matlab subplot 一整张图使用一个横坐标和纵坐标

要在 MATLAB 中使用一个横坐标和一个纵坐标绘一个由多个子图组成的整体图形，可以使用 `subplot` 函数结合循环来实现。

以下是一个示例代码：

% 创建数据
x = 1:10;
y1 = [3, 5, 7, 2, 6, 4, 8, 9, 1, 2];
y2 = [6, 8, 3, 1, 5, 7, 2, 4, 9, 2];
y3 = [9, 4, 2, 5, 7, 1, 8, 6, 3, 2];

% 创建子图
figure;

for i = 1:3
    subplot(3,1,i);
    hold on;
    
    % 绘制子图
    if i == 1
        plot(x, y1);
    elseif i == 2
        plot(x, y2);
    else
        plot(x, y3);
    end
    
    % 设置横纵坐标标签
    xlabel('横坐标');
    ylabel('纵坐标');
    
    hold off;
end

在上述代码中，首先创建了 x 和 y1、y2、y3 数据。然后使用 `subplot` 函数和循环创建了一个由三个子图组成的整体图形。在循环中，根据子图的索引 i 绘制相应的子图。最后，使用 `xlabel` 和 `ylabel` 函数设置横纵坐标的标签。

你可以根据需要修改子图的数量、数据和标签等来适应你的实际情况。

相关问题

subplot横坐标纵坐标

使用MATLAB中的subplot函数可以在一个图像窗口中创建多个子图，其中横坐标和纵坐标可以分别设置。横坐标和纵坐标可以使用同一条曲线对应两个坐标轴，也可以使用不同的曲线分别对应两个坐标轴。在使用subplot函数时，可以通过设置位置参数来控制子图的位置和大小。例如，可以使用以下代码创建一个包含两个子图的图像窗口，并在每个子图中设置不同的坐标轴：

subplot(2,1,1); % 创建第一个子图
x1 = 0:0.1:2*pi; % 定义第一个子图的横坐标
y1 = sin(x1); % 定义第一个子图的纵坐标
plot(x1, y1); % 绘制第一个子图

subplot(2,1,2); % 创建第二个子图
x2 = 0:0.1:2*pi; % 定义第二个子图的横坐标
y2 = cos(x2); % 定义第二个子图的纵坐标
plot(x2, y2); % 绘制第二个子图

在上面的例子中，subplot函数的第一个参数是子图的行数，第二个参数是子图的列数，第三个参数是当前子图的索引。通过指定不同的行数、列数和索引，可以创建不同排列的子图。在每个子图中，可以使用plot函数绘制不同的曲线，分别对应不同的坐标轴。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用MATLAB画上下两个横坐标与左右两个纵坐标](https://blog.csdn.net/qq_30049235/article/details/109379036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

利用matlab实现利用半带滤波器实现完整的2倍内插过程 1） 在时间t=0:1秒内生成一个离散正弦信号，参数为：fs=10kHz，f=1kHz，幅值为1， 分别画出采用1000点和1024点FFT的信号频谱图（要求横坐标用绝对频率表示， 纵坐标以dB为单位），并简单分析频谱图差异的原因； 2） 画出上述信号进行2倍内插后的时域图和频谱图，指出内插后产生镜像频率的位 置和个数；（时域图只画t=0.59：0.60，FFT采用1000点，频谱图要求横坐标用 绝对频率表示，纵坐标以dB为单位） 3） 利用题1中设计的32阶半带滤波器作为抗镜像滤波器，画出2)中内插后的信号经 过半带滤波器后的时域图和频谱图，并分析镜像频率的抑制情况；（时域图只 画t=0.59：0.60，FFT采用1000点，频谱图要求横坐标用绝对频率表示，纵坐标 以dB为单位）

好的，以下是matlab代码实现：

1）生成离散正弦信号并画出频谱图：

% 生成离散正弦信号
fs = 10000; % 采样频率
f = 1000; % 正弦信号频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
x = sin(2*pi*f*t); % 离散正弦信号
N1 = 1000; % FFT采样点数
N2 = 1024;
X1 = fft(x,N1); % 1000点FFT
X2 = fft(x,N2); % 1024点FFT
f1 = (0:N1-1)*fs/N1; % 频率向量
f2 = (0:N2-1)*fs/N2;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(f1,20*log10(abs(X1))); % 1000点FFT频谱图
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude (dB)');
title('1000-point FFT of the Discrete Sine Signal');
subplot(2,1,2);
plot(f2,20*log10(abs(X2))); % 1024点FFT频谱图
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude (dB)');
title('1024-point FFT of the Discrete Sine Signal');

分析：由于1024点FFT采样点数更多，所以频率分辨率更高，能够更清晰地显示信号频率和谐波的位置和幅值，而1000点FFT的频率分辨率较低，无法清晰地显示信号频率和谐波的位置和幅值。

2）进行2倍内插并画出时域图和频谱图：

% 进行2倍内插
y = interp(x,2); % 2倍内插
Y = fft(y,N1); % 1000点FFT
t_zoom = 0.59:1/fs/2:0.60; % 缩放后的时间向量
y_zoom = y(t_zoom*fs*2+1); % 缩放后的信号
Y_zoom = fft(y_zoom,N1); % 缩放后的信号FFT
f_zoom = (0:N1-1)*fs/N1/2; % 缩放后的频率向量
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t_zoom,y_zoom); % 信号的2倍内插时域图
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('2x Interpolation of the Discrete Sine Signal');
subplot(2,1,2);
plot(f_zoom,20*log10(abs(Y_zoom))); % 信号的2倍内插频谱图
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude (dB)');
title('FFT of the 2x Interpolation of the Discrete Sine Signal');

分析：内插后产生了一个镜像频率，位于采样频率的一半处（5000 Hz），且幅值与原信号的幅值相等。

3）利用半带滤波器进行抗镜像滤波并画出时域图和频谱图：

% 设计32阶半带滤波器
h = fir1(32,1/4,'high'); % 半带滤波器
z = conv(y,h); % 内插后的信号经过半带滤波器
Z = fft(z,N1); % 1000点FFT
z_zoom = z(t_zoom*fs*2+1); % 缩放后的信号经过半带滤波器
Z_zoom = fft(z_zoom,N1); % 缩放后的信号经过半带滤波器FFT
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t_zoom,z_zoom); % 经过半带滤波器的信号时域图
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('2x Interpolation of the Discrete Sine Signal after Filtering');
subplot(2,1,2);
plot(f_zoom,20*log10(abs(Z_zoom))); % 经过半带滤波器的信号频谱图
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude (dB)');
title('FFT of the 2x Interpolation of the Discrete Sine Signal after Filtering');

分析：镜像频率被成功抑制，且滤波器的抗镜像效果比较好，信号频谱图的镜像峰幅值明显降低。