figure(2); subplot(5,1,1);plot(ca1);ylabel('V10');title('第一层近似系数') subplot(5,1,2);plot(ca2);ylabel('V9');title('第二层近似系数') subplot(5,1,3);plot(ca3);ylabel('V8');title('第三层近似系数') subplot(5,1,4);plot(ca4);ylabel('V7');title('第四层近似系数') subplot(5,1,5);plot(ca5);ylabel('V6');title('第五层近似系数')

时间: 2024-04-14 11:30:15 浏览: 17
你的代码使用了 `subplot` 函数在一个图形窗口中创建了一个 5 行 1 列的子图,并在每个子图中绘制了不同层级的近似系数。每个子图的标题分别为 "第一层近似系数"、"第二层近似系数"、"第三层近似系数"、"第四层近似系数" 和 "第五层近似系数"。 以下是你的代码: ```matlab figure(2); subplot(5,1,1); plot(ca1); ylabel('V10'); title('第一层近似系数'); subplot(5,1,2); plot(ca2); ylabel('V9'); title('第二层近似系数'); subplot(5,1,3); plot(ca3); ylabel('V8'); title('第三层近似系数'); subplot(5,1,4); plot(ca4); ylabel('V7'); title('第四层近似系数'); subplot(5,1,5); plot(ca5); ylabel('V6'); title('第五层近似系数'); ``` 这段代码会在一个新的图形窗口中,以 5 行 1 列的形式绘制出不同层级的近似系数。每个子图的 `plot` 函数用于绘制对应层级的近似系数,`ylabel` 函数用于设置 y 轴标签,`title` 函数用于设置子图的标题。 确保在运行这段代码之前,你已经定义了 `ca1` 到 `ca5` 这些变量,并且它们是有效的数值。
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matlab plot figure同时弹出figure1和figure2

您可以使用 `figure` 函数创建多个图形窗口,并使用 `subplot` 函数将多个子图绘制在同一个窗口中。以下是一个示例代码,可以同时弹出 Figure 1 和 Figure 2: ```matlab % 创建 Figure 1 figure(1) % 绘制图形 plot(x1, y1) title('Figure 1') % 创建 Figure 2 figure(2) % 绘制图形 plot(x2, y2) title('Figure 2') ``` 在上面的代码中,`figure(1)` 和 `figure(2)` 分别创建了 Figure 1 和 Figure 2 的图形窗口。接下来,您可以使用适当的数据和绘图函数(例如 `plot`)在各个图形窗口中绘制图形。 请注意,`x1`、`y1`、`x2` 和 `y2` 是根据您的具体需求定义的数据向量,用于绘制图形。您可以根据自己的数据和需求进行相应的修改。

plt.figure.add_subplot(1,1,1)

This line of code creates a new figure and adds a single subplot to it with the specified size of (1,1) and position of 1. This is equivalent to creating a single plot in a new figure.

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clear %清除内存 load('1797 b007_0.mat') %根据实际需要更改地址、路径 sig=X118_DE_time(1:12000); fs=12000; N=12000; Ts=1/fs; sig=sig(1:N);%设置取样频率fs,取样数N t=0:Ts:(N-1)*Ts;%时间轴 t sig=(sig-mean(sig))/std(sig,1);%对 sig 进行归一化 subplot(211);plot(t,sig);%绘制 sig 波形 xlabel('时间 t/s'); ylabel('振动加速度/V'); nfft=fs/2; % 16384 S=pspectrum(sig,nfft);%对 sig 做功率谱 subplot(212); plot((0:nfft/2 -1)/nfft*fs,S(1:nfft/2));% 绘制功率谱 xlabel('频率 f/Hz'); ylabel('功率谱 P/W') [c,l]=wavedec(sig,3,'db2');%利用 db2 对 sig 进行 3 级小波分解 c3=wrcoef ('a',c ,l,'db2',3); d3=wrcoef('d',c,l,'db2',3); d2 =wrcoef ('d',c,l,'db2',2); d1 =wrcoef('d',c,l,'db2',1);%重构第 1-3 层细节 d1~d3 和第 3 层概貌 c3 figure; subplot(414); plot(t,c3); ylabel('c3');%绘制 c3 subplot(413); plot(t,d3); ylabel('d3');%绘制 d3 subplot(412); plot(t,d2); ylabel('d2');%绘制 d2 subplot(411); plot(t,d1); ylabel('d1');%绘制 d1 y=hilbert(d1); %对 d1 进行 Hilbert 变换,得y ydata=abs(y); %ydata=|y| ydata=ydata-mean(ydata);%对 ydata 去均值(目的是去除幅度较大的直流分量) P=pspectrum(ydata,nfft);%ydata 的功率谱为 P figure; plot((0:nfft/2-1)/nfft*fs,P(1:nfft/2)); xlabel('频率 f/Hz');%绘出 d1 的 Hilbert 包络谱 P=P(1:nfft/2); [M,f1]=max(P); f1=f1*fs/nfft-1 %故障频率 f1为包络谱中幅度最大处的频率 将代码由利用db2进行3级小波分解改为利用db10进行5级小波分解

优化以下代码 close all; clear all; f1=40000;f2=10000;f3=20000; %信号频率 F0=1e6; %采样频率 T0=1/F0; %采样间隔 t=0:T0:10; %设置时间区间和步长 xa=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t); %原信号 %信号曲线图 figure; plot(t,xa); axis([0 0.0002 -3 3]) title('原信号'); Fs=1e5; % 抽样率大于最大频率二倍 T=1/Fs; %采样间隔 N=1000; %采样点个数 n=(0:(N-1))*T; tn=0:T:10; xn=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n)+sin(2*pi*f3*n); figure; subplot(211); stem(n,xn,'filled'); %抽样信号曲线图 axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); subplot(212); xn_f=fft(xn); %xn_f=fftshift(fft(xn)); %傅里叶变换 f_xn=(0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn,abs(xn_f)); title('取样信号频谱'); %内插恢复原信号 t1=0:1000-T; TN=ones(length(t1),1)*n-t1'*T*ones(1,length(n)); y=xn*sinc(2*pi*Fs*TN); figure; subplot(211); plot(t1,y); axis([0 20 -3 3]); subplot(212); y_f=fft(y); %傅里叶变换 f_y=(0:length(y_f)-1)*Fs/length(y_f); plot(f_y,abs(y_f)); low_filter=hanming_low; x2=filter(low_filter,y); figure; subplot(211); plot(x2); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x2_f=fft(x2); %傅里叶变换 f_x2=(0:length(x2_f)-1)*Fs/length(x2_f); plot(f_x2,abs(x2_f)); title('10KHz'); high_filter=hanming_high; x1=filter(high_filter,y); figure; subplot(211); plot(x1); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x1_f=fft(x1); %傅里叶变换 f_x1=(0:length(x1_f)-1)*Fs/length(x1_f); plot(f_x1,abs(x1_f)); title('40KHz'); band_filter=hanming_band; x3=filter(band_filter,y); figure; subplot(211); plot(x3); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x3_f=fft(x3); %傅里叶变换 f_x3=(0:length(x3_f)-1)*Fs/length(x3_f); plot(f_x3,abs(x3_f)); title('20KHz');

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