为上述代码增加绘图功能

时间: 2024-04-21 13:26:18 浏览: 10
为了为上述代码增加绘图功能,我们可以使用MATLAB作为绘图工具。具体实现过程如下: 1. 将代码中的printf语句替换为向MATLAB发送数据的语句,例如: ```c fprintf(matlab, "%f,%f,%f,%f,%f,%f,%f\n", t, Theta_e, Theta_e_dot, Theta_pll, i_a, i_b, i_c); ``` 其中,matlab是与MATLAB通信的文件指针。 2. 在MATLAB中,编写一个脚本来接收数据并绘制图形,例如: ```matlab clear all; close all; clc; %% 打开串口 s = serial('COM4'); % 根据实际情况更改串口号 set(s, 'BaudRate', 115200); fopen(s); %% 初始化数据 T = 0.001; t = 0:T:30; N = length(t); Theta_e = zeros(N, 1); Theta_e_dot = zeros(N, 1); Theta_pll = zeros(N, 1); i_a = zeros(N, 1); i_b = zeros(N, 1); i_c = zeros(N, 1); %% 接收数据 for i = 1:N data = fscanf(s, '%f,%f,%f,%f,%f,%f,%f\n', [1, 7]); Theta_e(i) = data(2); Theta_e_dot(i) = data(3); Theta_pll(i) = data(4); i_a(i) = data(5); i_b(i) = data(6); i_c(i) = data(7); end %% 绘图 figure(1); subplot(3, 1, 1); plot(t, Theta_e); ylabel('Theta_e'); subplot(3, 1, 2); plot(t, Theta_e_dot); ylabel('Theta_e_dot'); subplot(3, 1, 3); plot(t, Theta_pll); ylabel('Theta_pll'); xlabel('Time'); figure(2); subplot(3, 1, 1); plot(t, i_a); ylabel('i_a'); subplot(3, 1, 2); plot(t, i_b); ylabel('i_b'); subplot(3, 1, 3); plot(t, i_c); ylabel('i_c'); xlabel('Time'); %% 关闭串口 fclose(s); delete(s); ``` 在该脚本中,我们首先打开了与C语言代码通信的串口,并初始化了绘图所需的数据和时间向量。然后,我们通过循环接收C语言代码发送的数据,并将数据保存到相应的数组中。最后,我们绘制了两个图形,分别包含三个子图,分别绘制了电机角度、角速度、PLL输出以及三相电流的变化。需要注意的是,该脚本中的串口号需要根据实际情况进行更改。 希望这个示例能够对您有所帮助。

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优化下列代码:% Given data h = [0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33]; D = [1.2 0.91 0.66 0.47 0.31 0.19 0.12 0.075 0.046 0.029 0.018 0.011]; % Plot 1: Both axes linear scale subplot(2, 2, 1); plot(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('Both Axes Linear Scale'); grid on; % Plot 2: h with log axis, D with linear axis subplot(2, 2, 2); semilogx(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('h Log Axis, D Linear Axis'); grid on; % Plot 3: h with linear axis, D with log axis subplot(2, 2, 3); semilogy(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('h Linear Axis, D Log Axis'); grid on; % Plot 4: Both log axes subplot(2, 2, 4); loglog(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('Both Log Axes'); grid on; % Determine best-fit function and coefficients % Based on the plots, it appears that an exponential function may fit the data well. % Fit the data with an exponential function: D = a * exp(b * h) fit_func = @(c, x) c(1) * exp(c(2) * x); % Function to fit coefficients_exp = lsqcurvefit(fit_func, [1 1], h, D); % Fitting using least squares % Generate points for the best-fit function h_fit = linspace(min(h), max(h), 100); D_fit = fit_func(coefficients_exp, h_fit); % Plot the best-fit function and data points with linear axes figure; plot(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); hold on; plot(h_fit, D_fit, 'r-', 'LineWidth', 1.5); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('Best-Fit Exponential Function with Linear Axes'); legend('Data Points', 'Best-Fit Exponential Function', 'Location', 'northwest'); grid on; hold off; % Display the coefficients of the best-fit function a = coefficients_exp(1); b = coefficients_exp(2); fprintf('Best-fit exponential function: D = %.4f * exp(%.4f * h)\n', a, b);

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