用matlab实现SPC

SPC (Statistical process control) 是一种质量控制方法，用于监控和调整过程，以确保其稳定和可靠性。在 MATLAB 中，可以使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 实现 SPC。

以下是一个基本的 SPC 流程：

1. 收集过程数据。
2. 计算过程平均值和标准差。
3. 绘制控制图，并在图上绘制上下控制限。
4. 监控过程数据是否超出控制限范围。

下面是 MATLAB 代码示例：

% 生成随机数据
data = randn(100,1);

% 计算过程平均值和标准差
mu = mean(data);
sigma = std(data);

% 绘制控制图
figure;
plot(data);
hold on;
plot([1 100], [mu mu], 'r', 'LineWidth', 2);
plot([1 100], [mu+3*sigma mu+3*sigma], '--r');
plot([1 100], [mu-3*sigma mu-3*sigma], '--r');

% 监控过程数据是否超出控制限范围
out_of_control = false;
for i = 1:length(data)
    if data(i) > mu+3*sigma || data(i) < mu-3*sigma
        out_of_control = true;
        disp('Out of control!');
        break;
    end
end

if ~out_of_control
    disp('In control.');
end

在上面的代码中，我们生成了一个长度为 100 的随机数据，并计算了平均值和标准差。然后，我们绘制了数据和控制图，并检查数据是否超出控制限。如果数据超出控制限，则显示“Out of control!”，否则显示“In control.”。