详细解释这份代码生成的图的横坐标与纵坐标之间的联系% 定义系统参数 R1 = 1; R2 = 2; C = 1; L = 1; % 定义状态空间模型 A = [-1/(R1*C) 0; 0 -1/(R2*C)]; B = [1/(R1*C); 0]; C = [1 0; 0 1]; D = 0; % 定义初始状态和观测噪声方差 x0 = [10; 10]; P0 = diag([100 100]); Q = diag([0.1 0.1]); R = diag([10 10]); % 生成观测数据 t = 0:0.1:10; u = ones(size(t)); v1 = randn(size(t))*sqrt(R(1,1)); v2 = randn(size(t))*sqrt(R(2,2)); y1 = zeros(size(t)); y2 = zeros(size(t)); x = x0; P = P0; for i=1:length(t) x = A*x + B*u(i) + sqrt(Q)*randn(2,1); y = C*x + [v1(i); v2(i)]; y1(i) = y(1); y2(i) = y(2); end % 利用KF算法进行状态估计 x_hat = zeros(2,length(t)); x_hat(:,1) = x0; P_hat = P0; for i=2:length(t) % 预测步骤 x_hat(:,i) = A*x_hat(:,i-1) + B*u(i); P_hat = A*P_hat*A' + Q; % 更新步骤 K = P_hat*C' / (C*P_hat*C' + R); x_hat(:,i) = x_hat(:,i) + K*(C*x_hat(:,i) - [y1(i); y2(i)]); P_hat = (eye(2) - K*C)*P_hat; end % 绘制结果图像 figure; subplot(2,1,1); plot(t, y1, 'r', t, x_hat(1,:), 'b'); legend('真实值', '估计值'); title('节点5电压幅值状态估计'); xlabel('时间'); ylabel('电压幅值'); subplot(2,1,2); plot(t, y2, 'r', t, x_hat(2,:), 'b'); legend('真实值', '估计值'); title('节点6电压幅值状态估计'); xlabel('时间'); ylabel('电压幅值');

在这段代码中，生成的图有两个子图，每个子图有两个曲线。下面解释一下横坐标和纵坐标之间的联系：

第一个子图：
- 横坐标：时间（t）表示。
- 纵坐标：电压幅值（y1）和状态估计值（x_hat(1,:)）表示。

第二个子图：
- 横坐标：时间（t）表示。
- 纵坐标：电压幅值（y2）和状态估计值（x_hat(2,:)）表示。

这些曲线表示了真实的电压幅值和通过卡尔曼滤波算法进行的状态估计值。通过对比真实值和估计值，我们可以评估状态估计的准确性和效果。

在每个子图中，红色曲线表示真实的电压幅值，蓝色曲线表示通过卡尔曼滤波算法估计得到的电压幅值。通过曲线的形状和走势，我们可以观察到状态估计值与真实值之间的差异和一致性。

这个图的目的是比较卡尔曼滤波算法对系统状态的估计效果，通过观察曲线的走势和重合程度，我们可以评估算法的准确性和可靠性。

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function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) %读入实验参数 lambda=str2num(get(handles.edit1,'string'))*1e-9; %读入波长 d=str2num(get(handles.edit2,'string'))*1e-3; %读入孔距 D=str2num(get(handles.edit3,'string')); %读入观察屏距离 %读入观察范围参数 xa=str2num(get(handles.edit4,'string')); %最小的横坐标值 xb=str2num(get(handles.edit5,'string')); %最大的横坐标值 n1=str2num(get(handles.edit6,'string')); %x方向等分份数 ya=str2num(get(handles.edit7,'string')); %最小的纵坐标值 yb=str2num(get(handles.edit8,'string')); %最大的纵坐标值 n2=str2num(get(handles.edit9,'string')); %y方向等分份数 k=2pi/lambda; %计算波数 x=linspace(xa,xb,n1); %x坐标 y=linspace(ya,yb,n2); %y坐标 [x,y]=meshgrid(x,y); r1=sqrt((x-d/2).^2+y.^2+D^2); r2=sqrt((x+d/2).^2+y.^2+D^2); I=(cos(kr1)./r1+cos(kr2)./r2).^2+(sin(kr1)./r1+sin(kr2)./r2).^2; I=I/(max(max(I))); I=I255; axes(handles.axes1) x=linspace(xa,xb,n1); y=linspace(ya,yb,n2); image(x,y,I) colormap(gray(255)) xlabel('x (m)') ylabel('y (m)') title('杨氏双孔干涉条纹')

这段代码是一个MATLAB的回调函数（Callback），用于处理一个名为"pushbutton1"的按钮的点击事件。当用户点击该按钮时，该函数会被调用。

该函数的主要功能如下：

1. 读入实验参数：从GUI界面的文本框中获取波长、孔距和观察屏距离的值，并进行单位转换。

2. 读入观察范围参数：从GUI界面的文本框中获取观察范围的横纵坐标值和等分份数。

3. 计算波数：根据给定的波长计算波数。

4. 生成坐标网格：根据给定的观察范围和等分份数，生成横纵坐标的网格。

5. 计算干涉条纹强度：根据双缝干涉的公式，计算每个坐标点上的干涉条纹强度。

6. 归一化处理：对干涉条纹强度进行归一化处理，使最大值为1。

7. 显示干涉条纹图像：使用MATLAB的图像处理函数image()将干涉条纹强度以灰度图像的形式显示在GUI界面的图像区域中。

8. 设置图像属性：设置图像的坐标轴标签、标题等属性。

请注意，以上代码片段是不完整的，并且缺少了一些变量的定义和计算过程。完整的代码可能包含了GUI界面的创建和其他相关函数的定义。

function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) %读入实验参数 lambda=str2num(get(handles.edit1,'string'))1e-9; %读入波长 d=str2num(get(handles.edit2,'string'))1e-3; %读入孔距 D=str2num(get(handles.edit3,'string')); %读入观察屏距离 %读入观察范围参数 xa=str2num(get(handles.edit4,'string')); %最小的横坐标值 xb=str2num(get(handles.edit5,'string')); %最大的横坐标值 n1=str2num(get(handles.edit6,'string')); %x方向等分份数 ya=str2num(get(handles.edit7,'string')); %最小的纵坐标值 yb=str2num(get(handles.edit8,'string')); %最大的纵坐标值 n2=str2num(get(handles.edit9,'string')); %y方向等分份数 k=2pi/lambda; %计算波数 x=linspace(xa,xb,n1); %x坐标 y=linspace(ya,yb,n2); %y坐标 [x,y]=meshgrid(x,y); r1=sqrt((x-d/2).^2+y.^2+D^2); r2=sqrt((x+d/2).^2+y.^2+D^2); I=(cos(kr1)./r1+cos(kr2)./r2).^2+(sin(kr1)./r1+sin(k*r2)./r2).^2; I=I/(max(max(I))); axes(handles.axes1) x=linspace(xa,xb,n1); y=linspace(ya,yb,n2); mesh(x,y,I) colormap(gray) xlabel('x (m)') ylabel('y (m)') zlabel('光强') title('光强分布') function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) axes(handles.axes1) image([]) function figure1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) function uipanel1_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles) function uipanel1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

这段代码是MATLAB中的一部分，用于处理按钮点击事件和创建图形界面的回调函数。由于代码片段不完整，缺少了一些定义和实现的部分，因此无法给出完整的解释。

其中，`pushbutton2_Callback` 函数处理"pushbutton2"按钮的点击事件，根据输入的实验参数和观察范围参数，计算光强分布，并将结果以三维图形的形式显示在GUI界面的坐标系中。

`pushbutton3_Callback` 函数处理"pushbutton3"按钮的点击事件，清空图像区域。

`figure1_CreateFcn` 函数在创建图形界面时被调用。

`uipanel1_ButtonDownFcn` 和 `uipanel1_CreateFcn` 函数与GUI界面的UI面板有关，但由于代码片段不完整，无法确定其具体功能。

若希望更全面了解这段代码的功能，请提供完整的代码或更多相关信息。