matlab x=0:0.001:5

在MATLAB中，`x = 0:0.001:5` 是创建一个线性间距向量的常用语法。这行代码的意思是从0开始，以0.001为步长（也就是非常小的增量），一直增加到5，不包括5。这个向量常用于表示x轴上的连续值，尤其是在绘制图形时。

**案例一**：生成线性间隔向量并绘图[^1]

% 定义x轴范围
x = linspace(0, 5, 1000); % 生成1000个等间距点

% 可视化x轴
plot(x)
xlabel('x-axis')
ylabel('Values')
title('Linear Spaced Vector from 0 to 5')

在这个例子中，我们不仅生成了x轴的值，还使用`plot()`函数将其可视化。

**案例二**：等高线图示例

% 生成二维函数Z的值
y = -3.5:0.2:3.5;
[X, Y] = meshgrid(y, x);
Z = X .* exp(-X.^2 - Y.^2);

% 创建等高线图
subplot(1, 3, 1)
contour(Z, [-0.45:.05:.45]) % 绘制等高线图
axis equal

subplot(1, 3, 2)
[C, h] = contour(Z); % 绘制并添加标签
clabel(C, h)
axis equal

subplot(1, 3, 3)
contourf(Z) % 使用填充颜色区分不同的等高线区域
axis equal

这里展示了如何用等高线图来展示二维函数Z的变化情况。

相关问题

1.抽样定理验证的Matlab 实现1.1 正弦信号的采样 (1)参考下面程序，得到50Hz 正弦信号在采样时间间隔分别为0.01s、0.002s 和0.001 时的采样信号。 fs=1000; t=0:1/fs:0.2; f0=50; x=cos(2*pi*f0*t); subplot(2,2,1);plot(t,x); n1=0:0.01:0.2; x1=cos(2*pi*f0*n1); subplot(2,2,2);stem(n1,x1); n2=0:0.005:0.2; x2=cos(2*pi*f0*n2); subplot(2,2,3);stem(n2,x2); n3=0:0.001:0.2; x3=cos(2*pi*f0*n3); subplot(2,2,4);stem(n3,x3,'.'); (2)在(1)基础上恢复正弦信号，比较那个采样间隔能较好的恢复原正弦信号。改变几个 不同的采样间隔，比较恢复信号。

(1) 可以参考下面的代码：

fs = 1000;
t = 0:1/fs:0.2;
f0 = 50;
x = cos(2*pi*f0*t);

subplot(2,2,1);
plot(t,x);
title('原始信号');

n1 = 0:0.01:0.2;
x1 = cos(2*pi*f0*n1);
subplot(2,2,2);
stem(n1,x1);
title('采样间隔0.01s');

n2 = 0:0.002:0.2;
x2 = cos(2*pi*f0*n2);
subplot(2,2,3);
stem(n2,x2);
title('采样间隔0.002s');

n3 = 0:0.001:0.2;
x3 = cos(2*pi*f0*n3);
subplot(2,2,4);
stem(n3,x3,'.');
title('采样间隔0.001s');

运行该代码后，会生成一个包含四个子图的图形窗口。第一个子图为原始的正弦信号，后面三个子图分别为采样间隔为0.01s、0.002s和0.001s时的采样信号。

(2) 可以参考下面的代码：

% 采样间隔0.01s
fs1 = 1/0.01;
t1 = 0:1/fs1:0.2;
x1_recover = sinc_interp(n1,x1,t1);
err1 = norm(x-x1_recover);

% 采样间隔0.002s
fs2 = 1/0.002;
t2 = 0:1/fs2:0.2;
x2_recover = sinc_interp(n2,x2,t2);
err2 = norm(x-x2_recover);

% 采样间隔0.001s
fs3 = 1/0.001;
t3 = 0:1/fs3:0.2;
x3_recover = sinc_interp(n3,x3,t3);
err3 = norm(x-x3_recover);

% 绘图比较
subplot(2,2,1);
plot(t,x);
title('原始信号');

subplot(2,2,2);
plot(t1,x1_recover);
title(['采样间隔0.01s，误差',num2str(err1)]);

subplot(2,2,3);
plot(t2,x2_recover);
title(['采样间隔0.002s，误差',num2str(err2)]);

subplot(2,2,4);
plot(t3,x3_recover);
title(['采样间隔0.001s，误差',num2str(err3)]);

其中，`sinc_interp`是一个插值函数，可以通过以下代码定义：

function y = sinc_interp(n,x,t)
% Sinc插值函数
y = zeros(size(t));
for i = 1:length(t)
    y(i) = sum(x.*sinc((t(i)-n)*pi));
end
end

运行该代码后，会生成一个包含四个子图的图形窗口。第一个子图为原始的正弦信号，后面三个子图分别为采样间隔为0.01s、0.002s和0.001s时的恢复信号。每个子图的标题中还显示了恢复误差。从实验结果来看，采样间隔为0.001s时能够较好地恢复原正弦信号。

y1=[208.7 208.7 193.4 182.6 210.8]'; x1=[0 0.0843 0 0 0.0911]'; x2=[0 0 0.0883 0 0.0886]'; x3=[0 0 0 0.0597 0.0786]'; x4=[0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004]'; x5=[0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018]'; x6=[0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029]'; x7=[0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011]'; x8=[0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003]'; x9=[0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003]'; x10=[0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025]'; x11=[0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015]'; x12=[0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049]'; x13=[0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002]'; x14=[0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0]'; x21=[8.35 7.58 8.62 8.21 7.91]'; x22=[16.1 15.22 16.61 15.86 15.29]';，构建X=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x21]与y1的多元回归方程的matlab函数

您可以使用`fitlm`函数来构建多元回归方程。以下是将数据x1到x14和x21与y1进行回归的示例代码：

X = [x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x21];
lm = fitlm(X, y1);

这将创建一个多元线性回归模型，并且`lm`对象将包含相关的回归结果。您可以使用`lm.Coefficients`属性来访问回归系数，使用`lm.Rsquared.Ordinary`属性来访问拟合优度（R方值）等等。

希望这可以帮助到您！如果有任何其他问题，请随时问我。