matlab中函数或变量 'tight_subplot' 无法识别怎么办

如果在MATLAB中出现函数或变量无法识别的情况，可能是由于以下原因之一：

1. 函数或变量名称拼写错误。请仔细检查函数或变量名称是否正确拼写。

2. 函数或变量没有被添加到路径中。请确保您已经将包含函数或变量的文件夹添加到MATLAB的路径中。您可以使用addpath命令将文件夹添加到MATLAB的路径中。

3. 函数或变量不在当前作用域中。请确保您已经正确定义了函数或变量，并且它们在当前作用域中可用。您可以使用whos命令查看当前作用域中存在的变量。

对于您的情况，可能是因为您没有正确添加包含'tight_subplot'函数的文件夹到MATLAB的路径中，或者该函数不在当前作用域中。您可以尝试使用addpath命令将包含该函数的文件夹添加到MATLAB的路径中，或者使用cd命令切换到包含该函数的文件夹中，然后尝试重新调用该函数。

相关问题

matlab函数误差分析

### MATLAB 中的函数误差分析

#### 使用 `erf` 函数进行误差分析
在MATLAB中，误差函数 `erf` 被广泛应用于各种科学计算领域。为了评估基于此函数的结果准确性，可以比较理论值与实际计算结果之间的差异[^1]。

对于特定输入数据集，可以通过构建测试案例并利用已知解析解来进行对比验证。例如：

% 定义自变量范围
x = linspace(-3, 3);

% 计算 erf 值
y_erf = erf(x);

% 绘制图像以便直观观察
figure;
plot(x, y_erf);
title('Error Function (erf)');
xlabel('Input Value');
ylabel('Erf Value');
grid on;

#### 插值过程中的截断误差估计
当涉及到数值逼近时，如通过样条插值得到近似曲线，则不可避免地会产生一定的偏差——即所谓的“截断误差”。针对这类情况，在MATLAB里可借助于多项式拟合或其他高级算法实现更精确的数据重建，并量化其引入的不确定度水平[^2]。

考虑一个简单的例子，给定一组离散点 `(xi,yi)` ，尝试建立三次样条模型并对未知位置处的目标响应作出预测；与此同时估算伴随而来的潜在失误程度：

% 创建样本数据
x_data = [0 1 2 4];
y_data = sin(pi*x_data/2); % 已知正弦波形部分采样点

% 构造三次样条对象
cs = csapi(x_data', y_data');

% 预测新坐标上的输出以及相应置信区间
xx = linspace(min(x_data), max(x_data));
yy_pred = ppval(cs, xx);
ci = fnint(fnbrk(cs,'coefs')); % 积分得到累积分布作为粗略衡量指标之一

% 展示效果
subplot(2,1,1);
plot(xx, yy_pred, '-r', 'LineWidth', 2);
hold on; plot(x_data, y_data, '*b'); hold off;
legend({'Predicted Curve','Sample Points'});
title('Cubic Spline Interpolation with Confidence Interval Estimation');
xlabel('X Axis'); ylabel('Y Axis');

subplot(2,1,2);
fill([xx fliplr(xx)], ...
     ci{1}+[min(ci{2}), flipud(max(ci{2}))], ...
     [0.8 0.8 1]);
axis tight;
title('Confidence Region Around Predictions');
xlabel('X Axis'); ylabel('Cumulative Distribution Estimate');

#### 平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）
除了上述两种情形外，还可以采用更加通用的方式对任意两个同维度数组间的差别加以刻画，比如平均绝对误差(MAE) 和均方根误差(RMSE)，它们分别反映了整体偏离趋势和平滑化后的波动强度特征[^3]。

下面给出一段示范代码片段用于展示这两种评价准则的应用场景：

function [mae, rmse] = calc_errors(true_vals, pred_vals)
    mae = mean(abs(pred_vals - true_vals));    
    mse = mean((pred_vals - true_vals).^2);
    rmse = sqrt(mse);
end

% 测试用例准备
actual_values = randn(100, 1)*5 + 7;      % 设定理想状况下的观测序列
predicted_values = actual_values + normrnd(0, 1, size(actual_values)); % 加入随机噪声模拟测量所得

% 执行性能评测操作
[mae_result, rmse_result] = calc_errors(actual_values, predicted_values)

fprintf(['The Mean Absolute Error is %.4f\n',...
         'and the Root-Mean-Square Error equals to %.4f.\n'],...
        mae_result, rmse_result);

matlab编写输入光脉冲函数得到与其自身相干干涉的函数

### 使用 MATLAB 编写光脉冲函数并实现自相干干涉

为了创建一个模拟光脉冲及其自相干干涉的程序，可以按照以下方法构建相应的 MATLAB 函数。这涉及到定义光脉冲的时间特性以及计算不同时间延迟下的干涉模式。

#### 定义光脉冲函数
首先，需要建立一个代表理想化光脉冲形状的函数。这里假设使用高斯型脉冲作为例子：

function E = gaussianPulse(t, t0, tau)
    % 高斯脉冲函数
    % 输入参数:
    %   t  : 时间向量
    %   t0 : 脉冲中心位置 (s)
    %   tau: 脉宽 (FWHM), 半峰全宽 (s)

    sigma = tau / sqrt(8*log(2));  % 将 FWHM 转换为标准差
    E = exp(-(t-t0).^2/(2*sigma^2));
end

该函数 `gaussianPulse` 接受三个输入变量：时间轴 `t`, 中心时刻 `t0` 和半峰值宽度 `tau`. 输出是一个复数值数组 `E` 表达电场强度随时间变化的情况[^2].

#### 计算自相干干涉图样
接着，在已知两个相同但有相对延时 τ 的副本之间产生的干涉效应基础上，可以通过下面的方式得到它们之间的相互作用结果:

function I = selfInterference(E, delay)
    % 自相干干涉函数
    % 输入参数:
    %   E     : 原始光脉冲序列
    %   delay : 相对于原始信号的时间延迟 (s)

    N = length(E);
    shifted_E = circshift(E', round(delay/mean(diff(linspace(-pi, pi, N)))));
    
    % 干涉项等于两束波叠加后的平方模
    I = abs((E + shifted_E)).^2;
end

这段代码实现了给定一定时间偏移的情况下，原脉冲与其自身发生干涉的效果，并返回最终形成的干涉图案亮度分布 `I`.

#### 主程序调用与可视化
最后一步是在主脚本里调用上述辅助功能来进行具体操作，并绘制出所期望的结果图形：

% 参数设定
time_window = [-5e-12 5e-12];      % 设置观察窗口范围 (-5ps ~ +5ps)
pulse_width = 1e-12;               % 设定脉冲宽度为 1 ps
center_time = 0;                   % 中心时间为零点处
delay_steps = linspace(-2e-12, 2e-12, 100); % 扫描不同的时间延迟步长

% 创建时间网格和初始脉冲
dt = diff(time_window)/1000;
[t] = meshgrid(linspace(time_window(1), time_window(end)-dt, 1000)');
original_pulse = gaussianPulse(t, center_time, pulse_width);

figure();
for i=1:length(delay_steps),
    delayed_interference = selfInterference(original_pulse, delay_steps(i));

    subplot(length(delay_steps), 1, i);
    plot(t.*1e12, delayed_interference);
    xlabel('Time [ps]');
    ylabel(['Intensity (\tau=' num2str(delay_steps(i)*1e12,'%.2f') ' ps)']);
    ylim([min(delayed_interference(:)) max(delayed_interference(:))]);
end
tight_subplots;

title({'Gaussian Pulse Self Interference'; ...
       ['Delay Steps from ',num2str(min(delay_steps)*1e12),' to',...
        num2str(max(delay_steps)*1e12),' ps']});
colormap jet;
colorbar;

以上代码片段展示了如何利用MATLAB 来生成特定形式的光脉冲，并通过调整时间延迟来研究其自相干性质。这种做法有助于理解实际物理现象中的复杂动态过程.