for i = 1:size(data_ts什么意思est, 1) plot(data_test(i, :)+(i-1)*2, 'Color', colors(i,:)); hold on; end

时间: 2024-05-25 18:10:34 浏览: 14
这段代码是用于绘制多个数据序列的曲线图,其中每个序列的颜色不同。具体解释如下: - `size(data_test, 1)` 返回数据矩阵 `data_test` 的行数,即数据序列的数量。 - `plot(data_test(i, :)+(i-1)*2, 'Color', colors(i,:))` 绘制第 i 个数据序列的曲线图。`data_test(i, :)` 是第 i 行数据,`(i-1)*2` 是为了在 y 轴方向上使不同序列之间有空隙,`colors(i,:)` 是第 i 个序列的颜色。 - `hold on` 命令是为了在同一个图形窗口中绘制多条曲线。如果不使用该命令,则每次绘制都会清空图形窗口,只显示最后一条曲线。
相关问题

for i = 1:size(data_test, 1) plot(data_test(i, :)+(i-1)*2, 'Color', colors(i,:)); hold on; end,怎么改成在gui axe上绘图

可以按照以下步骤将这段代码绘制到 MATLAB GUI 的 axes 中: 1. 在 MATLAB GUI 的布局中添加一个 axes 组件,例如命名为“axes1”。 2. 在 GUI 的回调函数中添加以下代码: ``` axes(handles.axes1); % 切换绘图区域为 axes1 for i = 1:size(data_test, 1) plot(data_test(i, :)+(i-1)*2, 'Color', colors(i,:)); hold on; end hold off; ``` 注意,在这里需要使用 GUI 的 handles 变量来获取 axes1 组件的句柄。如果您没有使用 GUIDE 工具创建 GUI,则需要在代码中手动创建 handles 变量并将其传递给回调函数。

优化代码for i=1:count y_test(i,:)=y(1,fix((time2(i)-0.0005)*Fs)+1:fix((time2(i)+0.0005)*Fs)); [Pxx,fxx] = pwelch(y_test); plot(fxx,Pxx); end

这段代码的主要问题在于在循环中使用了`pwelch`函数和`plot`函数,这会导致程序重复计算和绘图,降低了效率。你可以尝试将这些计算和绘图操作放到循环外面进行。 另外,`pwelch`函数需要传入一个信号,但是在循环中并没有对信号做出改变,因此只需要在循环外面对`y`进行处理,然后将处理后的信号传入`pwelch`函数即可。 下面是优化后的代码: ``` y_processed = zeros(count, 2*Fs+1); % 预先处理 y for i = 1:count y_processed(i, :) = y(1, fix((time2(i)-0.0005)*Fs)+1:fix((time2(i)+0.0005)*Fs)); end [Pxx, fxx] = pwelch(y_processed(1, :)); % 取第一个信号的 PSD for i = 2:count [Pxx_i, ~] = pwelch(y_processed(i, :)); Pxx = Pxx + Pxx_i; % 累加 PSD end Pxx = Pxx ./ count; % 取平均 plot(fxx, Pxx); ``` 需要注意的是,这段代码只绘制了最终的 PSD 图,如果需要绘制多个 PSD 图,可以将`for`循环移到绘图部分,每次绘制一个 PSD。

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data=xlsread('data_load'); % 按时间排序 load_data = sortrows(data, 1); % 生成训练集和测试集 train_ratio = 0.8; train_size = floor(train_ratio * size(load_data, 1)); train_data = load_data(1:train_size, 2:end); test_data = load_data(train_size+1:end, 2:end); % 数据归一化 train_data_norm = normalize(train_data); test_data_norm = normalize(test_data); % 准备训练数据 X_train = []; Y_train = []; n_steps = 3; % 每个时间步长包含的数据点数 for i = n_steps:size(train_data_norm, 1) X_train = [X_train; train_data_norm(i-n_steps+1:i, :)]; Y_train = [Y_train; train_data_norm(i, :)]; end % 调整训练数据的形状 X_train = permute(reshape(X_train', [], n_steps, size(X_train,1)), [3, 2, 1]); Y_train = permute(reshape(Y_train', [], n_steps, size(Y_train,1)), [3, 2, 1]); % 构建LSTM模型 input_size = size(train_data,2)-1; output_size = size(train_data,2)-1; num_hidden_units = 64; layers = [ ... sequenceInputLayer(input_size) lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(output_size) regressionLayer]; % 训练模型 opts = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',50, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.01, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropFactor',0.1, ... 'LearnRateDropPeriod',30, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); trained_net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, opts); % 准备测试数据 X_test = []; Y_test = []; for i = n_steps:size(test_data_norm, 1) X_test = [X_test; test_data_norm(i-n_steps+1:i, :)]; Y_test = [Y_test; test_data_norm(i, :)]; end % 调整测试数据的形状 X_test = reshape(X_test, [size(X_test,1), n_steps, size(test_data,2)-1]); Y_test = reshape(Y_test, [size(Y_test,1), size(test_data,2)-1]); % 进行预测 Y_pred = predict(trained_net, X_test); % 反归一化预测结果 Y_pred = Y_pred .* max(train_data) + min(train_data); Y_test = Y_test .* max(train_data) + min(train_data); % 绘制预测结果 figure plot(Y_test(:,1), 'b') hold on plot(Y_pred(:,1), 'r') legend('真实值', '预测值') title('负荷预测结果') xlabel('时间步长') ylabel('负荷值')

% 载入数据 res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %%反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - test_set(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - test_set(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 %%绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); 帮我修改一下这段代码

解决该代码存在的问题function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = zeros(n, n); for i = 1:n for j = i+1:n dist(i,j) = sqrt((position(i,1)-position(j,1))^2 + (position(i,2)-position(j,2))^2); dist(j,i) = dist(i,j); end end % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent, u); pv = find(parent, v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = 0; for i = 1:n d = inf; for j = 1:length(centers) d = min(d, dist(i,centers(j))); end s1 = s1 + d; end % 计算维修道路总里程S2 s2 = 0; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); if ismember(u, centers) || ismember(v, centers) s2 = s2 + w; end end % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = inf; c = 0; for j = 1:length(centers) if dist(i,centers(j)) < d d = dist(i,centers(j)); c = j; end end plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1:' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2:' num2str(s2)]); end

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