spc原理matlab代码

SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种用于监控生产过程稳定性的工具，通过收集数据并应用统计分析来识别潜在的问题。在MATLAB中，有现成的库函数如`mpc`、`controlchart`等可以帮助你进行SPC相关的数据分析。

下面是一个简单的例子，展示如何使用MATLAB创建一个Xbar-R控制图（一种常见的SPC控制图）：

% 假设我们有一些制造数据
data = randn(50, 1); % 假设这是50次的产品测量值

% 计算样本均值和极差
mean_values = mean(data);
range_values = std(data);

% 创建Xbar-R控制图
figure;
subplot(2,1,1);
xbar_chart = cands(data, 'XBar', 'R', 'SampleSize', 10); % 使用cands函数创建图表
title('Xbar-R Control Chart');

subplot(2,1,2);
plot(xbar_chart);
hold on; % 添加平均线
line(mean_values, 'r', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Mean');
xlabel('Observation Number');
ylabel('Measurement');
legend('Control Limits', 'Mean', 'Location', 'NorthWest');

在这个例子中，`cands`函数是用来生成控制图的，它会自动计算控制限。`hold on`允许我们在同一图形上添加更多的线，表示均值线。