matlab 中递推画出曲线

在MATLAB中，递推（也称为迭代）通常用于计算动态系统、信号处理或数学模型中的序列数据，并将这些数据点连接起来形成曲线。递推过程涉及到基于当前值计算下一个值的过程，这在诸如滤波、信号估计或时间序列分析等领域非常有用。

例如，假设你想画出一个简单的指数衰减序列，我们可以先定义一个递推函数，比如指数函数：

% 定义递推函数
defunc = @(n, a) a * n; % a是衰减因子，n是从0开始的索引

% 设置初始条件和步长
initial_value = 1;
a = 0.95; % 衰减系数
n = 0:0.1:10; % 序列范围

% 进行递推计算
y = initial_value;
sequence = [initial_value];
for i = 1:length(n)-1
    y = defunc(i+1, a);
    sequence = [sequence; y];
end

上述代码会生成从0到10，步长为0.1的一系列数值，每次递增前一个数乘以0.95。

然后，你可以用`plot`函数将这些点绘制成一条曲线：

plot(n, sequence, 'o-'); % 点线图，'o'表示标记，'-'表示线型
xlabel('时间');
ylabel('递推值');
title('指数衰减曲线');

如果你有特定的递推规则或需要自定义的递归函数，只需替换上面的`defunc`函数即可。

相关问题

已知递推公式matlab拟合曲线代码

递推公式的意思是根据已知的前几个值，推算出下一个值，即从已知的初始值开始，通过公式按照一定的规律逐步计算后续的值。在MATLAB中，我们可以使用拟合曲线的方法来找到递推公式的近似解。

通常情况下，我们可以使用polyfit函数进行拟合曲线的计算。polyfit的语法为：
p = polyfit(x,y,n)
其中，x和y是已知数据的横纵坐标值，n为拟合曲线的阶数。拟合的结果为一个多项式系数的向量p。

下面我们以一个简单的例子来说明如何使用MATLAB进行递推公式的拟合曲线代码。

假设已知一组数据点，x = [1, 2, 3, 4, 5]， y = [1, 4, 9, 16, 25]。我们希望通过拟合曲线来找到递推公式。

我们可以将x和y的数据点通过plot函数进行可视化，例如：
plot(x, y, 'o')

然后，我们可以使用polyfit函数拟合曲线，并得到多项式系数的向量p。
p = polyfit(x, y, 2)

最后，我们可以使用polyval函数来计算拟合曲线上的对应点的纵坐标值，例如：
y_fit = polyval(p, x)

最后，我们可以用plot函数将拟合曲线绘制出来，例如：
hold on
plot(x, y, 'o')
plot(x, y_fit)

通过这样的步骤，我们可以通过拟合曲线的方式来找到递推公式的近似解。当然，拟合曲线只是一种近似的方法，可能无法完全准确地得到递推公式，但可以提供一个参考。

deboor cox递推算法 matlab

DeBoor-Cox递推算法是一种用于计算贝齐尔曲线的算法，它是由康斯坦丁·德布尔和柯克·考克斯于1972年提出的。这个算法在MATLAB中可以用来生成贝齐尔曲线。

要使用DeBoor-Cox递推算法生成贝齐尔曲线，首先需要知道控制点，这些控制点确定了曲线的形状。然后，我们需要选择曲线上的参数值（通常是0到1之间的值），这些参数值决定了曲线上的点的位置。

在MATLAB中，可以通过创建一个长度为n的矢量来表示控制点，其中n是贝齐尔曲线的次数加1。矢量的每个元素代表控制点的坐标。然后，可以通过调用MATLAB的 `spcrv` 函数来计算贝齐尔曲线上的点的坐标。`spcrv` 函数需要以下参数：控制点向量、参数向量、节点向量以及曲线的次数。该函数将返回曲线上的点的坐标。

当我们调用 `spcrv` 函数时，MATLAB使用DeBoor-Cox递推算法来计算曲线上的点的坐标。该算法的基本原理是通过逐步递推计算从低次曲线到高次曲线上的点，最终得到所需的曲线。

总结起来，通过使用MATLAB中的DeBoor-Cox递推算法，我们可以根据给定的控制点来生成贝齐尔曲线。这个算法是计算这些曲线很重要的一部分，它可以通过调用 `spcrv` 函数来实现。