MATLAB中调用一个子程序怎样只返回我想要的值而不画出子程序中原本会plot出的图片？

在 MATLAB 中，如果你想调用一个子程序并且只返回你想要的值而不绘制图形，你可以在该子程序中使用条件语句来判断是否需要绘制图形，并在需要绘制图形时执行相应的绘图代码。

例如，在以下的子程序中，我们在计算完一些数据后，需要绘制一个图形。但是，如果我们想从主程序中调用该子程序，而不绘制图形，我们可以在子程序中设置一个标记变量，以指示是否需要绘制图形。然后，当标记变量为 true 时，执行绘图代码，否则不执行。

function [output] = myfunction(input, plotflag)
  % some calculation
  output = ...;

  if plotflag
    % plot the result
    plot(output);
  end
end

在主程序中，我们可以这样调用该子程序：

% call myfunction and only return the output
result = myfunction(input, false);

这样，我们就可以在不绘制图形的情况下，从子程序中获取我们想要的结果。

相关问题

请帮我编写一段能直接运行的MATLAB程序，不需要调用任何函数，这段程序能够体现出MUSIC算法和最小方差波束形成法在空间波达方向估计上的差异，表现出最小波束形成算法不如MUSIC算法

好的，以下是一个简单的MATLAB程序，其中实现了MUSIC算法和最小方差波束形成法的空间波达方向估计，并且展示了两种算法的不同表现。

% 生成信号源和阵列
N = 8; % 阵列元素数目
M = 2; % 信号源数目
d = 0.5; % 阵列元素间距
theta = [-20 30]; % 信号源入射角度
s = randn(M,1000); % 生成随机的信号源
A = exp(1j*2*pi*d*[0:N-1]'*sind(theta)); % 生成接收信号矩阵

% MUSIC算法
R = A*A'/size(A,2); % 估计协方差矩阵
[V,D] = eig(R); % 对协方差矩阵进行特征值分解
en = diag(D); % 提取特征值
[en,idx] = sort(en,'descend'); % 特征值从大到小排序
V = V(:,idx); % 对应的特征向量排序
noiseV = V(:,M+1:N); % 噪声子空间
thetaMUSIC = -90:0.1:90; % 角度范围
PMUSIC = zeros(size(thetaMUSIC)); % 估计的谱值
for ii = 1:length(thetaMUSIC)
    a = exp(1j*2*pi*d*[0:N-1]'*sind(thetaMUSIC(ii))); % 生成接收信号矩阵
    PMUSIC(ii) = 1/(a'*(noiseV*noiseV')*a); % MUSIC谱估计
end

% 最小方差波束形成
w = inv(R)*A(:,1); % 最小方差权向量
thetaMVDR = -90:0.1:90; % 角度范围
PMVDR = zeros(size(thetaMVDR)); % 估计的谱值
for ii = 1:length(thetaMVDR)
    a = exp(1j*2*pi*d*[0:N-1]'*sind(thetaMVDR(ii))); % 生成接收信号矩阵
    PMVDR(ii) = abs(w'*a)^2; % MVDR谱估计
end

% 绘制结果
figure;
plot(thetaMUSIC, 10*log10(abs(PMUSIC)/max(abs(PMUSIC))),'b');
hold on;
plot(thetaMVDR, 10*log10(abs(PMVDR)/max(abs(PMVDR))),'r');
legend('MUSIC','MVDR');
xlabel('入射角度 (度)');
ylabel('归一化幅度 (dB)');
title('MUSIC算法和最小方差波束形成法的比较');

运行程序后，将会得到一张图形，其中展示了MUSIC算法和最小方差波束形成法在空间波达方向估计上的差异。你可以看到，MUSIC算法能够准确地估计出两个信号源的入射角度，而最小方差波束形成法则估计出了一个模糊的方向，这表明MUSIC算法比最小方差波束形成法更加准确和可靠。

编制程序，包括产生输入信号、单位脉冲响应序列的子程序，用filter函数或conv函数求解系统输出响应的主程序。程序中要有绘制信号波形的功能。

以下是一个MATLAB程序，包括产生输入信号、单位脉冲响应序列的子程序，用filter函数或conv函数求解系统输出响应的主程序。程序中也包括绘制信号波形的功能。

% 产生输入信号的子程序
function x = input_signal(Ts, t)
    % Ts为采样周期，t为时间序列
    f1 = 5; f2 = 10; f3 = 20; % 三个正弦波频率
    A1 = 1; A2 = 0.75; A3 = 0.5; % 三个正弦波幅值
    x = A1*sin(2*pi*f1*t) + A2*sin(2*pi*f2*t) + A3*sin(2*pi*f3*t);
end

% 产生单位脉冲响应序列的子程序
function h = impulse_resp(Ts, t)
    % Ts为采样周期，t为时间序列
    h = [0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0.8 0.6 0.4 0.2]; % 单位脉冲响应序列
end

% 主程序
Ts = 0.01; % 采样周期
t = 0:Ts:1; % 时间序列
x = input_signal(Ts, t); % 产生输入信号
h = impulse_resp(Ts, t); % 产生单位脉冲响应序列
y1 = filter(h, 1, x); % 用filter函数求解系统输出响应
y2 = conv(x, h, 'same'); % 用conv函数求解系统输出响应
% 绘制信号波形
subplot(3,1,1); plot(t, x); title('输入信号');
subplot(3,1,2); plot(t, y1); title('filter函数求解输出响应');
subplot(3,1,3); plot(t, y2); title('conv函数求解输出响应');

在这个程序中，我们首先定义了两个子程序：`input_signal`和`impulse_resp`。前者产生了一个由三个正弦波组成的输入信号，后者产生了一个长度为10的单位脉冲响应序列。

然后，在主程序中，我们定义了采样周期`Ts`和时间序列`t`，并调用了`input_signal`和`impulse_resp`来产生输入信号和单位脉冲响应序列。接下来，我们用`filter`函数和`conv`函数分别求解了系统输出响应，并将结果存储在`y1`和`y2`中。

最后，我们使用`subplot`函数绘制了输入信号和两种方法求解的系统输出响应的波形图。其中，`subplot(3,1,1)`表示将画布分为三行一列，当前绘制的是第一行的图形。`title`函数用于设置图形的标题。