已知模态置信度矩阵，求MAC矩阵的最大非对角元素值与传感器数量变化趋势matlab代码

要求MAC矩阵的最大非对角元素值与传感器数量的变化趋势，您可以使用MATLAB编写一个简单的代码。以下是一个示例代码，演示如何计算并绘制MAC矩阵的最大非对角元素值随传感器数量变化的趋势：

% 假设已经有一个模态置信度矩阵 MAC，每行代表一个振型，每列代表一个传感器

% 初始化传感器数量和最大非对角元素值向量
numSensors = [];
maxNonDiagMAC = [];

% 计算每个传感器数量下的MAC矩阵的最大非对角元素值
for num = 2:size(MAC, 2)
    numSensors = [numSensors, num];
    nonDiagMAC = MAC - diag(diag(MAC));  % 去除对角线元素
    maxNonDiagMAC = [maxNonDiagMAC, max(max(nonDiagMAC(:, 1:num), [], 'all'))];
end

% 绘制传感器数量与最大非对角元素值的趋势曲线
figure;
plot(numSensors, maxNonDiagMAC, 'o-');
xlabel('Number of Sensors');
ylabel('Max Non-Diagonal MAC');
title('Trend of Max Non-Diagonal MAC with Number of Sensors');
grid on;

在上述代码中，我们假设已经有一个模态置信度矩阵 `MAC`，其中每行代表一个振型，每列代表一个传感器。首先，我们初始化传感器数量向量 `numSensors` 和最大非对角元素值向量 `maxNonDiagMAC`。然后，通过循环逐个增加传感器数量，并计算相应传感器数量下MAC矩阵的最大非对角元素值。在计算最大非对角元素值之前，我们通过 `nonDiagMAC = MAC - diag(diag(MAC))` 去除了MAC矩阵的对角线元素。最后，使用 `plot` 函数绘制传感器数量与最大非对角元素值的趋势曲线。

请注意，上述代码中假设模态置信度矩阵 `MAC` 已经被定义和填充。如果您的实际数据不符合该假设，请根据实际情况进行修改。

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