meshgrid 使用pause函数

时间: 2023-08-08 21:10:04 浏览: 50
在MATLAB中,可以使用`meshgrid`函数生成一个网格矩阵,然后使用`mesh`函数绘制三维图形。如果想要在绘制图形的过程中暂停一定时间,可以使用`pause`函数实现。具体步骤如下: 1. 使用`meshgrid`函数生成网格矩阵,如下所示: ``` [X,Y] = meshgrid(-2:0.2:2); Z = X.*exp(-X.^2-Y.^2); ``` 2. 使用`mesh`函数绘制三维图形,如下所示: ``` figure; mesh(X,Y,Z); view(-30,30); ``` 3. 在绘制图形的过程中,使用`pause`函数暂停一定时间,如下所示: ``` for i = 1:10 Z = Z + rand(size(Z))*0.1; mesh(X,Y,Z); view(-30,30); pause(0.5); % 暂停0.5秒 end ``` 上述代码中,循环10次,每次将`Z`矩阵的元素加上一个随机值,再重新绘制三维图形,并使用`pause`函数暂停0.5秒。这样就可以在绘制图形的过程中暂停一定时间了。 需要注意的是,`pause`函数会阻塞MATLAB的执行,因此在使用`pause`函数时需要根据具体情况设置合适的暂停时间,避免程序出现卡顿等问题。
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用matlab实现有限项傅里叶级数综合原方波信号,增加傅里叶级数的项数,观察合成后的波形变化(使用pause函数)利用MATLAB提供的三维绘图功能(mesh、waterfall、view函数)形象地表示信号的综合,并观察吉布斯现象。

好的,我了解了您的问题。下面是一份 MATLAB 代码,可以实现有限项傅里叶级数综合原方波信号,并观察合成后的波形变化,同时使用三维绘图函数来形象地表示信号的综合,并观察吉布斯现象。 ```matlab % 生成原方波信号 t = 0:0.01:4*pi; x = square(t); subplot(2,2,1); plot(t,x); title('原方波信号'); % 计算傅里叶级数系数 N = 10; % 设置傅里叶级数项数 a = zeros(1,N+1); b = zeros(1,N+1); for n = 1:N a(n+1) = 2*(-1)^n/n/pi; end % 用有限项傅里叶级数综合原方波信号 y = zeros(size(x)); for n = 1:N y = y + a(n+1)*sin(n*t); end % 绘制合成后的波形变化 subplot(2,2,2); plot(t,y); title(['傅里叶级数项数为',num2str(N),'时的信号']); % 使用 pause 函数暂停显示,观察合成的波形变化 pause; % 使用 mesh 函数绘制三维网格图 [X,Y] = meshgrid(t,1:N); Z = zeros(N,length(t)); for n = 1:N Z(n,:) = a(n+1)*sin(n*t); end subplot(2,2,3); mesh(X,Y,Z); title(['傅里叶级数项数为',num2str(N),'时的三维网格图']); % 使用 waterfall 函数绘制三维瀑布图 subplot(2,2,4); waterfall(X,Y,Z); title(['傅里叶级数项数为',num2str(N),'时的三维瀑布图']); % 改变三维图形的视角,观察吉布斯现象 view(45,30); ``` 这份代码首先生成原方波信号,并计算傅里叶级数系数。然后使用有限项傅里叶级数综合原方波信号,并绘制合成后的波形变化。接着使用 mesh 函数和 waterfall 函数分别绘制三维网格图和三维瀑布图,以形象地表示信号的综合,并观察吉布斯现象。最后使用 view 函数改变三维图形的视角,以更好地观察吉布斯现象。 希望这能帮助您解决问题!

画出平面z=x+3y-2与双曲抛物面的交线的matlab代码,首先用mesh函数绘制平面和曲面的三维图像,并计算了它们的交线。然后使用plot3函数将交线的坐标绘制出来,但并没有清空图像。 接着,使用clc函数清空了命令行窗口,并使用disp函数打印了一条提示信息。这时,程序会等待用户按下任意键,直到用户按下按键后,使用clf函数清空了图像,并再次使用plot3函数将交线绘制出来,同时添加了k*参数,使交线的点以星号的形式绘制出来。

以下是画出平面z=x+3y-2与双曲抛物面的交线的Matlab代码: ```matlab % 定义平面和曲面的参数方程 x = -10:0.1:10; y = -10:0.1:10; [X,Y] = meshgrid(x,y); Z1 = X + 3 * Y - 2; Z2 = X .^ 2 - Y .^ 2; % 绘制平面和曲面 figure; mesh(X,Y,Z1); hold on; mesh(X,Y,Z2); % 计算交线并绘制 r0 = (abs(Z1 - Z2) <= 0.1); zz = r0 .* Z1; yy = r0 .* Y; xx = r0 .* X; plot3(xx(r0 ~= 0), yy(r0 ~= 0), zz(r0 ~= 0), 'k'); % 添加标签 xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); % 交互模式 clc; disp('观察曲面后,按任意键画交线'); pause; clf; plot3(xx(r0 ~= 0), yy(r0 ~= 0), zz(r0 ~= 0), 'k*'); ``` 该代码与之前提供的代码非常相似,唯一的区别在于平面和曲面的参数方程不同。首先使用mesh函数绘制了平面和曲面的三维图像,并计算了它们的交线。然后使用plot3函数将交线的坐标绘制出来,并添加了x、y、z轴的标签。 接着,使用clc函数清空了命令行窗口,并使用disp函数打印了一条提示信息。这时,程序会等待用户按下任意键,直到用户按下按键后,使用clf函数清空了图像,并再次使用plot3函数将交线绘制出来,同时添加了k*参数,使交线的点以星号的形式绘制出来。

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clear f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); x0 = [-5.12:0.05:5.12]; y0 = x0; [X,Y] = meshgrid(x0,y0); Z = f(X,Y); figure(1); mesh(X,Y,Z); colormap(parula(5)); n = 10; narvs = 2; c1 = 0.6; c2 = 0.6; w_max = 0.9; w_min = 0.4; K = 100; vmax = 1.2; x_lb = -5.12; x_ub = 5.12; x = x_lb + (x_ub-x_lb).*rand(n,narvs); v = -vmax + 2*vmax .* rand(n,narvs); fit = zeros(n,1); for i = 1:n fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); end pbest = x; ind = find(fit == max(fit), 1); gbest = x(ind,:); h = scatter(x(:,1),x(:,2),80,'*r'); fitnessbest = ones(K,1); for d = 1:K for i = 1:n f_i = fit(i); f_avg = sum(fit)/n; f_max = max(fit); if f_i >= f_avg if f_avg ~= f_max w = w_min + (w_max - w_min)*(f_max - f_i)/(f_max - f_avg); else w = w_max; end else w = w_max; end v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1)*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand(1)*(gbest - x(i,:)); for j = 1: narvs if v(i,j) < -vmax v(i,j) = -vmax; elseif v(i,j) > vmax v(i,j) = vmax; end end x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); for j = 1: narvs if x(i,j) < x_lb x(i,j) = x_lb; elseif x(i,j) > x_ub x(i,j) = x_ub; end end fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); if fit(i) > Obj_fun1(pbest(i,:)) pbest(i,:) = x(i,:); end if fit(i) > Obj_fun1(gbest) gbest = pbest(i,:); end end fitnessbest(d) = Obj_fun1(gbest); pause(0.1) h.XData = x(:,1); h.YData = x(:,2); endfigure(2) plot(fitnessbest)xlabel('迭代次数'); disp('最佳的位置是:'); disp(gbest)disp('此时最优值是:'); disp(Obj_fun1(gbest)) function f= Obj_fun1(x) f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); end

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global Winds; %风速 global g; %重力加速度 global kk; %仿真模型沙盘和实际区域的大小比例 global Xmax; global Ymax; global Dxy; global flag; global VX; global VY; global VZ; flag = 0; g = 9.8; %重力加速度 kk = 1/40; %仿真模型沙盘和实际区域的大小比例 %仿真的间隔 Dxy = 4; %仿真覆盖的海域范围 Xmax = 1000; Ymax = 1000; Start = 200; x = [Start:Dxy:Xmax]; Ymax2 = round(Ymax/2); y = [Start:Dxy:Ymax2]; [xo,yo]= meshgrid(x,y); z2 = zeros(size(x)); %海浪自身运动的波高 r = (3.5325*Winds^2.5)/1000; %海浪自身运动的波长 k = 2*g./(3*Winds^2); L = 2*pi./k; %周期T T = sqrt(2*pi*L/g); %波频率 w = sqrt(2/3)*g./T; t = 0; while(flag == 0) disp('the wind speed is');Winds t = t + 1; for i = 1:(Ymax2-Start)/Dxy+1 for j = 1:(Xmax-Start)/Dxy+1 %衰减系数 d = sqrt((xo(1,j)-0)^2 + (yo(1,j)-0)^2); alphas = exp(-0.07*d) - 0.18; z2(i,j) = alphas*r*cos(k*sqrt((xo(1,j)-0)^2 + (yo(1,j)-0)^2) - w*t); end end %显示局部效果 axes(handles.axes1); surfl(xo,yo,z2); axis([Start-50 Xmax+50 Start-50 Ymax2+50 -8 10]); shading interp; colormap([143/255,157/255,203/255]); alpha(0.75); lightangle(-30,90); view([VX,VY,VZ]); pause(0.1); %海浪自身运动的波长 k = 2*g/(3*Winds^2); Ls = 2*pi/k; set(handles.edit1,'String',num2str(Ls)); %计算得到海浪的参数指标 %海浪自身运动的波高 rs = (3.5325*Winds^2.5)/1000; set(handles.edit3,'String',num2str(rs)); %周期T T = sqrt(2*pi*L/g); %速度 c = g*T/(2*pi); set(handles.edit4,'String',num2str(c)); %波频率 w = sqrt(2/3)*g/T; set(handles.edit5,'String',num2str(w/2/pi)); end

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