 上箭头 uparrow

legend("{mu=110,sigma=10}");请看图片

text就可以。 h = figure; imshow(Img); text(x,y,"文字"); x,y是坐标。 想保存的话再用saveas把h保存就好了。

th=annotation("arrow",[.2,.5],[.2,.5]);像这样

不等于 eq<<ll>>gg正负pm左箭头leftarrow右箭头 ightarrow上箭头uparrow例text(2,3,"alpha_2^eta")注：可用{}把须放在一起的括起来

WHAM!

有的程序是针对某问题而编的，你的程序可能是针对某两个图写的，因此，换了图后，就出现意想不到的情况，不能正确输出。须经多次修改，把遇到的各种情况都写进去，才能在以后应用时，正确工作。可把两个图都发过来，我调试一下。

n年没用matlab了，曾经用过一下meshgrid应该是绘制网格图， -8:.5:8 的意思应该是参数取点范围是 -8到8，步进量为0.5计算机绘制网格是把一个个点连接起来而已具体查看手册和帮助系统的例子应该就可以知道了

streamline(X,Y,U,V,startx,starty)这是streamline的调用格式在知道了x，y，ux，uy之后，要画流线图，需要指定起始点，xstart和ysatar

单词要拆开 flat lock seam平锁接缝

(V-mean(V))/std(V) ——————————————————就是和平均值的差再除以标准差。zscore的帮助里写得很清楚的，你自己看看就知道了。

Matlab能导出onnx格式。首先打开电脑上的“matlab”软件，此处以下图中的代码为例，绘制出一个三维图像。meshgrid函数用于生成网格点。可以使用自己喜欢的例子来制作动画。在matlab工作输入：% 11是你保存时的文件名，需要加单引号，否则打不开。特别注意最好将这个文件复制到matlab工作文件夹。如果你不知道是哪个文件夹，可以看看matlab左边的窗口，或者按下组合键Ctrl+O，或者打开菜单栏上面的Home->open。优势特点：(1) 高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来。(2) 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化。(3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握。(4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

line([起点横坐标,终点横坐标],[起点纵坐标,终点纵坐标],"linestyle",":"),此时画出来的线是虚线。如：line([2 2],[2 5],"linestyle",":")，画出来的为x=2，y从2到5的一条虚线。

初值[1 5 5/3]给的不好，导致计算出现0/0之类的错误

function c1=Krusk(c,v0)%最小生成树kruskal源程序%c:原图的邻接矩阵%v0:根节点%c1:最小生成树的邻接矩阵[X,Y]=size(c);if X~=Yerror("输入必须为方阵")endif v0>length(c(1,:))error("不存在该顶点")endN=length(c(:,1));con=0;c(find(c==0))=inf;c1=zeros(N,N);comp=zeros(N,N);comp(:,1)=[1:N]";while con<N-1clear min0;min0=min(min(c));[x,y]=find(c==min0);X=x(1);Y=y(1);c(X,Y)=inf;[i1,j1]=find(comp==X);[i2,j2]=find(comp==Y);if i1==i2continueelsel1=length(find(comp(i1,:)~=0));l2=length(find(comp(i2,:)~=0));comp(i1,[l1+1:l1+l2])=comp(i2,[1:l2]);comp(i2,:)=0;c1(X,Y)=min0;con=con+1;endendc1=c1";

~的意思的无视这个项，仅生成h。snapnaw，拍摄图像快照以包括在发布文档中。代码中没有涉及发布文档，所以没有显示。参考网页网页链接

jhgjch

subplot接收参数的形式有几种subplot([a b c... ]), subplot([a,b,c... ]), subplot(abc...) subplot(a,b,c....) 都是一样的 具体 help subplot更详细的帮助