matlab画SPC控制图

在MATLAB中绘制SPC（统计过程控制）控制图是一个常用的数据可视化手段，它帮助检查生产过程的质量稳定性。例如，常用的控制图有Xbar-R图、p-chart（缺陷率图）和UCL-LCL图（上下控制限图）。以下是基本步骤：

假设你有一组质量测量数据：

% 假设数据集
data = randn(100, 1); % 示例数据，代表100次产品测量结果

% Xbar-R控制图示例
figure;
[xbar, r, stats] = cands(data, 'XBar', 'Range'); % 使用cands函数绘制
% xbar - 样本均值
% r - 样本范围
% stats - 控制限信息和统计数据

% 绘制控制图
subplot(2,1,1);
hold on; % 保持当前图形以便添加更多元素
bar(xbar, r, 'FaceColor', [0.8 0.8 1]); % Xbar部分，白色背景
xlim([0 length(data)]);
xticks(1:length(data)+1, 1:length(data)); % 显示每个观察点编号
xlabel('测量次数');
ylabel('测量值');
title('Xbar-R 控制图');

% 添加控制限制线
upper_limit = stats.UpperControlLimit;
lower_limit = stats.LowerControlLimit;
line([1 length(data)], [upper_limit upper_limit], 'Color', 'r', 'Linewidth', 1.5, 'DisplayName', '上控制限');
line([1 length(data)], [lower_limit lower_limit], 'Color', 'g', 'Linewidth', 1.5, 'DisplayName', '下控制限');

% 绘制中心线（均值）
center_line = stats.Mean;
line(1:length(data), center_line, 'Color', 'k', 'Linewidth', 1, 'DisplayName', '均值');

% 美化图例
legend('数据点','上控制限','下控制限','均值');

% p-chart示例（如果数据适合）
[p, stats_p] = cands(data, 'p'); % 如果你想做缺陷率控制图，这里使用p代替XBar
...

以上代码会创建一个包含Xbar-R图和可能的p-chart的图形。每种图表都有其特定的应用场景和控制规则。