lab

I think it is very important that the textbook （should） be available before school.

不需要在工作目录的，只需要通过uigetfile找到路径，直接xlsread("路径")就可以了。

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clear;clcx=linspace(-20,20);y=x.*(x<1)+(2*x-1).*(1<=x&x<10)+(3*x-11).*(x>=10);plot(x,y)

　　perceived salability的中文翻译　　perceived salability　　感知畅销　　--　　perceived　　v.认为; 感觉( perceive的过去式和过去分词 ); 视为; 理解为;　　[网络]感知; 感知的; 领会;　　[例句]I perceived a subtle change in his attitude.　　我察觉出他的态度有了微妙变化。　　[其他]形近词： received deceived conceived

作为发酵工业中游技术核心的发酵过程控制和优化技术，既关系到能否发挥菌种的最大生产能力，又会影响到下游处理的难易程度，在整个发酵过程中是一项承上启下的关键技术。本书作者多年来一直从事发酵过程的在线检测、解析、控制和优化等方面的研究，在借鉴国外的有关最新研究成果和作者自身完成的研究实例的基础上，博采众家之长，写成此书。全书结合具体的发酵过程实例，分别对发酵过程的解析、控制和优化，特别是在线检测、在线状态预测和模式识别，以及在线控制和最优化控制的技术及方法进行了比较系统详细的介绍，并引入了模糊逻辑推理、人工神经网络模型、代谢网络模型等新型的控制、优化、状态预测以及模式识别等方法和技术。本书适合于从事发酵工程、生物工程、生物化工、化学工程等相关专业领域研究的科研人员、教师和工程师使用，也可供大专院校相关专业的高年级本科生和研究生参考。目录第一章绪论1第一节生物过程的特点以及生物过程的操作、控制、优化的基本特征1第二节生物过程控制和优化的目的及研究内容2第三节发酵过程控制概论4第四节发酵过程的状态变量、操作变量和可测量变量6第五节用于发酵过程控制和优化的各类数学模型7第六节发酵过程最优化控制方法概论8一、基于非构造式动力学模型的最优化控制方法8二、基于可实时测定的过程输入输出时间序列数据和黑箱模型的最优化控制方法9参考文献10第二章生物过程参数在线检测技术11第一节ph的在线测量13一、ph传感器的工作原理13二、ph传感器的使用15第二节溶氧浓度的在线测量18一、溶氧浓度测量原理18二、溶氧电极19三、溶氧电极的使用21第三节发酵罐内氧气和二氧化碳分压的测量以及呼吸代谢参数的计算23一、氧分析仪23二、尾气co2分压的检测26三、呼吸代谢参数的计算26第四节发酵罐内氧气体积传质系数kla的测量31一、亚硫酸盐氧化法31二、溶氧电极法32三、物料衡算法33四、动态测定法34五、取样极谱法35六、复膜电极测定kla35第五节发酵罐内细胞浓度的在线测量和比增殖速率的计算36一、菌体浓度的检测方法及原理36二、在线激光浊度计38第六节生物传感器在发酵过程检测中的应用39一、生物传感器的类型和结构原理39二、发酵罐基质（葡萄糖等）浓度的在线测量43三、引流分析与控制（fia）45四、发酵罐器内一级代谢产物（乙醇、有机酸等）浓度的在线测量47参考文献48第三章发酵过程控制系统和控制设计原理及应用49第一节过程的状态方程式49第二节生物过程的典型和基本数学模型51一、生物过程最基本的合成和代谢分解反应51二、生物过程典型的数学模型形式55三、发酵过程的各种得率系数和各种比反应速率的表现形式57四、生物反应器的基本操作方式62五、发酵过程状态方程式在“理想操作点”近旁的线性化64第三节拉普拉斯变换与反拉普拉斯变换67一、拉普拉斯变换的定义68二、拉普拉斯变换的基本特性以及基本函数的拉普拉斯变换68三、反拉普拉斯变换69四、有理函数的反拉普拉斯变换69五、过程的传递函数gp(s)——线性状态方程式的拉普拉斯函数表现形式69六、过程传递函数的框图和转换70七、过程对于输入变量变化的响应特性71第四节过程的稳定性分析74一、过程稳定的判别标准74二、过程在平衡点（特异点）近旁的稳定特性的分类75三、连续搅拌式生物反应器的稳定特性的解析77第五节生物过程的反馈控制和前馈控制79一、生物过程的前馈控制79二、流加操作的生物过程中常见的前馈控制方式80三、生物过程的反馈控制83四、生物过程中反馈控制与前馈控制的并用84第六节pid反馈控制系统的设计和解析86一、闭回路pid反馈控制的性能特征86二、比例动作87三、积分动作88四、微分动作89五、pid反馈控制器的构成特征89六、反馈控制系统的稳定性分析89七、反馈控制系统的设计和参数调整91八、开关反馈控制94第七节反馈控制系统在生物过程控制中的实际应用95一、以溶氧浓度（do）变化为反馈指标的流加培养控制——doue011stat法95二、以ph变化为反馈指标的流加培养控制——phue011stat法98三、以rq为反馈指标的流加培养控制100四、直接以葡萄糖浓度为反馈指标的流加培养控制101五、以代谢副产物浓度为反馈指标的流加培养控制103参考文献105第四章发酵过程的最优化控制106第一节最优化控制的研究内容、表述、特点和方法106第二节最大原理及其在发酵过程最优化控制中的应用107一、最大原理及其算法简介107二、利用最大原理确定流加培养过程的最优基质流加策略和方式111三、最大原理的数值解法及其在生物过程最优化控制中的应用116第三节格林定理及其在发酵过程最优化控制中的应用121一、格林定理121二、利用格林定理求解流加培养（发酵）的最短时间轨道问题122三、格林定理在乳酸菌过滤培养最优化控制中的应用125四、利用格林定理进行乳酸菌过滤培养最优化控制的计算机模拟和实验结果128第四节遗传算法及其在发酵过程最优化控制中的应用131一、遗传算法简介131二、遗传算法的算法概要及其在重组大肠杆菌培养的最优化控制中的应用132三、遗传算法在酸乳多糖最优化生产中的应用138参考文献143第五章发酵过程的建模和状态预测144第一节描述发酵过程的各类数学模型简介144一、非构造式动力学模型145二、代谢网络模型146三、基于在线时间序列数据的自回归平均移动模型146四、人工神经网络模型147五、正交或多项式回归模型148第二节非构造式动力学数学模型的建模方法148一、利用非线性规划法确定非构造式动力学数学模型的模型参数148二、利用遗传算法确定过程模型参数157第三节利用人工神经网络建模和预测发酵过程的状态159一、神经细胞和人工神经网络模型159二、人工神经网络模型的类型161三、人工神经网络的误差反向传播学习算法163四、利用人工神经网络在线识别发酵过程的生理状态和浓度变化模式167五、利用人工神经网络的发酵过程状态变量预测模型169六、利用人工神经网络的非线性回归模型173七、结合使用人工神经网络模型和遗传算法的过程优化175第四节卡尔曼滤波器在发酵过程状态预测中的应用176一、卡尔曼滤波器及其算法176二、利用卡尔曼滤波器在线推定菌体的比增殖速率178参考文献180第六章发酵过程的在线自适应控制182第一节基于在线时间序列输入输出数据的自回归移动平均模型解析184一、自回归移动平均模型详解184二、利用逐次最小二乘回归法计算和确定自回归移动平均模型的模型参数186第二节基于自回归移动平均模型的在线自适应控制189一、“极配置”型的在线自适应控制系统189二、“最优控制”型的在线自适应控制系统190三、酵母菌流加培养过程的比增殖速率在线自适应最优控制193四、乳酸连续过滤发酵过程的在线自适应控制196第三节基于自回归移动平均模型的在线最优化控制201一、面包酵母连续生产的在线最优化控制201二、乳酸连续过滤发酵的在线最优化控制205第四节基于遗传算法的在线最优化控制210一、利用遗传算法实时在线跟踪和更新非构造式动力学模型的参数210二、结合使用最大原理和遗传算法的在线最优化控制212参考文献214第七章人工智能控制216第一节模糊逻辑控制器217一、模糊逻辑控制器的特点和简介217二、模糊语言数值表现法和模糊成员函数218三、模糊规则223四、模糊规则的执行和实施——解模糊规则的方法225五、模糊逻辑控制系统的构成、设计和调整228第二节模糊逻辑控制系统在发酵过程中的实际应用231一、酵母流加培养过程的模糊控制231二、谷氨酸流加发酵过程的模糊控制237三、辅酶q10发酵生产过程的模糊控制241四、模糊推理技术在发酵过程在线状态预测中的应用245第三节基于人工神经网络的控制系统及其在发酵过程中的应用250一、基于人工神经网络的在线自适应控制250二、模糊神经网络控制系统及其在发酵过程中的实际应用253三、模糊神经网络控制器及其在发酵过程中的应用260参考文献268第八章利用代谢网络模型的过程控制和优化270第一节代谢网络模型解析270一、代谢网络模型的简化、计算和求解272二、利用代谢网络模型的状态预测277第二节网络信号传递线图和利用网络信号传递线图的代谢网络模型278一、网络信号传递线图及其简化278二、利用代谢信号传递线图处理代谢网络281三、利用网络信号传递线图的代谢网络分析282第三节代谢网络模型在赖氨酸发酵过程在线状态预测和控制中的应用284一、简化代谢网络模型的建立286二、利用简化代谢网络模型进行在线状态预测的结果288参考文献290第九章计算机在生化反应过程控制中的应用291第一节过程工业的特点和计算机控制291一、过程工业的特点291二、数字计算机在过程控制中应用概述293第二节集散控制系统及接口技术296一、集散控制系统简介296二、集散控制系统的特点298三、过程接口技术299第三节柠檬酸发酵过程计算机控制系统设计302一、系统结构设计303二、组态软件设计304三、系统功能设计305四、系统控制算法及优化305第四节青霉素发酵过程专家控制系统307一、青霉素发酵过程的特点和控制上的困难307二、青霉素发酵过程专家控制系统308三、系统运行情况312

options 可以不写 有默认设置options是一个结构体 要用函数gaoptimset()设置options=gaoptimset() 然后把options填到ga()里面gaoptimset("属性名1",数值1,"属性名2",数值2......)常用设置：根据具体问题类型，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……

options可以不写有默认设置。options是一个结构体要用函数gaoptimset()设置。options=gaoptimset()然后把options填到ga()里面。gaoptimset("属性名1",数值1,"属性名2",数值2......)。常用设置：遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

可以用GA来优化BP网络的初始权值，再用SA来训练网络。也可直接将两种算法融合。具体看你想怎么做。附件是一个基于Matlab的SA/GA融合程序，和你的要求不同，但是可以参考。模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。

你去下一个遗传算法的完整程序，再翻翻相关介绍的书。程序都是前后联系的，原理很简单，程序实现需要很多参数和变量，这样单单的说怎么实现很难说清楚。 建议看看王小平的《遗传算法-理论，应用及软件实现》

第1章 基本的PID控制 11.1 PID控制原理 11.2 连续系统的模拟PID仿真 21.2.1 基本的PID控制 21.2.2 线性时变系统的PID控制 81.3 数字PID控制 121.3.1 位置式PID控制算法 121.3.2 连续系统的数字PID控制仿真 131.3.3 离散系统的数字PID控制仿真 191.3.4 增量式PID控制算法及仿真 251.3.5 积分分离PID控制算法及仿真 271.3.6 抗积分饱和PID控制算法及仿真 321.3.7 梯形积分PID控制算法 351.3.8 变速积分PID算法及仿真 351.3.9 带滤波器的PID控制仿真 391.3.10 不完全微分PID控制算法及仿真 451.3.11 微分先行PID控制算法及仿真 491.3.12 带死区的PID控制算法及仿真 521.3.13 基于前馈补偿的PID控制算法及仿真 561.3.14 步进式PID控制算法及仿真 591.3.15 PID控制的方波响应 611.3.16 基于卡尔曼滤波器的PID控制 641.4 S函数介绍 731.4.1 S函数简介 731.4.2 S函数使用步骤 731.4.3 S函数的基本功能及重要参数设定 731.4.4 实例说明 741.5 PID研究新进展 74第2章 PID控制器的整定 762.1 概述 762.2 基于响应曲线法的PID整定 762.2.1 基本原理 762.2.2 仿真实例 772.3 基于Ziegler-Nichols的频域响应PID整定 812.3.1 连续Ziegler-Nichols方法的PID整定 812.3.2 仿真实例 812.3.3 离散Ziegler-Nichols方法的PID整定 842.3.4 仿真实例 842.4 基于频域分析的PD整定 882.4.1 基本原理 882.4.2 仿真实例 882.5 基于相位裕度整定的PI控制 912.5.1 基本原理 912.5.2 仿真实例 942.6 基于极点配置的稳定PD控制 952.6.1 基本原理 952.6.2 仿真实例 962.7 基于临界比例度法的PID整定 982.7.1 基本原理 982.7.2 仿真实例 992.8 一类非线性整定的PID控制 1012.8.1 基本原理 1012.8.2 仿真实例 1032.9 基于优化函数的PID整定 1052.9.1 基本原理 1052.9.2 仿真实例 1052.10 基于NCD优化的PID整定 1072.10.1 基本原理 1072.10.2 仿真实例 1072.11 基于NCD与优化函数结合的PID整定 1112.11.1 基本原理 1112.11.2 仿真实例 1112.12 传递函数的频域测试 1132.12.1 基本原理 1132.12.2 仿真实例 114第3章 时滞系统的PID控制 1173.1 单回路PID控制系统 1173.2 串级PID控制 1173.2.1 串级PID控制原理 1173.2.2 仿真实例 1183.3 纯滞后系统的大林控制算法 1223.3.1 大林控制算法原理 1223.3.2 仿真实例 1223.4 纯滞后系统的Smith控制算法 1243.4.1 连续Smith预估控制 1253.4.2 仿真实例 1263.4.3 数字Smith预估控制 1283.4.4 仿真实例 129第4章 基于微分器的PID控制 1344.1 基于全程快速微分器的PID控制 1344.1.1 全程快速微分器 1344.1.2 仿真实例 1344.2 基于Levant微分器的PID控制 1434.2.1 Levant微分器 1434.2.2 仿真实例 144第5章 基于观测器的PID控制 1565.1 基于慢干扰观测器补偿的PID控制 1565.1.1 系统描述 1565.1.2 观测器设计 1565.1.3 仿真实例 1575.2 基于干扰观测器的PID控制 1625.2.1 干扰观测器基本原理 1625.2.2 干扰观测器的性能分析 1645.2.3 干扰观测器鲁棒稳定性 1665.2.4 低通滤波器 的设计 1675.2.5 仿真实例 1685.3 基于扩张观测器的PID控制 1725.3.1 扩张观测器的设计 1725.3.2 扩张观测器的分析 1735.3.3 仿真实例 1755.4 基于输出延迟观测器的PID控制 1895.4.1 系统描述 1895.4.2 输出延迟观测器的设计 1895.4.3 延迟观测器的分析 1905.4.4 仿真实例 191第6章 自抗扰控制器及其PID控制 2016.1 非线性跟踪微分器 2016.1.1 微分器描述 2016.1.2 仿真实例 2016.2 安排过渡过程及PID控制 2056.2.1 安排过渡过程 2056.2.2 仿真实例 2066.3 基于非线性扩张观测器的PID控制 2126.3.1 系统描述 2126.3.2 非线性扩张观测器 2126.3.3 仿真实例 2136.4 非线性PID控制 2256.4.1 非线性PID控制算法 2256.4.2 仿真实例 2256.5 自抗扰控制 2286.5.1 自抗扰控制结构 2286.5.2 仿真实例 228第7章 PD鲁棒自适应控制 2397.1 挠性航天器稳定PD鲁棒控制 2397.1.1 挠性航天器建模 2397.1.2 PD控制器的设计 2407.1.3 仿真实例 2407.2 基于名义模型的机械手PI鲁棒控制 2457.2.1 问题的提出 2457.2.2 鲁棒控制律的设计 2467.2.3 稳定性分析 2467.2.4 仿真实例 2477.3 基于Anti-windup的PID控制 2557.3.1 Anti-windup基本原理 2557.3.2 基于Anti-windup的PID控制 2557.3.3 仿真实例 2567.4 基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制 2597.4.1 问题描述 2597.4.2 控制律的设计与分析 2607.4.3 仿真实例 261第8章 模糊PD控制和专家PID控制 2708.1 倒立摆稳定的PD控制 2708.1.1 系统描述 2708.1.2 控制律设计 2708.1.3 仿真实例 2718.2 基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制 2748.2.1 问题描述 2748.2.2 自适应模糊控制器设计与分析 2758.2.3 稳定性分析 2768.2.4 仿真实例 2778.3 基于模糊规则表的模糊PD控制 2848.3.1 基本原理 2848.3.2 仿真实例 2858.4 模糊自适应整定PID控制 2888.4.1 模糊自适应整定PID控制原理 2888.4.2 仿真实例 2918.5 专家PID控制 2968.5.1 专家PID控制原理 2968.5.2 仿真实例 297第9章 神经PID控制 3019.1 基于单神经元网络的PID智能控制 3019.1.1 几种典型的学习规则 3019.1.2 单神经元自适应PID控制 3019.1.3 改进的单神经元自适应PID控制 3029.1.4 仿真实例 3039.1.5 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制 3059.1.6 仿真实例 3069.2 基于RBF神经网络整定的PID控制 3099.2.1 RBF神经网络模型 3099.2.2 RBF网络PID整定原理 3109.2.3 仿真实例 3119.3 基于自适应神经网络补偿的倒立摆PD控制 3169.3.1 问题描述 3169.3.2 自适应神经网络设计与分析 3169.3.3 仿真实例 319第10章 基于遗传算法整定的PID控制 32510.1 遗传算法的基本原理 32510.2 遗传算法的优化设计 32610.2.1 遗传算法的构成要素 32610.2.2 遗传算法的应用步骤 32610.3 遗传算法求函数极大值 32710.3.1 二进制编码遗传算法求函数极大值 32710.3.2 实数编码遗传算法求函数极大值 33110.4 基于遗传算法的PID整定 33410.4.1 基于遗传算法的PID整定原理 33510.4.2 基于实数编码遗传算法的PID整定 33710.4.3 基于二进制编码遗传算法的PID整定 34110.4.4 基于自适应在线遗传算法整定的PD控制 34710.5 基于摩擦模型补偿的PD控制 35210.5.1 摩擦模型辨识 35210.5.2 仿真实例 353第11章 伺服系统PID控制 35911.1 基于LuGre摩擦模型的PID控制 35911.1.1 伺服系统的摩擦现象 35911.1.2 伺服系统的LuGre摩擦模型 35911.1.3 仿真实例 36011.2 基于Stribeck摩擦模型的PID控制 36211.2.1 Stribeck摩擦模型描述 36211.2.2 一个典型伺服系统描述 36311.2.3 仿真实例 36411.3 伺服系统三环的PID控制 37111.3.1 伺服系统三环的PID控制原理 37111.3.2 仿真实例 37211.4 二质量伺服系统的PID控制 37511.4.1 二质量伺服系统的PID控制原理 37511.4.2 仿真实例 37711.5 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制 37911.5.1 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制原理 37911.5.2 仿真实例 380第12章 迭代学习PID控制 38212.1 迭代学习控制方法介绍 38212.2 迭代学习控制基本原理 38212.3 基本的迭代学习控制算法 38312.4 基于PID型的迭代学习控制 38312.4.1 系统描述 38312.4.2 控制器设计 38412.4.3 仿真实例 384第13章 其他控制方法的设计与仿真 39013.1 单级倒立摆建模 39013.2 倒立摆PD控制 39113.2.1 系统描述 39113.2.2 仿真实例 39113.3 单级倒立摆的全状态反馈控制 39413.3.1 系统描述 39413.3.2 全状态反馈控制 39513.3.3 仿真实例 39513.4 输入/输出反馈线性化 40313.4.1 系统描述 40313.4.2 控制律设计 40413.4.3 仿真实例 40413.5 倒立摆反演控制 40813.5.1 系统描述 40813.5.2 控制律设计 40813.5.3 仿真实例 40913.6 倒立摆滑模控制 41313.6.1 问题描述 41313.6.2 控制律设计 41313.6.3 仿真实例 41413.7 自适应鲁棒控制 41913.7.1 问题的提出 41913.7.2 自适应控制律的设计 41913.7.3 仿真实例 42013.8 单级倒立摆的H∞控制 42713.8.1 系统描述 42713.8.2 H∞控制器要求 42813.8.3 基于Riccati方程的H∞控制 42913.8.4 基于LMI的H∞控制 42913.8.5 仿真实例 43113.9 基于GUI的倒立摆控制动画演示 43813.9.1 GUI介绍 43813.9.2 演示程序的构成 43913.9.3 主程序的实现 43913.9.4 演示界面的GUI设计 43913.9.5 演示步骤 440第14章 PID实时控制的C++语言 设计及应用 44214.1 控制系统仿真的C++实现 44214.2 基于C++的三轴飞行模拟转台伺服系统PID实时控制 44414.2.1 控制系统构成 44514.2.2 实时控制程序分析 44514.2.3 仿真实例 449附录A 常用符号说明 459参考文献 460

什么样的组合优化问题？如果是旅行商问题、车辆路径问题、最短路径问题等，网络上有好多现成的代码的。

本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。书中包含大量的实例，便于自学和应用。

有了优化目标，写出目标函数，直接优化。

建模覆盖的内容很广，可以分为两大块：优化和统计，因此建模方法也可以由这两大块划分。一.优化：智能算法: 遗传算法，粒子群算法，模拟退火算法，蚁群算法...基础优化算法: 目标规划，整数规划...排队论二.统计：分类/聚类算法: k-means...预测: 时间序列算法，灰色预测算法，指数平滑算法，评价: 模糊综合评价，信息熵评价，粗糙集,数据包络分析，层次分析，智能算法：神经网络，svm...回归/拟合：多元线性拟合，最小二乘法数据处理：小波变换

Matlab 中的fimincon函数优化

a=[1 0 -1 -1]; roots(a)或者solve（"x^3-x-1=0")

http://mirage.yo2.cn/archives/34639

反正不是函数，是变量名吧。

mm=100;nn=mm^2;s=0;u=[37.46*1.16 384.8 20.73];%矩阵U第一列代表抗力R,第二列代表fy,第三列代表fcp=[37.46*0.13 360*0.07 14.3*0.19];%矩阵p的三列分别为R,fy,fc的标准差a=log(lognrnd(u(1,1),p(1,1),mm,mm));%对数正态分布随机抽样d=normrnd(u(1,2),p(1,2),mm,mm);%正态分布fy随机抽样c=normrnd(u(1,3),p(1,3),mm,mm);%正态分布fc随机抽样for i=1:nn if d(i)*As*(h0-as)+c(i)*b*x*(h0-x/2)-n*(h/2-as)-a(i)*1e+6<0% 功能函数 s=s+1; end i=i+1;endbb=norminv(1-s/nn)%可靠度指标disp(s)

　　我也喜欢她，，　　那些人对咱重庆的偏见~~~~~~~~！　　La isla bonita　　歌手：Madonna 专辑：True Blue　　Last night I dreamt of San Pedro　　Just like I"d never gone, I knew the song　　A young girl with eyes like the desert　　It all seems like yesterday, not far away　　Chorus　　Tropical the island breeze　　All of nature, wild and free　　This is where I long to be　　La isla bonita　　And when the samba played　　The sun would set so high　　Ring through my ears and sting my eyes　　You Spanish lullaby　　I fell in love with San Pedro　　Warm wind carried on the sea, he called to me　　Te dijo te amo　　I prayed that the days would last　　They went so fast　　Tropical the island breeze　　All of nature, wild and free　　This is where I long to be　　La isla bonita　　And when the samba played　　The sun would set so high　　Ring through my ears and sting my eyes　　You Spanish lullaby　　I want to be where the sun warms the sky　　When it"s time for siesta you can watch them go by　　Beautiful faces, no cares in this world　　Where a girl loves a boy　　And a boy loves a girl　　Last night I dreamt of San Pedro　　It all seems like yesterday, not far away　　Tropical the island breeze　　All of nature, wild and free　　This is where I long to be　　La isla bonita　　And when the samba played　　The sun would set so high　　Ring through my ears and sting my eyes　　You Spanish lullaby　　Tropical the island breeze　　All of nature, wild and free　　This is where I long to be　　La isla bonita　　And when the samba played　　The sun would set so high　　Ring through my ears and sting my eyes　　You Spanish lullaby　　Tropical the island breeze　　All of nature, wild and free　　This is where I long to be　　La isla bonita　　And when the samba played　　The sun would set so high　　Ring through my ears and sting my eyes　　You Spanish lullaby

有。《机械原理matlab辅助分析第二版》出版时，是附带了官方答案的。《机械原理MATLAB辅助分析》介绍了数学软件MATLAB辅助机械原理分析的方法。

是的，产品大包装上的英文标识叫：MARK/唛头，(一般是纸箱或托盘上的标识语），产品小包装上的英文标识叫：label/标签。

加法的意思

可以的，别开防火墙，Synergy服务必须启动，IP固定，然后自动配置,我现在是win8 + xp一切顺利！需要可以远程帮你调试

你可以设置一个x轴，x=[0:length(y)-1].stairs(x,y). 这样横坐标就是从0开始。

　函数简介：　　在matlab中stairs函数用于绘制阶梯状图，在图像处理中的直方图均衡化技术中有很大的意义。在matlab的命令窗口中输入doc stairs或者help stairs即可获得该函数的帮助信息。　　调用格式：　　stairs(Y)　　stairs(X,Y)　　stairs(...,LineSpec)　　stairs(...,"PropertyName",propertyvalue)　　stairs(axes_handle,...)　　h = stairs(...)　　[xb,yb] = stairs(Y,...)　　各种调用格式的详细用法参见matlab的帮助文档。　　　　程序示例：　　示例一：　　x = linspace(-2*pi,2*pi,40);　　stairs(x,sin(x))　　示例二：　　绘制直方图　　下面这个示例简单的描述了用这个函数绘制直方图　　rand("default");　　n = rand(1,10);　　stairs(n);

他太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太太

就是因为取log，才叫快速傅立叶变换，可以看看我之前写的关于DFT的文章，opencv图象处理方面的。

额，说道提取，函数应该是无法给出的，除非有设置这方面的功能，所以你如果想要fftshift的公式的话，要么去网上查，或者，在matlab中输入open fftshift命令查看fftshift函数源代码，或许可以找到公式。

第1章 无线通信与FPGA开发综述1.1 无线通信的发展概况1.2 无线通信的主要特点1.3 无线通信系统的组成1.4 未来无线通信系统的发展趋势1.5 FPGA在无线通信中的应用优势1.5.1 FPGA特征简介1.5.2 FPGA在无线通信中的应用综述1.5.3 无线通信基站的FPGA实现架构1.6 Xilinx公司的无线通信解决方案1.6.1 Xilinx面向无线通信中的高端芯片——Virtex系列1.6.2 Xilinx的高效开发工具——ISE Design Suite1.6.3 Xilinx公司的蜂窝通信开发资源1.6.4 Xilinx公司的广播系统开发资源1.7 本章小结1.8 本章参考文献第2章 无线通信中的数字处理基础2.1 数的表示2.1.1 定点表示2.1.2 浮点表示2.1.3 定点制数的量化2.1.4 加法、乘积的舍入误差2.2 AD转换的字长效应2.3 常用算术运算模块的FPGA实现2.3.1 加法运算的FPGA实现2.3.2 乘法运算的FPGA实现2.3.3 除法运算的FPGA实现2.3.4 Cordic算法的FPGA实现2.4 本章小结2.5 本章参考文献第3章 无线通信中的DSP处理基础3.1 数控振荡器的FPGA实现3.1.1 DDS算法原理3.1.2 DDS算法的Verilog实现3.1.3 DDS算法IP Core的使用3.2 快速傅里叶变换的FPGA实现3.2.1 DFT和FFT基本思想3.2.2 FFT算法的基本原理及其MATLAB实现3.2.3 FFT的硬件实现结构3.2.4 IFFT原理与实现3.2.5 FFT/IFFT IP Core的使用3.3 FIR滤波器的FPGA实现3.3.1 数字滤波器的分类3.3.2 数字滤波器的数学模型3.3.3 数字滤波器的性能指标3.3.4 FIR滤波器的原理与设计3.3.5 FIR滤波器的FPGA实现3.3.6 FIR滤波器IP Core的使用3.4 多速率滤波器的FPGA实现3.4.1 多速率信号处理的意义3.4.2 多速率信号滤波器的基本操作3.4.3 CIC滤波器的FPGA实现3.4.4 HB滤波器的FPGA实现3.5 自适应滤波器的FPGA实现3.5.1 自适应滤波简介3.5.2 自适应滤波的应用3.5.3 LMS算法的MATLAB实现3.5.4 LMS算法的FPGA实现3.5.5 LMS算法的软件调试3.6 本章小结3.7 本章参考文献第4章 调制解调的实现4.1 调制/解调的基本功能与要求4.1.1 调制解调的基本功能4.1.2 调制/解调的分类4.1.3 基本调制方法原理及性能简要分析4.1.4 数字信号的带宽和功率谱密度4.1.5 影响选择数字调制方式的因素4.2 数字调制/解调器的低中频解决方案4.2.1 传统的调制解调方案……第5章　信道编解码的实现第6章　最佳接收机的实现第7章　分集、均衡和干扰抵消的实现第8章　同步的实现第9章　数字前端技术的实现第10章　WCDMA系统关键技术的实现

严格讲，只有频率为基波整数倍的才称为谐波。而非整数倍的，称为分数次谐波或间谐波。间谐波可以采用fft分析。其基本原理和方法与谐波分析完全相同。假设信号基波频率为f0，对一个信号周期进行fft，最低频率的交流分量的频率为f0，称为基波，其余分量的频率为基波频率的整数倍，称为谐波。对M个信号周期进行fft，最低频率的交流分量的频率为f0/M基波，其余分量的频率为f0/M的整数倍，例如，频率由低到高，第N个交流分量的频率为f0的N/M的，称为间谐波。

我放个《通信原理——基于matlab的计算机仿真》的例子，是对方波进行分析的。以下是主函数：%*********利用DFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较*******************%***********************方波的傅里叶变换************************************clear all;close all;T = 1;N_sample = 128;dt = T/N_sample;t = 0:dt:T - dt;st = [ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)];%一个周期的方波subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel("t");ylabel("s(t)");subplot(212);[f,sf] = DFT_T2F(t,st);plot(f,abs(sf));hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel("f");ylabel("|S(f)|");%根据傅里叶变换计算得到的信号频谱相应的位置的抽样值sff = T^2*1i*pi*f*0.5.*exp(-1i*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),"r--")以下是子函数：%使用FFT函数计算信号的傅里叶变换function [f,sf] = DFT_T2F(t,st)%输入：时间，信号向量；时间长度必须大于2%输出：频率，信号频谱dt = t(2) - t(1);T = t(end);df = 1/T;N = length(st);f = -N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);

检索算符包括（1）布尔算符（2）截词检索符 （3）限制检索符（4）位置逻辑检索符（5）加权检索它们的用法如下： 一、布尔逻辑算符：布尔检索式是采用逻辑加（“OR”或“+”）、逻辑乘（“AND”或“*”） 和逻辑非（“NOT”或“—”）等算符，指定文献的标引词中必须存在的条件或不能出现的条件。采用“OR”（“+”）算符时，检索式写作A OR B（即A + B），表明数据库中凡有检索词A或者B，或同时有A和B的记录均为命中记录。使用逻辑或可连接同一检索组面的多个同义词、近义词和相关词，扩大检索范围。采用“AND”（“*”）算符时，检索式写作A AND B（即A * B），表明数据库中同时有检索词A和B的记录才为命中记录。逻辑与可增强检索的专指性，缩小检索范围。采用“NOT”（“—”）算符时，检索式写作A NOT B（即A — B），表明数据库中凡有检索词A而不含检索词B的记录才为命中记录。使用逻辑非可以排除不希望出现的概念，增强检索的准确性。 布尔检索式优先执行顺序通常是NOT、AND、OR，在有括号的情况下，先执行括号内的逻辑运算，在多层括号时，先执行最内层括号中的运算。布尔检索比较容易掌握，但使用不当会造成大量漏检和误检，特别是非运算符的运用应特别小心，否则会把有用的文献排除了。二、截词检索算符：在实际检索中，常遇到词干相同、词义相近的检索词，或同一词的单、复数形式，动、名词形式,英美拼法等，所谓截词检索，就是将通配符如“*”、“？”或“$”等等，放在检索词中检索者认为合适的地方截断，用截断的词的一个局部进行检索，并认为凡满足这个词局部中的所有字符（串）的文献，都为命中文献。这样，检索者不必输入完整的检索词。截词方式有多种，按截断的字符数量分，有有限截断和无限截断；按截断的位置分，有后截断、前截断、中间截断。后截断，是将截词符号放在一个字符串的右方，满足截词符左方所有字符的记录都为命中记录。从性质上讲，这是一种前方一致的检索。前截断，是将截词符放在一个字符串的左方，表示其右的有限或无限个字符不影响该字符串的检索，或者说这是一种后方一致检索，对汉语中的复合词组的检索非常方便。前截断和后截断可以结合使用，即中间一致检索。所谓有限截词，是在检索词后截去有限的字母，例如输入computer? ?，表示“？”可以有0-1个字母变化，系统即检出带有computer和computers的文献；输入stud??? ?，表示截三个字母，可检索出带有study, studies, studied和studing等的文献。无限截词是在检索词根后加一个“？”，表示该词后带任意字母的词都需要，如输入comput? 则可检出含有computers, computing, computered等的文献。 三、限制检索算符：在编制检索式时，使用字段限制检索符可以限定检索词在数据库中出现的范围，对命中太多的记录再行筛选。如检索式：AU=Gordon? AND PY=199?，表示查找Gordon所写的、于1990年后发表的所有文献。这种字段检索可由代表文献内容特征的基本索引（Basic Index）字段和代表文献外表特征的辅助索引（Additional Index）字段中的单元词（Word）或多元词（Phrase）构成，前者含有所有与主题内容相关的词，如书目型数据库中的题目、文摘、规范词字段中的叙词等，后者含有记录中除基本索引字段外的那部分信息，如作者、语种、出版年等。四、位置逻辑检索算符又称全文查找逻辑算符，相邻度检索算符，原文检索符。由于布尔检索的“AND”运算要求AND两边的检索词在同一记录中同时存在才能命中文献，这就可能会引起误组配而造成大量误检，而位置逻辑检索是以原始记录中检索词与检索词间特定的位置关系为逻辑运算的对象，检索词用位置算符相连，就可以弥补布尔检索的缺陷。此外，这种检索也不必依赖先组式词表而直接使用自由词进行检索，因而可使检索结果更准确。 位置逻辑检索算符可分为 词位置检索算符 同句检索算符 同字段检索算符 同记录检索算符词位置检索算符：即要求检索词之间的相互位置满足某些条件而使用的检索算符，它们是： （W）与（nW）——(W)算符是“word”或“with”的缩写，表示此算符两边的检索词词序不能颠倒，两个词之间可有一个空格、或一个标点符号、或一个连接号；(nW)则表示两个检索词之间最多嵌入n个词。例如，检索“CD-ROM”，则可用 ？S CD（W）ROM； 而用price(2W)inflation , 则可能检出price levels and inflation。（N）与（nN）——（N）算符是“near”的缩写，表示此算符两边的检索词必须紧密相连，此间不允许插入其他单词或字母，但词序可以颠倒，而（nN）算符则表示在两个检索词之间最多可以插入n个单词，且词序可以颠倒。如，？S econom??(2N)recovery，可以检出：economic recovery, recovery of the economy, recovery from economic troubles。（X）与（nX）——（X）算符要求其两边的检索词完全一致，并以指定的顺序相邻，中间不允许插入任何单词或字母；（nX）算符则表示两边的检索词之间最多可以插入n个单元词，但两边的检索词也必须一致。词位置检索是很有用的检索技术，它可以规定词组中各词的前后次序，防止错误的搭配和输出；它也可以替代词组中的禁用词。DIALOG系统有9个禁用词：AND、FOR、THE、AN、FROM、TO、BY、OF、WITH，如果在编制检索式时碰到禁用词，就要用词位置算符代替它。同句检索算符：要求参加检索运算的两个词必须在同一自然句中出现，其先后顺序不受限制，可用算符（S）（S是Sentence的首字母）。同句检索放宽了词位置检索的要求，使表达同一概念但不满足词位置条件的文献也可以被检索出来，从而提高了查全率。同字段检索算符：对同句检索条件进一步放宽，可以用算符（F）、（L）、进行同字段检索。（F）（“Field”的首字母）表示各检索词必须同时出现在文献记录的某个或某些字段中，词序可变，字段类型可用后缀符限定。如：？select market ? (F) information/DE,TI说明market? 和information两个词必须同时出现在叙词字段或题名字段中。（L）（Link的首字母）要求检索词同在叙词字段（DE）中出现，并具有词表规定的等级关系。因此该算符只适用于有正式词表、且词表中的词具有从属关系的数据库。如iron(L)corrosion表示corrosion （腐蚀）是iron (铁)的下属词。 此外，还有同记录检索符，用位置算符（C）要求它两侧的检索词同在一条数据库记录中出现，如A（C）B，其检索效果与布尔算符的检索式A AND B相同。更详细的解释请参考：

你再加上归一化去除加性分量试试

matlab频谱灯动画设计的原理，根据FFT的原理， N个音频信号样本参与计算将产生N/2个数据(2048/2=1024)，其频率分辨率△f=Fs/N =...

首先用FFT对实验数据进行频谱分析，找到你所需要信号的频率范围和噪声的频率范围，然后将噪声频段全部置零，最后将去噪后的信号进行IFFT，还原信号。

http://wenku.baidu.com/view/c51fab2758fb770bf78a5551.html望采纳

Labia piercing is a co *** etic piercing, usually with a special needle under sterile conditions, of the inner or outer labia. The story begins when O"s lover, Ren? brings her to the ch鈚eau in brand and a steel tag hanging from a labia piercing . Several forms of genital piercings can be done in the female genital area, and include the Christina piercing, the Nefertiti piercing, the fourchette piercing, and labia piercings . Upon its release, Jackson unveiled an edgier image, flaunting hennaed red hair and tattoos on her neck, wrist, foot, back, and lower thigh; also acquiring nipple, septum, and labia piercings . It"s difficult to find labia piercing in a sentence. 用 labia piercing 造句挺难的

引言---美国ni公司推出的labview语言是一种优秀的面向对象的图形化编程语言，使用图标代替文本代码创建应用程序，拥有大量与其他应用程序通信的vi库。labview作为目前国际上应用最广的数据采集和控制开发环境之一，在测试与测量、数据采集、仪器控制、数字信号分析、通信仿真等领域获得了广泛的应用。本文主要研究基于labview的通信仿真。 labview程序结构---labview程序主要包括两部分：前面板(即人机界面)和方框图程序。前面板用于模拟真实仪器的面板操作，可设置输入数值、观察输出值以及实现图表、文本等显示。框图程序应用图形编程语言编写，相当于传统程序的源代码。其用于传送前面板输入的命令参数到仪器以执行相应的操作。labview的强大功能在于层次化结构，用户可以把创建的vi程序当作子程序调用，以创建更复杂的程序，而且，调用阶数可以是任意的。labview编程方法与传统的程序设计方法不同，它拥有流程图程序设计语言的特点，摆脱了传统程序语言线性结构的束缚。labview的执行顺序依方块图间数据的流向决定，而不像一般通用的编程语言逐行执行。在编写方块图程序时，只需从功能模块中选用不同的函数图标，然后再以线条相互连接，即可实现数据的传输。 仿真过程---信号源产生的是模拟信号，必须首先对它进行数字处理。在仿真过程中，用100hz的正弦信号作为信号源。按照一般语音通信的要求，这里采用8khz速率对100hz的正弦号进行抽样，得到的是间隔为125μs的离散抽样值。信号的幅度为归一化幅度，最小幅度为-1，最大幅度为1，再进行32级(4bit)pcm量化编码。再将每一个样值转化成4bit的二进制的pcm代码流，其速率为32kbps。对pcm编码的数据流进行汉明编码，得到的是56kbps的纠错编码后的数据流。随后进行调制，在发送端对码流进行4psk数字编码调制，采用的载波是400khz的正弦波，然后送上信道进行传输。信道是最常见的高斯加性白噪声信道，信号传输过程中受到高斯噪声的干扰。在接收端对接受到的码流进行数字解调、汉明码解码，最后pcm信号恢复所发送的信号。---这里所使用的仿真环境为labview软件。下文中主要针对4psk的仿真进行叙述。● 抽样、量化和编码---在发送端，源(source)子vi产生一个100hz的正弦信号作为信号源，通过量化(quantify)子vi对它进行抽样和量化。对信号源进行8khz的抽样，抽样产生的离散抽样值归一化为绝对值小于等于1的数据流。量化器把-1～1的范围等分为32个小区间，每一个区间用0～31之间的一个整数表示，每个样值通过它被量化成32个值中的某一个值，再转化成元素为0、1的矢量，即c端输出的源信息流。这时输出的是长度为4的矢量，进入到编码(coding)子vi。在信号传输的过程中，为了提高信号的传输效率，降低误码率，采用了纠错编码技术。这里采用的是(4，7)汉明纠错编码技术。对8ksps的矢量信号中，每个矢量加入3bit的控制位，但所占的时间长度仍为原来4位矢量的时间长度。接着，将7位的矢量信号进行串行化，产生56kbps的0、1数据流输出到a端，如图1所示。● 调制、解调和信道传输---从a端输出的二进制数据流在调制(modulation)子vi中进行4psk数字调制。4psk是受0～3这4个数据调制的，这四个值是用连续两个二进制位表示的。这里进行的调制是基带调制，调制子vi输出的调制过后的基带信号。采用多个控件实现对调制的一些基本参数的设定，如字符速率、每个字符的采样数、波形形成滤波器的类型及参数。输出的基带信号通过上变频(upconverter)vi实现上变频，把基带信号搬移到400khz的频率段。对应实际中的信号，就可以直接发射到信道上了。仿真过程中，采用的是一个简单的加性高斯白噪声信道模型。通过对信噪比(eb/no)控件的设置，实现对信道信噪比参数的选择。接受端收到一个被信道噪声损伤的信号，通过相逆过程实现解调功能。经过下变频(downconverter)vi程序下变频的基带信号进入到解调(demodulation)子vi。在解调中进行相位检测，将4个不同的相位检测出来，映射成0～3的4个不同的量值，然后转换为2bit的二进制比特流从b端输出。所述实现了调制解调和高斯白噪声信道的传输，如图2所示。● 解码和信号恢复---b端输出的二进制比特流进入到解码(decode)子vi，其完成数据流的汉明码译码的功能。解码vi将比特流组成七维的矢量数组，经汉明距离的判断，再把七维矢量纠错转化为四维矢量，即d端输出的接受信息流，完成纠错译码的功能。四维的矢量数组由to dwave子vi化为数字波形进行显示，接下来通过数模转换vi恢复到模拟的信号,如图3所示。● 信号的同步---为了实现信号的同步，避免信道延迟带来的影响，在整个传输过程中引入了保护信号和同步信号。生成的保护和同步信号从e端输出。在信息比特进入调制子vi之前，就在信息比特的前面加上了保护信号和同步信号，e端和a端输出的信号合为一路信号，然后再进行调制。在接受方通过把同步信号映射为字符，再与接受的字符流进行比较，确定同步信号的位置，实现接受和发射的同步。同步信号的产生和输出，如图4所示。● 误码率的计算---为了计算误码率，c端的源信息流和d端的接受信息流通过一个比较(compare)子vi进行比较，计算出误码的个数，从而计算出误码率，如图5所示。● 性能分析---4psk数字相位调制波形可表示为---其向量表达式为---4psk符号错误概率为---由于进行了(7，4)汉明码纠错编码，然后进行4psk调制，并且 比特符号对相应信号相位映射中采用格雷(gray)码，因而编码比特能量可以用信息比特能量表示为---且---程序采用的模拟加性高斯白噪声信道，设定信道的信噪比则为 ，可得---图6为仿真生成和理论生成的误码率的对照图。信道信噪比超过7db以后，要求样本数很大，由于计算机内存的限制，使得仿真的结果与理论的结果有一定偏差。在7db之前，仿真误比特率和理论值很接近，拟合得很好。结论---作为应用最广的数据采集和控制开发环境之一，labview在通信仿真中有着重要的作用。由于labview有很强的仪器控制功能，相对于matlab等其他仿真软件，labview能更有效地把仿真试验移植到实际中。labview只需要用实际的发射和接受机及实际的信道来替换模拟的发射和接受机及模拟的信道，但也要进行一定量的相应改动。这样就能很好地把labview在仿真和仪器控制两方面的功能有机结合起来，更好地发挥labview在虚拟仪器中的作用。参考文献1 田丽华编著.编码理论.西安电子科技大学出版社.20042 john g. proakis. digital communication. fourth edition. mcgraw-hill companies. 20013 曹志刚,钱亚生编著.现代通信原理.清华大学出版社. 2002

二维散点图1、首先打开电脑上的“matlab”软件，主界面如下图所示。2、接着在命令窗口输入命令，二维散点图绘制首先需要x和y的坐标点，如下图所示。3、绘制二维散点图需要使用scatter函数，函数的调用格式如下图所示。4、x和y的个数应该一致，下面在命令行输入“scatter(x,y)”命令。5、点击回车键后，绘制出的二维散点图如下图所示。6、接着可以使用plot函数，把散点图连接成线，具体的命令为plot(x,y)。7、将七个数据点连接起来，绘制出x和y的关系图，如下图所示。三维散点图8、三维散点图的绘制就需要x、y和z的数据点了，采用函数scatter3。9、点击回车键之后，程序运行，绘制出三维散点图如下所示。

scatter3(a,b,c,"o",d,"filled");view(0,90);colorbar;

给你一个实例，希望你帮到你。[x,y,z] = sphere(16);X = [x(:)*.5 x(:)*.75 x(:)];Y = [y(:)*.5 y(:)*.75 y(:)];Z = [z(:)*.5 z(:)*.75 z(:)];S = repmat([1 .75 .5]*10,numel(x),1);C = repmat([1 2 3],numel(x),1);scatter3(X(:),Y(:),Z(:),S(:),C(:),"filled"), view(-60,60)

x = rand(1,10)*10;y = rand(1,10)*10;;z =rand(1,10)*10;;t = round(sqrt(z))*35; %控制点大小c = mod(round(z+2),255)/255; %控制点颜色，c可以是大于0小于1的值，与x同尺寸；可以是M-by-3 matrix（即RGB色彩格式）；scatter(x,y,t,c,"filled");

首先需要建立M文件，编写代码，由于是离散数据，计算保存在一维矩阵中，如下所示：% calculate the first linex1 = 0:1:10;y1 = x1.^2;由于要绘制散点图，所以不能用plot函数，该函数是绘制连续曲线的！要用stem函数代替，如下所示：% 绘制离散点会填色，实心stem(x1,y1,"fill");当然也可以写成这样子：% 绘制离散点空心，不填色stem(x1,y1);

首先，scatter这个函数的用法不对吧，scatter只要求四个输入，你的z是怎么回事？其次，plot这个函数用法也不对，没有‘z－"这个表示最后，你的scatter和plot都是画图，而且都画在一张图上，plot会覆盖scatter的

scatter3(x,y,z,c), 每个点的颜色可以用矩阵c指定

matlab 版本不同，你用高版本就好了

1、打开Matlab。2、首先，获取一组用于作为散点图纵坐标的数据，这里用一个一维数组来作为散点图中的数据，如下图所示，令a=[5,2,1,3]。3、接着，需要定义散点图的横坐标，给定一组数据作为横坐标，这里依然用一个一维数组，令b=[1,2,3,4]。4、然后使用scatter函数就可以生成散点图，函数第一个参数为横坐标数据，第二个参数为纵坐标轴数据，因此输入scatter(b,a)。5、按下回车键，就在Matlab中生成了一个由两组指定数据构成的散点图。

把对线上的元素也编成一个数组，跟x一一对应，然后用plot就行了啊。

直接画一个个的点啊，然后加上颜色啊！

scatter3(x,y,z,c), 每个点的颜色可以用矩阵c指定

绘制三维坐标数据的散点图，应用scatter3（）函数命令。具体使用方法>>x=[。。。],y=[。。。],z=[。。。]>>scatter3(x,y,z)例如：绘制球形的散点图>>[x,y,z] = sphere(16);>>X = [x(:)*.5 x(:)*.75 x(:)];>>Y = [y(:)*.5 y(:)*.75 y(:)];>>Z = [z(:)*.5 z(:)*.75 z(:)];>>scatter3(X(:),Y(:),Z(:)), view(-60,60)

这个恐怕不行,可以去官网看看.呵呵>>>>...

scatter可用于描绘散点图。1.scatter(X,Y)X和Y是数据向量，以X中数据为横坐标，以Y中数据位纵坐标描绘散点图，点的形状默认使用圈。例子：X=[1:10];Y=X+rand(size(X));scatter(X,Y)2.scatter(...,"filled")描绘实心点。3.scatter3(x,y,z)描绘三维图像参考资料：http://blog.csdn.net/cs_zlg/article/details/8522246

scatter可用于描绘散点图。1.scatter(X,Y)X和Y是数据向量，以X中数据为横坐标，以Y中数据位纵坐标描绘散点图，点的形状默认使用圈。例子： X = [1:10]; Y = X + rand(size(X)); scatter(X, Y)2.scatter(...,"filled")描绘实心点。3.scatter3(x,y,z)描绘三维图像参考资料：http://blog.csdn.net/cs_zlg/article/details/8522246

scatter没有这个功能只能使用hold on 在一幅图上添加，当让你可以改变每组数据的标记大小，形状，颜色来加以区分scatter(B,C,...);hold onscatter(B,D,...);scatter(B,E,...);.....................hold off

用plot可以实现散点作图的 只是需要修改参数而已plot(x,y,"选项")这是plot的基本用法相信x,y的意思你已经知道了吧下面是选项的参数："r" 红色 "m" 粉红"g" 绿色 "c" 青色32"b" 兰色 "w" 白色"y" 黄色 "k" 黑色各种线型属性选项选 项 意 义 选 项 意 义"-" 实线 "--" 虚线":" 点线 "-." 点划线各种标记点属性选项选 项 意 义 选 项意 义"." 用点号绘制各数据点 "^" 用上三角绘制各数据点"+" 用"+"号绘制各数据点 "v" 用下三角绘制各数据点"*" 用"*"号绘制各数据点 ">" 用右三角绘制各数据点" ." 用"."号绘制各数据点 "<" 用左三角绘制各数据点"s"或squar 用正方形绘制各数据点"p" 用五角星绘制各数据点"d"或diamond用菱形绘制各数据点 "h" 用六角星绘制各数据点如plot(x,y,"+") 则作出的图是在每个点处画个‘+"号，然后对你的16个图分别设置16个不同的选项就可以了（组合一下，就会有16个选项了）

scatter的调用格式为：SCATTER(X,Y,S,C)，其中C为散点的颜色，可以为一个字符，如"y"表示黄色，此时所有的散点用相同的颜色。若C为一个与length(X)长度相等的数组，则代表为每个散点赋予一个颜色值，该颜色值对应于当前系统的调色板。或者C为length(X)*3的二维数组，则每一行代表一个用RGB值表示的颜色。所以单纯用数字1~5无法实现你的想法。但你至少可以有两种其他方法：1.查到你要的5种颜色的调色板索引值，存成一个一维数组·YourColor(5)，每个颜色就是YourColor(i)；或者2.查到你要的5种颜色的RGB数值存成一个二维数组YourColor2(5,3)，每个颜色就是YourColor2(i,:)，然后根据你的需要编程去吧。

% 调整散点图点的大小的具体步骤如下：% 1. 先画出散点图% 2. 找到散点图的句柄% 3. 设置散点图点的大小，可以使用scatter函数的"MarkerFaceAlpha"参数来控制点的透明度，从而控制点的大小% 4. 重新绘制散点图，即可看到点的大小已经被调整% 示例代码如下：% 1. 画出散点图x = rand(1, 100);y = rand(1, 100);scatter(x, y);% 2. 找到散点图的句柄h = gca;% 3. 设置散点图点的大小h.Children.MarkerFaceAlpha = 0.5;% 4. 重新绘制散点图drawnow;

scatter(C(:,1),C(:,2),50,"filled");%C为坐标矩阵，50为散点的半径，filled为实心圆，该函数可以把C中所有坐标的点都画出来。

是散点图。举个例子：x=rand(1,10);y=rand(1,10);scatter(x,y)得到二维平面上10个点。还有scatter3画三维的。具体用发很多，查看help

scatter可用于描绘散点图。1.scatter(X,Y)X和Y是数据向量，以X中数据为横坐标，以Y中数据位纵坐标描绘散点图，点的形状默认使用圈。例子： X = [1:10]; Y = X + rand(size(X)); scatter(X, Y)2.scatter(...,"filled")描绘实心点。3.scatter3(x,y,z)描绘三维图像参考资料：http://blog.csdn.net/cs_zlg/article/details/8522246

scatter的调用格式为：SCATTER(X,Y,S,C)，其中C为散点的颜色，可以为一个字符，如"y"表示黄色，此时所有的散点用相同的颜色。若C为一个与length(X)长度相等的数组，则代表为每个散点赋予一个颜色值，该颜色值对应于当前系统的调色板。或者C为length(X)*3的二维数组，则每一行代表一个用RGB值表示的颜色。所以单纯用数字1~5无法实现你的想法。但你至少可以有两种其他方法：1.查到你要的5种颜色的调色板索引值，存成一个一维数组·YourColor(5)，每个颜色就是YourColor(i)；或者2.查到你要的5种颜色的RGB数值存成一个二维数组YourColor2(5,3)，每个颜色就是YourColor2(i,:)，然后根据你的需要编程去吧。

scatter可用于描绘散点图。scatter(X,Y)，X和Y是数据向量，以X中数据为横坐标，以Y中数据位纵坐标描绘散点图，点的形状默认使用圈。例子：X = [1:10];Y = X + rand(size(X));scatter(X, Y)。scatter(...,"filled")描绘实心点。scatter3(x,y,z)描绘三维图像。

Tau is the matrix of time delays for each I/O pair.可以是一个常数，可以是矩阵

采样点所在时间序列

方法一：直接在commond窗口中输入format short你这个默认是format rat 就是分数（有理数）表示形式。方法二：可以在file->preference->Fonts->commond Window 设置Numeric format 我的是matlab2010a其他版本略有不同

fun=inline("1+exp(-60*x)*(-60*x-1)-0.3","x");[x,f,h]=fsolve(fun,0.1)x = -0.0104 f = 6.6549...

在用微分方程描述的一个变化过程中，若往往又包含着多个相互作用但变化速度相差十分悬殊的子过程，这样一类过程就认为具有“刚性”。描述这类过程的微分方程初值问题称为“刚性问题”。简单的说，非刚性大概的意思就是函数随自变量变化相对比较小的，刚性的就是会有剧烈变化的。祝你学习愉快！

把上边的函数保存为DYDt50.m（代码作如下修改）function yd=DYDt50(t,y)U=10;R1=4;R2=0.2;C=1;L=1;yd=[-(1/(R1*C))*y(1)-(1/C)*y(2)+(1/(R1*C))*U;(1/L)*y(1)-(R2/L)*y(2)];end然后 在窗口中运行：tspan=[0,40];y0=[0;0];[t,YY]=ode45("DYDt50",tspan,y0);plot(t,YY(:,1));xlabel("t"),ylabel("uc");得到以下结果：

都是基于欧拉法，adams法，库拉格龙方法的解算器．在用微分方程描述的一个变化过程中，若往往又包含着多个相互作用但变化速度相差十分悬殊的子过程，这样一类过程就认为具有“刚性”．

可以在按钮中设置 在按钮的callback里写 S = get(handles.menu,"string"); set(handles.text,"string",S);类似的概念。

这个要先建立模型，写出方程。再用一个fzero的函数可以画出图像

用matlab进行机构分析的步骤，可以根据机械原理的方法来进行。1、分析机构的综合，其机构由曲柄导杆机构和偏心曲柄滑块机构组成。2、建立其平面运动方程，求其滑块C在n1转速下的位移、速度、加速度。3、建立其平面力平衡方程，求其滑块C的摩擦阻力。《机械原理MATLAB辅助分析》介绍了数学软件MATLAB辅助机械原理分析的方法。运用解析法，通过建立数学模型，对机构与机器进行精确的分析与综合，是机械原理学科发展的重要方向。全书分为七章，分别应用MATLAB进行了平面连杆机构的运动分析、平面连杆机构的力分析、连杆机构设计、凸轮机构设计、齿轮机构设计、机械的运转及其速度波动的调节和机构优化设计，每一专题内容通过数学模型的建立、计算实例的介绍、MATLAB程序的编制，深入浅出地介绍了MATLAB在机械原理中的应用。书中大量的程序实例不但实用，更包含作者多年在机械原理教学中使用MATLAB的经验。《机械原理MATLAB辅助分析》既可作为高校机械类专业选修课的教材，也可作为学习机械原理和机械原理课程设计的参考书。

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就是窗口布置，可以设置界面中显示的窗口，设置是否显示命令窗口、历史窗口、当前文件夹等等

labview神经网络和模糊区别是基本原理和应用场景：1、神经网络是一种模拟大脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的相互作用来实现信息处理和学习。在LabVIEW中，神经网络可以用于分类、回归、聚类等任务，例如可以利用神经网络对一组数据进行分类，将数据划分到不同的类别中。2、而模糊逻辑是一种基于模糊数学理论的推理方法，可以处理不确定或模糊的信息和语言性规则。在LabVIEW中，模糊可以用于控制系统的设计和优化，例如可以利用模糊控制器控制温度、湿度等变量，使其保持在一个稳定的范围内。

第1章引言1.1　自动控制理论的发展历程1.2　智能控制概况1.2.1　智能控制的发展简况1.2.2　智能控制的几个重要分支1.3　模糊控制1.3.1　模糊控制解决的问题1.3.2　模糊控制的发展简史1.3.3　模糊控制的特点及展望思考与练习题第2章模糊控制的数学基础2.1　清晰向模糊的转换2.1.1　经典集合的基本概念2.1.2　模糊集合2.2　隶属函数2.2.1　确定隶属函数的基本方法2.2.2　常用隶属函数2.3　F集合的运算2.3.1　F集合的基本运算2.3.2 模糊集合的基本运算规律2.3.3　F集合运算的其他定义2.4　模糊关系及其运算2.4.1　经典关系2.4.2　模糊关系2.4.3　模糊关系的运算2.4.4　F关系的合成2.5　模糊向清晰的转换2.5.1　模糊集合的截集2.5.2　模糊关系矩阵的截矩阵2.5.3　模糊集合转化为数值的常用方法思考与练习题第3章模糊控制的逻辑学基础3.1　二值逻辑简介3.1.1　判断3.1.2　推理3.2　自然语言的模糊集合表示3.2.1　一些自然词语的F集合表示3.2.2　模糊算子3.3　模糊逻辑和近似推理3.3.1　模糊命题3.3.2　常用的两种基本模糊条件语句3.3.3　近似推理及其合成法则3.4　T—S型模糊推理3.4.1　双输入、单输出系统的T—S型模糊推理模型3.4.2　MISO系统的T-S模型思考与练习题第4章模糊控制器的设计4.1　模糊控制系统的基本组成4.1.1　从传统控制系统到模糊控制系统4.1.2　模糊控制器的结构4.2　Mamclani型模糊控制器的设计4.2.1　Mamclani型模糊控制器的基本组成4.2.2　量化因子和比例因子4.2.3　模糊化和清晰化4.2.4　模糊控制规则4.2.5　模糊自动洗衣机的设计4.3　T—S型模糊控制器的设计4.3.1　T—S型模糊模型4.3.2　T—S型模糊系统设计要点4.4　F控制器和PID控制器的结合4.4.1　F—PID复合控制器4.4.2　F—PID复合控制器的其他形式4.4.3　用模糊控制器调节PID控制器的参数思考与练习题第5章模糊控制系统的MATLAB仿真5.1　Simulink仿真入门5.1.1　MATLAB中的仿真模块库5.1.2　仿真模型图的构建5.1.3　动态系统的Simulink仿真5.2　模糊推理系统的设计与仿真5.2.1　模糊推理系统的图形用户界面简介5.2.2　模糊推理系统编辑器5.2.3　隶属函数编辑器5.2.4　模糊规则编辑器5.2.5　模糊规则观测窗5.2.6　FIS输出量曲面观测窗5.2.7　用GUI设计Mamclani型模糊系统举例5.2.8　用GUI设计Sugeno型模糊系统举例5.3　模糊控制系统的设计与仿真5.3.1　FIS与Simulink的连接5.3.2　构建模糊控制系统的仿真模型图5.3.3　通过仿真对系统进行分析思考与练习题第6章神经网络在模糊控制中的应用6.1　神经网络的基本原理6.1.1　神经网络发展历史6.1.2　神经元的生理结构6.1.3　神经元的数学模型6.1.4　人工神经网络模型6.1.5　神经网络模型的学习方法6.1.6　BP型神经网络原理简介6.2　神经模糊控制6.3　用自适应神经模糊系统建立FIS6.3.1　ANFIS图形用户界面简介6.3.2　用Anfis建立FIS的步骤6.3.3　用Anfis建立FIS举例思考与练习题参考文献……

比如画sin曲线：t = 0 : 0.01 : 2 * pi;f = sin(t);subplot(2,2,1);plot(t,h,"-","*","r");其他的都是类似的其他的画图注意改为subplot(2,2,2),subplot(2,2,3),subplot(2,2,4)就行了