如何在MATLAB中使用OLHS（Orthogonal Latin Hypercube Sampling）方法生成设计-of-experiments (DOE) 矩阵，并允许用户设定变量的参数上下限？

在MATLAB中，你可以使用`lhsdesign`函数来创建正交拉丁超立方抽样(OLHS)设计。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要安装`GlobalOptimization`工具箱，如果尚未安装，可以使用命令 `matlab.addons.toolbox.installToolbox('GlobalOptimization')`。

2. 导入所需的库：

% 如果未导入，添加此行
import GlobalOptimizing.*

3. 设置变量的数量（m）和每组的水平数（k），以及每个变量的参数范围（例如，最小值min_val和最大值max_val）。假设你有5个变量，每个变量需要取3个不同的值：

numVariables = 5;
levelsPerVariable = 3;
variableLimits = [min_val; max_val]; % 一列对应一个变量的上下限

4. 使用`lhsdesign`函数生成OLHS矩阵：

doeMatrix = lhsdesign(numVariables, levelsPerVariable, 'Method', 'orthogonal', 'Center', variableLimits);

这里的 `'Method'` 参数设置为 `'orthogonal'` 表明我们想要的是正交设计，`'Center'` 指定了变量的中心点（这里是上下限的中间值）。

5. 查看生成的设计矩阵：

disp(doeMatrix)

这将显示一个包含实验设计的矩阵，每一行代表一次试验配置，每列对应一个变量。