改写以下代码为python：figure %set(gcf,'visible','off') warning off all; Signal3=Signal2(1:length(Signal2),:); D11=Signal3(:,2); Y11=log(Signal3(:,3)); Y22=Signal3(:,8); Y22(find(isnan(Y22)==1)) = 0; [AX1,H11,H12]=plotyy(D11,Y11,D11,Y22); set(get(AX1(1),'Ylabel'),'string','log(Price)','color','k','Fontsize',8); set(get(AX1(2),'Ylabel'),'string','CCPI_q','color','k','Fontsize',8); step1=(max(D11)-min(D11))/5; TICK=[D11(1) D11(328) D11(529) D11(751) D11(987) D11(1220) D11(2492) D11(2698) D11(end)]; set(AX1(1),'ylim',[-4,10],'xlim',[min(D11),max(D11)],'Xtick',TICK,'Fontsize',8); set(AX1(2),'ylim',[0,max(Y22)],'xlim',[min(D11),max(D11)],'Xtick',TICK,'Fontsize',8); set(gca,'Xticklabel',datestr(TICK,'yyyy.mm.dd'),'Fontsize',8); tick2=(max(Y22)-0)/7; set(AX1(1),'Ytick',-4:2:10,'Ycolor','k'); set(AX1(2),'Ytick',0:tick2:(max(Y22)),'Ycolor','k'); ytick=get(AX1(2),'Ytick'); for i = 1:length(ytick) yticklabel{i} = sprintf('%.2f',ytick(i)); end set(AX1(2),'Yticklabel',yticklabel); set(H11,'linestyle','-','color','k','linewidth',1); set(H12,'linestyle','-','color','r','linewidth',1); set(gcf,'unit','centimeters','position',[0,0,32,11]) grid on q=q*100;

时间: 2023-08-06 09:11:32 浏览: 82
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure() plt.gca().set_visible(False) plt.warning('off') Signal3 = Signal2[:len(Signal2), :] D11 = Signal3[:, 1] Y11 = np.log(Signal3[:, 2]) Y22 = Signal3[:, 7] Y22[np.isnan(Y22) == 1] = 0 fig, AX1 = plt.subplots() H11, = AX1.plot(D11, Y11, color='k', linestyle='-', linewidth=1) H12, = AX1.plot(D11, Y22, color='r', linestyle='-', linewidth=1) AX1.set_ylabel('log(Price)', color='k', fontsize=8) AX2 = AX1.twinx() AX2.set_ylabel('CCPI_q', color='k', fontsize=8) AX1.set_ylim(-4, 10) AX2.set_ylim(0, max(Y22)) step1 = (max(D11) - min(D11)) / 5 TICK = [D11[0], D11[327], D11[528], D11[750], D11[986], D11[1219], D11[2491], D11[2697], D11[-1]] AX1.set_xlim(min(D11), max(D11)) AX1.set_xticks(TICK) AX1.set_xticklabels([str(d) for d in TICK], fontsize=8) AX1.set_yticks(np.arange(-4, 12, 2)) AX2.set_yticks(np.arange(0, max(Y22), max(Y22) / 7)) ytick = AX2.get_yticks() yticklabel = ['%.2f' % y for y in ytick] AX2.set_yticklabels(yticklabel) plt.grid(True) plt.gcf().set_size_inches(32, 11) q = q * 100
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fileNames = {'0 frame.txt', '1 frame.txt', '2 frame.txt', '3 frame.txt', '4 frame.txt', '5 frame.txt', '6 frame.txt', '7 frame.txt', '8 frame.txt', '9 frame.txt'}; data = zeros(292, 282, 10); for i = 1:10 filename = fileNames{i}; data(:, :, i) = readmatrix(filename); end for row = 1:292 for col = 1:282 figure('Visible', 'off'); hold on; x = 1:10; y = reshape(data(row, col, :), [1, 10]); plot(x, y); hold off; title_str = sprintf('Row %d, Column %d', row, col); title(title_str); saveas(gcf, sprintf('plot_%d_%d.png', row, col)); close gcf; end end

这段代码的作用是读取一系列以数字命名的文本文件，并将文件中的数据存储在一个三维数组中。然后，对于数组中的每个元素，使用其中的数据绘制一个折线图，并将图像保存为PNG文件。 具体流程如下： 1. 定义一个包含...

解释一下这段代码：x = 1:5; % 手指个数 y = 1:15; % 特征个数 z = xlsread('F:\桌面\Grasp\Code\Feature_finger_acc.xlsx'); % 识别准确率 % 绘制三维柱状图 figure; set(gcf, 'Color', 'white'); b = bar3(z); % 设置坐标轴标签 xlabel('Fingers'); ylabel('Features'); zlabel('Accuracy'); % 设置刻度标签 set(gca, 'XTick', 1:numel(x), 'XTickLabel', x); set(gca, 'YTick', 1:numel(y), 'YTickLabel', y); % 调整颜色映射 colormap("jet"); % 高度越高颜色越红，越低颜色越蓝 % 调整颜色范围 caxis([0, 1]); % 颜色范围从0到1 % 添加图例 colorbar; % 设置每个柱子的颜色随高度变化 for i = 1:length(b) zdata = b(i).ZData; % 获取柱子高度 b(i).CData = zdata; % 设置顶点颜色 b(i).FaceColor = 'interp'; % 插值颜色 end xlim([0.5 5.5]); % x轴从1到5 ylim([0.5 15.5]); % y轴从1到10

这段代码是用来绘制一个三维柱状图，展示特征识别准确率的分布情况。 首先，定义了变量x、y和z。x表示手指个数，y表示特征个数，z是一个Excel文件中读取的识别准确率数据。 接下来，创建一个新的图形窗口，并设置...

将代码转化为画二维图形的代码：x0=zeros(100,1)'; y0=zeros(100,1)'; z0=zeros(100,1)'; k=1 x1= linspace(-2, 2, 10); y1= linspace(-2, 2, 10); for i = 1:length(x1) for j = 1:length(y1) M(k,:) = [x1(i) y1(j)]; % M中是均匀采样点的坐标 k = k+1; end end x0 = M(:, 1); % 提取 M 的第一列，即 x1 列 y0 = M(:, 2); % 提取 M 的第二列，即 y1 列 for i = 1:100 z0(i) = sin(pix0(i)/2) + cos(pix0(i)/3); end figure(1); plot3(x0,y0,z0,''); %RBF sigma=0.2; x_g=zeros(100,100); for j=1:100 for k=1:100 dist=sqrt((x0(j)-x0(k))^2+(y0(j)-y0(k))^2); x_g(j,k)=exp(-(dist)/2sigma^2);%gauss %x_g(j,k)=((dist)^2+1)^0.5; end end w=x_g\z0'; x_hat = linspace(-2, 2, 100); y_hat = linspace(-2, 2, 100); z_g=zeros(length(x_hat),length(x_hat)); for p=1:length(x_hat) for n=1:length(x_hat) for m=1:100 dist2=sqrt((x0(m)-x_hat(p))^2+(y0(m)-y_hat(n))^2); f=w(m)exp(-(dist2)/2sigma^2);%gauss %f=w(m)*((dist2)^2+1)^0.5; z_g(p,n)=z_g(p,n)+f; end z_real=x_hat(p)exp(-x_hat(p)^2+y_hat(n)); end end figure(2) mesh(x_hat,y_hat,z_g'); %set(gcf, 'Renderer', 'ZBuffer'); axis([-2 2 -2 2 -2 2]); E_max=max(max(abs(z_g-z_real))); E_avg=mean(mean(abs(z_g-z_real))); fprintf('均方根误差最大值为 %.4f\n', E_max) fprintf('均方根误差平均值为 %.4f\n', E_avg) x = [1]; y1 = E_max; y2 =E_avg; % 绘制第一组数据的图形，使用红色实线 figure(3) plot(x, y2, ''); hold on;

好的，以下是将代码转化为画二维图形的代码： matlab % 均匀采样点 x0 = zeros(100, 1)'; y0 = zeros(100, 1)'; z0 = zeros(100, 1)'; k = 1; x1 = linspace(-2, 2, 10); y1 = linspace(-2, 2, 10); for i = 1:...

将MATLAB代码： h = figure(2); set(gcf,‘position’,[800 300 500 420]) imagesc(F) title(‘RPM’) saveas(h,‘RPM_11.bmp’) 转换为python代码

以下是如何将您提供的MATLAB代码转换为Python代码： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设F是numpy数组，如果不是，需要根据实际情况进行调整 # 假设F是你要显示的图像矩阵 # F =...

clear ; close all; clc; %% 阵列信息 N = 16; d =1/2 ; % 均匀加权标准线列阵 %% 波束图绘制 % 均匀加权 Wt = [1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1]/16; theta_t = 90*pi/180; % 扫描方位角 theta_angle = 0:0.1:180; % 以0.1°为间隔从0°到180°对空间进行扫描 theta = theta_angle*pi/180; Vk = exp(-1i*2*pi*cos(theta_t)*d*(0:N-1)).'; % 阵列流型 B_0 = zeros(size(theta)); for i = 1:length(theta) p = exp(1i*2*pi*cos(theta(i))*d*(0:N-1)).'; % p列向量 p = Vk.*p; B_0(i) = Wt'*p; end B_0 = 20*log10(abs(B_0)/max(B_0)); % 归一化波束图（dB） % 绘图 figure(1) set(gcf,'color','white') plot(theta_angle, B_0, 'linewidth', 1.5,'Color','k'); grid on; xlim([0,180]); ylim([-50,0]); title('波束图 (N=16)'); 上述代码我想在绘制的图像中横坐标只显示0 90 180 这三个横坐标点 怎么更改

以下是更改后的代码： matlab clear; close all; clc; %% 阵列信息 N = 16; d = 1/2; % 均匀加权标准线列阵 %% 波束图绘制 % 均匀加权 Wt = ones(N, 1) / N; theta_t = 90 * pi / 180; % 扫描方位角 theta_...

帮我看一下这段代码有什么问题 clear all; fname='G:\CMIP6 data\map_hed\ACCESS-CM2\ssp126.xlsx'; [data]=xlsread(fname); lat = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lat'); lon = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lon'); % [x,y]=meshgrid(lon,lat); filename4=('E:\XB\xibei\NewFolder\xeibei84.shp'); Shape=shaperead(filename4); Sx=Shape.X;Sy=Shape.Y; R=m_shaperead('E:\XB\xibei\xb_wang');clf; close all a=find(lon>=70 & lon<=140); b=find(lat>=20 & lat<=60); lon_num=length(a);lat_num=length(b); lonn=lon(a,:);latt=lat(b,:); % D=num2cell(data); for i=1 for g=1:length(lon); x=lon(g); for h=1:length(lat); y=lat(h); U=inpolygon(x,y,Sy,Sx); if U==0 data(g,h,:)=nan; end end end end set(gcf,'Position',[0.1 0.1 1500 1000]); [X,Y]=meshgrid(lonn,latt);hold on; m_proj('miller','lon',[70 110],'lat',[30 50]); uu=m_pcolor(X,Y,data'); shading interp; set(uu,'edgecolor','none') % m_grid('linewi',2,'linest','none','xtick',[70:5:115],'ytick',[30:5:50],'fontsize',22,'linewidth',2); % WBGYR % colorbar % h=colorbar('eastoutside'); colormap('autumn'); colorbar; % set(h,'ticks',[-0.1:0.05:0.3],'linewidth',2,'fontsize',22); % caxis([-0.1 0.3]); for v=1:length(R.ncst) m_line(R.ncst{v}(:,1),R.ncst{v}(:,2),'Color','k','Linewidth',0.5); end hold on; % title(' ','fontsize',25); % saveas(figure(1),'spatial.tif') % close all %

这段代码存在以下问题： 1. 变量命名不规范，例如变量名“data”不具体，不易于理解代码的含义。 2. 缺少注释，不便于理解代码的功能和实现方法。 3. 某些变量未初始化，例如变量“Shape”应该先初始化再进行赋值...

t = -2:0.01:2; T = [15,25,51,101]; for k = 1:length(T) a=0; for n = 1:2:T(k) b=exp(1i*n*pi*t)/n; a=a+b; end y=2*a/(1j*pi); x=0.5*square(pi*t); figure; p=plot(t,real(y),t,x); axis([-2,2,-0.8,0.8]); set(gca,'XTick',-2:1:2) set(gca,'YTick',-0.8:0.4:0.8) set(gca,'XTickLabel',{'-2','-1','0','1','2'}) set(gca,'YTickLabel',{'-0.8','-0.4','0','0.4','0.8'}) xlabel('自变量') ylabel('函数值') titlemsg=sprintf('吉布斯现象N=%d的合成波形',T(k)); title(titlemsg) text(0,-0.5,'\leftarrow 方波函数','HorizontalAlignment','left') set(gcf,'Color','w') hold on end

Null is a term that represents the absence of a value or data in a database or programming language. It can be used to denote a missing or undefined value, empty space, or an unknown value....

代码修正，求出插值曲线和原图的对比：x0=zeros(100,1)'; z0=zeros(100,1)'; x0= linspace(-4, 4, 100); for i = 1:100 z0(i) = sin(pix0(i)/2) + cos(pix0(i)/3); end figure(1); plot(x0,z0,'k-'); k=1 %RBF sigma=0.2; x_g=zeros(100,1)'; for j=1:100 dist=sqrt((x0(j))^2); x_g(j)=exp(-(dist)/2sigma^2);%gauss %x_g(j,k)=((dist)^2+1)^0.5; end w=x_g\z0'; x_hat = linspace(-2, 2, 100); z_g=zeros(length(x_hat),1); for p=1:length(x_hat) for m=1:100 dist2=sqrt((x0(m)-x_hat(p))^2); f=w(m)exp(-(dist2)/2sigma^2);%gauss %f=w(m)((dist2)^2+1)^0.5; z_g(p)=z_g(p)+f; end z_real=sin(pix_hat(p)/2) + cos(pix_hat(p)/3); end figure(2) plot(x_hat,z_g'); %set(gcf, 'Renderer', 'ZBuffer'); axis([-4 4 -2 2]); E_max=max(max(abs(z_g-z_real))); E_avg=mean(mean(abs(z_g-z_real))); fprintf('均方根误差最大值为 %.4f\n', E_max) fprintf('均方根误差平均值为 %.4f\n', E_avg) x = [1]; y1 = E_max; y2 =E_avg; % 绘制第一组数据的图形，使用红色实线 figure(3) plot(x, y2, '*'); hold on;

好的，您可以使用以下代码来画出插值曲线和原图的对比： % 绘制原图 figure(1); plot(x0, z0, 'k-'); title('原图'); xlabel('x'); ylabel('y'); % 绘制插值曲线 figure(2); plot(x_hat, z_g, 'r-', x_hat, z_...

def Draw_Classification_Map(label, name: str, scale: float = 4.0, dpi: int = 400): ''' get classification map , then save to given path :param label: classification label, 2D :param name: saving path and file's name :param scale: scale of image. If equals to 1, then saving-size is just the label-size :param dpi: default is OK :return: null ''' fig, ax = plt.subplots() numlabel = np.array(label) v = spy.imshow(classes=numlabel.astype(np.int16), fignum=fig.number) ax.set_axis_off() ax.xaxis.set_visible(False) ax.yaxis.set_visible(False) fig.set_size_inches(label.shape[1] * scale / dpi, label.shape[0] * scale / dpi) foo_fig = plt.gcf() # 'get current figure' plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) foo_fig.savefig(name + '.png', format='png', transparent=True, dpi=dpi, pad_inches=0) pass怎么才能把这段代码输出的超像素级图片转换为像素级图片

要将超像素级别的图片转换为像素级别的图片，需要进行图像分割的反过程。一种简单的方法是，对于每个超像素，使用超像素中心点的值来填充整个超像素区域。可以使用 OpenCV 中的函数 watershed 对图像进行分割，...

clc clf clear all; tic Nt = 1; G = 4; N = 20; %number of RIS Ng = N/G; Nr = 3; %number of receive antenna It = 80000; M = 4; B = log2(G) + log2(M); W = 8; snr = -10:2:12; %signal-to-noise rate sigma = sqrt(1./(10 .^ (snr / 10 )) ); %sigma MPSK = pskmod(0:M-1,M); %Q = diag([chirp_table{1,chirp_nck(randi(size(chirp_nck,1)),:)}]) %Q=blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{4},Fi_table{9},Fi_table{11}); %Q=diag(reshape(hadamard_code,1,K*N));%blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{1},Fi_table{1}); diag([1 -1 1 -1 1 1 -1 -1]) for ii = 1:size(sigma,2) %parallel computing errorBits = 0; snr(ii) tic parfor jj = 1 : It h1=(randn(N,Nt)+1j*randn(N,Nt))/sqrt(2); h2=(randn(Nr,N)+1j*randn(Nr,N))/sqrt(2); hd=(randn(Nr,Nt)+1j*randn(Nr,Nt))/sqrt(2); Q = zeros(N,N,G); for kk = 1:G Q((kk-1)*Ng+1:kk*Ng,(kk-1)*Ng+1:kk*Ng,kk)=diag(exp(1j*2*pi*rand(1,Ng))); end for uu = 1:W inputIndex_group = randi(G); inputIndex_psk = randi(M); Q_choose = Q(:,:,inputIndex_group); St = MPSK(inputIndex_psk); V = (randn(Nr,1 ) + 1j*randn(Nr,1) ) ./sqrt(2) .*sigma(ii); %noise matrix Yt = (h2*Q_choose*h1+hd) * St + V; dis = zeros(G,M); for mm = 1:G for nn = 1:M dis(mm,nn) = norm(Yt-(h2*Q(:,:,mm)*h1+hd)*MPSK(nn),"fro"); end end [outputIndex_group,outputIndex_psk] = find(dis== min(min(dis))); %output the decode index errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_group - 1 , log2(G)) ~= de2bi( outputIndex_group -1 , log2(G)) ); %sum of error Bits errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_psk - 1 , log2(M)) ~= de2bi( outputIndex_psk -1 , log2(M)) ); end end toc bers(ii) = errorBits / (It*(W)* B); end toc figure('name','result'); semilogy(snr,bers,color='k',Marker='square',LineStyle='-',LineWidth=2) grid on set(gca, 'LineWidth',1) legend('RM,K=4,N=20,Nr=3,M=4') xlabel("SNR [dB]"); ylabel("BER") set(gcf,'color','w');都用到了什么算法

具体来说，这段代码实现了以下步骤： 1. 初始化参数，包括RIS数量、接收天线数量、调制方式、信噪比范围等等。 2. 进行多次仿真，对于每次仿真，生成随机信道矩阵和反射矩阵，并进行多次发送和接收，每次发送时...

代码解释function Xk=mygoertzel(y) %y为DTMF信号，Xk为205点DFT的前45个值 %函数实现戈泽尔算法 N=205; Xk=[]; for k=1:45 %计算前45个k值 y1=y(1:N); %取y的前205个点 %戈泽尔算法 d1=2*cos(2*pi*k/N); v=filter(1,[1,-d1,1],y1); Y=v(N)^2-d1*v(N)*v(N-1)+v(N-1)^2; Xk=[Xk Y]; end axes(findobj(gcf,'Tag','axes3')); stem(abs(Xk)); title('用戈泽尔算法还原的频谱'); axis([0,46,0,15000]); end

- 计算频率分量的幅值Y，公式为：Y = v(N)^2 - d1 * v(N) * v(N-1) + v(N-1)^2。 - 将Y加入Xk数组中。 - 最后在图像界面上绘制前45个频率分量的幅值。 需要注意的是，这段代码中用到了filter函数来进行滤波操作，...

clc,clear,close all warning off rectangle('position',[12,8.5,2,0.3],'FaceCOlor',[0.5,0.3,0.4]); axis([0,15,-1,10]); hold on plot([13,13],[7,8.5],'r','linewidth',2); y=2:.2:7; M=length(y); x=12+mod(1:M,2)*2; x(l)=13; x(end-3:end)=13; D=plot(x,y); C=0:.1:2*pi;r=0.35; t1=r*sin(C); F1=fill(13+r*cos(C),2+t1,'r'); set(gca,'ytick',(0:2:9)); set(gca,'yticklabels',num2str((-1:3)')); plot([0,15],[3.3,3.3],'black'); H1=plot([0,13],[3.3,3.3],'y'); Q=plot(0,3.8,'color','r'); td=[];yd=[]; T=0; text(2,9,'理想中的弹簧振子简谐振动','fontsize',16); set(gcf,'doublebuffer','on'); while T<12 pause(0.2); Dy=(3/2-1/2*sin((pi*T))*1/2); Y=-(y-2)*Dy+7; Yf=Y(end)+t1; td=[td,T];yd=[yd,Y(end)]; set(D,'ydata',Y); set(F1,'ydata',Yf,'facecolor',rand(1,3)); set(H1,'xdata',[T,13],'ydata',[Y(end),Y(end)]); set(Q,'xdata',td,'ydata',yd); T=T+0.1; end

程序中使用了一些 MATLAB 的函数和命令，比如 rectangle、axis、hold on、plot、mod、fill、set、text 等等。程序的主要部分是一个 while 循环，它不断更新弹簧振子的位置和状态，并将结果显示在图形窗口中。

翻译这串代码：Rer=1; sr=strel('disk',6); C=imclose(U,sr); L=bwlabel(C); B=regionprops(L,'area'); Se=[B.Area]; Sm=max(Se); if Sm>m*n/27 B1=bwareaopen(C,Sm); k_y1=m;k2=m;l2=n; for i=1:m if any(B1(i,:))==1 k_y1=i; break end end for i=k_y1:m if B1(i,:)==0 k2=i; break end end for j=1:n if any(B1(:,j))==1 l_y1=j; break end end for j=l_y1:n if B1(:,j)==0 l2=j; break end end k_y=k2-k_y1; l=l2-l_y1; if k_y>.5*l&&k_y<3*l I1=imcrop(B1,[l_y1 k_y1 l .4*k_y]); [n1 m1]=size(I1); L1=bwlabel(I1); E=regionprops(L1,'area'); Si=[E.Area]; Sm=max(Si); if Sm/(n1*m1)>.3 B2=bwareaopen(I1,floor(.5*Sm)); g_y1=m1; g2=m1; for j=1:m1 if any(B2(:,j))==1 g_y1=j; break end end for j=g_y1:m1 if B2(:,j)==0 g2=j; break end end g=g2-g_y1; figure; imshow(I,'border','tight','InitialMagnification','fit'); hold on h1=line([l_y1+g_y1,l_y1+g_y1+g],[k_y1,k_y1]); h2=line([l_y1+g_y1+g,l_y1+g_y1+g],[k_y1,k_y1+1.1*g]); h3=line([l_y1+g_y1+g,l_y1+g_y1],[k_y1+1.1*g,k_y1+1.1*g]); h4=line([l_y1+g_y1,l_y1+g_y1],[k_y1+1.1*g,k_y1]); h=[h1 h2 h3 h4]; set(h,'Color',[1 0 0],'LineWidth',3); gfframe=getframe(gcf); gffim=frame2im(gfframe); imwrite(gffim,'recg_result.jpg','jpg'); Rer=1; %fid=fopen('re.txt','w'); %fprintf(fid,'%d',Rer); %fclose(fid); else figure;

Rer=1; //将Rer赋值为1 sr=strel('disk',6); //创建一个半径为6的圆形结构元素 C=imclose(U,sr); //对图像U进行闭运算，得到二值图像C L=bwlabel(C); //对C进行连通域标记，得到标记矩阵L B=regionprops(L,'area'); ...

分析以下代码，并且为其作注释：% clear all % clc global m l g m = 2; l = 1; g = 9.8; [t,y] = ode45(@odeBai,[0 10],[-1;0]); figure(1); plot(t,y(:,1),'-.',t,y(:,2),'-.'); grid on figure(2); x0 = 0; y0 = 0; v = VideoWriter('Pen.avi'); open(v); for k=1:200:size(t) x1=l*cos(y(k,1)); y1=l*sin(y(k,1)); link1_x=[0,x1]; link1_y=[0,y1]; line(link1_x,link1_y,'linewidth',2,'color','b') axis equal axis([-1.55 1.55 -1.55 0.55]) grid on; hold on; plot(x0,y0,'o','linewidth',5,'color','r'); frame = getframe(gcf); writeVideo(v,frame); clf; end close(v); function dy = odeBai(t,y) dy = zeros(2,1); tau = PIDController(t,y); dy(1) = y(2); dy(2) = -3 * g / ( m * l )*sin(y(1)) + 3 * tau /(1*1*1); end function tau=PIDController(t,y) % 目标状态 y1_desire = -pi/3; y2_desire = 0; % 控制增益 Kp = 1000; Kd = 500; % 控制力矩 tau = Kp*(y1_desire-y(1))+Kd*(y2_desire-y(2)); end

dy(2) = -3 * g / ( m * l )*sin(y(1)) + 3 * tau /(1*1*1); % 计算单摆的状态变化率 end function tau=PIDController(t,y) % 目标状态 y1_desire = -pi/3; y2_desire = 0; % 控制增益 Kp = 1000; Kd = 500;...

figure(1) set(gcf,'position',[100 100 1200 650] ,'color','w') for i=2013:2022 % suptitle([num2str(i) '年月平均大气可降水量 (mm)']) for j=1:12 temp=tp(:,:,years==i & months==j); monmean(i-2012,j)=mean(temp(:)); subplot(3,4,j) pcolor(LON,LAT,temp'); shading interp colormap(jet); % caxis([0 15]) colorbar ax = gca; title([ num2str(j) ' 月']) ax.XLabel.String = '经度(°)'; ax.XLabel.FontSize = 10; ax.YLabel.String = '纬度(°)'; ax.YLabel.FontSize = 10; ax.FontSize = 10; pause(0.0002) end suptitle([num2str(i) '年月平均大气可降水量 (mm)']) print(gcf,'-djpeg','-r300',['.\Pic\1_' num2str(i) '年月平均大气可降水量.jpg']); clf end

具体来说，figure(1) 表示创建一个名为 1 的新图形窗口，set(gcf,'position',[100 100 1200 650] ,'color','w') 表示设置图形窗口的位置和背景色。 for i=2013:2022 表示循环遍历从 2013 年到 2022 年的每...

解释下段matlab代码 %箱梁几何外形 BoxGirder=load('BoxGirder1.txt','-ASCII'); BoxGirder1=[BoxGirder(1:7,1),BoxGirder(1:7,2)]; BoxGirder2=[BoxGirder(8:12,1),BoxGirder(8:12,2)]; BoxGirder3=[BoxGirder(13:19,1),BoxGirder(13:19,2)]; BoxGirder4=[BoxGirder(20:24,1),BoxGirder(20:24,2)]; hold on; plot(BoxGirder1(:,1),BoxGirder1(:,2),'k','LineWidth',2); plot(BoxGirder2(:,1),BoxGirder2(:,2),'k','LineWidth',2); plot(BoxGirder3(:,1),BoxGirder3(:,2),'k','LineWidth',2); plot(BoxGirder4(:,1),BoxGirder4(:,2),'k','LineWidth',2); axis equal; % %桥面测压点分布图 PressPointFig=load('PressPointFig1.txt','-ASCII'); for i=1:length(PressPointFig)/2 plot([PressPointFig((i-1)*2+1,1),PressPointFig((i-1)*2+2,1)],[PressPointFig((i-1)*2+1,2),PressPointFig((i-1)*2+2,2)],'k','LineWidth',1.5); end hold on; %风向标 annotation('arrow',[0.99 0.89],[0.68 0.68],'LineWidth',1,'HeadStyle','plain','HeadLength',8,'HeadWidth',4); text(max(BoxGirder(:,1))*1.17,10,'Wind','FontSize',9); xlim([-275 350]); ylim([-130 60]); axis off; set(gcf,'unit','centimeters','position',[15,10,14,4.256]) set(gca,'position',[0,0,1,1]) % Position为4元素默认归一化向量 % 绘制图例说明 text(-250,-92,'VIV stage: Beginning VIV Ascent Extreme Descent Ending VIV','FontSize',9); text(-216,-115,'U/fB: 0.99 1.04 1.21 1.32 1.39','FontSize',9);

2. 将BoxGirder矩阵的部分行提取出来，分别存储在BoxGirder1、BoxGirder2、BoxGirder3和BoxGirder4矩阵中，用于绘制不同部分的桥梁几何外形。 3. 使用plot函数绘制桥梁的几何外形，分别使用不同的颜色、...

求出函数图形的最小值点及其坐标：x2= [67,67,67,67,40,43,46,49,52,55,58,61,53,53,53,53,80,80,80,80,40,40,40,40,37,37,37,37,40,40,43,43,43,43,49,49,55,55,52,52,52,52] y2= [40,53,67,80,75,72,69,66,63,60,57,54,40,53,67,80,40,53,67,80,40,53,67,80,72,72,78,78,75,75,72,72,78,78,63,63,63,63,60,60,66,66] z2= [35,35,34,34,63,38,36,33,32,33,34,34,40,34,33,35,43,40,39,39,92,41,34,109,54,37,64,85,66,60,39,35,52,39,33.3,33.4,32.4,32.8,33.4,33.4,33.2,32.9] a=42; %RBF sigma=0.2; x_g2=zeros(a,a); for j=1:a for k=1:a dist3=sqrt((x2(j)-x2(k))^2+(y2(j)-y2(k))^2); x_g2(j,k)=exp(-(dist3)/2*sigma^2);%gauss %x_g(j,k)=((dist)^2+1)^0.5; end end w2 = pinv(x_g2) * z2'; x_hat2 = linspace(30, 80, a); y_hat2 = linspace(30, 80, a); z_g2=zeros(length(x_hat2),length(x_hat2)); z_real2=zeros(length(x_hat2),length(x_hat2)); for p=1:length(x_hat2) for n=1:length(x_hat2) for m=1:a dist4=sqrt((x2(m)-x_hat2(p))^2+(y2(m)-y_hat2(n))^2); f2=w2(m)*exp(-(dist4)/2*sigma^2);%gauss %f=w(m)*((dist2)^2+1)^0.5; z_g2(p,n)=z_g2(p,n)+f2; end z_real2(p,n)=x_hat2(p)*exp(-x_hat2(p)^2+y_hat2(n)); end end figure(4) mesh(x_hat2,y_hat2,z_g2'); %set(gcf, 'Renderer', 'ZBuffer'); axis([20 80 20 80 30 100]);

根据给出的代码和数据，可以看出在第一个循环中，使用了高斯核函数计算了每个点与其他点之间的距离，得到了矩阵 x_g2。然后通过矩阵求逆和矩阵乘法，得到了权重矩阵 w2。在第二个循环中，利用高斯核函数计算每个点与...

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