已知质量矩阵和刚度矩阵数据的excel文件，求MAC矩阵的最大非对角元素值与传感器数量变化趋势matlab代码

以下是使用MATLAB计算MAC矩阵的最大非对角元素值与传感器数量变化趋势的示例代码：

% 从Excel文件中读取质量矩阵和刚度矩阵数据
filename = '数据.xlsx';  % 替换为您的Excel文件路径
sheet = 1;  % Excel文件中的工作表索引
massMatrix = xlsread(filename, sheet, 'A1:C3');  % 质量矩阵数据范围
stiffnessMatrix = xlsread(filename, sheet, 'A5:C7');  % 刚度矩阵数据范围

% 初始化传感器数量和最大非对角元素值向量
numSensors = [];
maxNonDiagMAC = [];

% 计算每个传感器数量下的MAC矩阵的最大非对角元素值
for num = 2:size(massMatrix, 2)
    numSensors = [numSensors, num];
    massSubMatrix = massMatrix(:, 1:num);  % 质量子矩阵，取前num列数据
    stiffnessSubMatrix = stiffnessMatrix(:, 1:num);  % 刚度子矩阵，取前num列数据
    MAC = abs(stiffnessSubMatrix' * massSubMatrix * stiffnessSubMatrix);  % 计算MAC矩阵
    nonDiagMAC = MAC - diag(diag(MAC));  % 去除对角线元素
    maxNonDiagMAC = [maxNonDiagMAC, max(nonDiagMAC, [], 'all')];
end

% 绘制传感器数量与最大非对角元素值的趋势曲线
figure;
plot(numSensors, maxNonDiagMAC, 'o-');
xlabel('Number of Sensors');
ylabel('Max Non-Diagonal MAC');
title('Trend of Max Non-Diagonal MAC with Number of Sensors');
grid on;

在上述代码中，我们假设Excel文件中的质量矩阵数据范围为A1:C3，刚度矩阵数据范围为A5:C7。您需要根据实际情况修改这些范围。

通过循环遍历不同的传感器数量，我们计算每个传感器数量下的MAC矩阵，然后提取最大非对角元素值，并将其存储在`maxNonDiagMAC`向量中。最后，我们使用`plot`函数绘制传感器数量与最大非对角元素值的趋势曲线。

请确保您的Excel文件中的数据与代码中指定的范围相匹配，并且包含正确的质量矩阵和刚度矩阵数据。

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