随笔分类 - 01matlab相关
摘要：function [x,y]=interpSet(a,b,m,n) %原始数据a,b；间隔m个数据取点，新生成数据插值个数n x1=1; for i=1:m:length(a) a1(x1)=a(i);b1(x1)=b(i);x1=x1+1;end old_x=1:1:length(a1);new_
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摘要：plot (a,b,'color',[0 168 225]/255,'LineStyle','-.','Linewidth', 1.5,'MarkerFaceColor','g');hold on; plot (c,d,'color',[153 204 0]/255,'LineStyle','-.'
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摘要：xx=10; maker_idx_1 = 1:ceil(length(a)/xx):length(a);maker_idx_1(length(maker_idx_1)+1)=length(a); maker_idx_2 = 1:ceil(length(c)/xx):length(c);maker_i
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摘要：figure(3) pcolor(time,yData',data1.ConVel') shading interp; colorbar; color_1=[0,0,1]; color_2=[1,1,1]; color_3=[1,0,0]; num12=45;num23=25; R_mat=[lin
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摘要：file_id = 'XXX.cnv'; data1 = readtable(file_id,"FileType","text"); 例如将.cnv格式文件以txt形式打开
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摘要：file_id = 'xxx.txt'; data1 = readtable(file_id); data2 = data1{91:end,1}; x=1; for i=1:1:length(data2) result1 = split(num2str(data2{i,1}), ' ');% 分割元
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摘要：xlabel('\it\fontname{Times New Roman}δ\rm\fontname{Times New Roman}/mm','rotation',0,'Position',[2,-0.06,-0.55]);%X % xlabel('\it\fontname{Times New R
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摘要：%************************************* 咸鱼：毛毛毛毛（tb8392689278） %************************************* # 2023.11.20 CSDN.Renew.V1 修改原有文档中运行步骤（见下）各版本、场景通用
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摘要：可自行设置拟合多项式形式 直接调用即可 调用格式： [PPb5_xi,PPb5_yi]=Poly_Drizzly(PPb5_x, PPb5_y); 子程序： function [xi, yi] = Poly_Drizzly1(x, y) %已知函数，示例顺序为：函数， 'independent',
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摘要：[file,path] = uigetfile('*.csv'); fileName = [path, file]; file_id = fopen(fileName, 'r'); %file_id = fopen('623.csv'); file_id = fopen('623.csv'); C
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摘要：subplot(m,n,[i,j,k,l]); 也就是说把第i、j、k、l个子窗合成一个图窗来画图。给个例子： subplot(3,2,[1 2 3 4]);subplot(3,2,[5,6])
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摘要：1. 字符串赋值给数组 A{1, 1} = 'Hello'; % 将字符串 'Hello' 赋值给 A 的第一行第一列 A{2, 1} = 'World'; % 将字符串 'Hello' 赋值给 A 的第一行第二列 % 注意字符串数组赋值时需要采用大括号，采用小括号会报错数组大小不兼容 2. 字符串
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摘要：% 时间点设置，起止时间(时间点，如7点15分35秒→071535000。注意：起始时间为早六点 060000000)，精确到毫秒 t1_sfm='060000000'; t2_sfm='060000005'; % 时间对应关系换算 t1 = getTime(t1_sfm) t2 = getTime
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摘要：不调用matlab自带emd(x)函数，将其内容简化为如下部分EMD分解基础步骤可以参见：[意念回复：经验模态分解（EMD）](https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/124661068?spm=1001.2014.3001.550
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摘要：% EMD 计算经验模式分解 % % % 语法 % % % IMF = EMD(X) % IMF = EMD(X,...,'Option_name',Option_value,...) % IMF = EMD(X,OPTS) % [IMF,ORT,NB_ITERATIONS] = EMD(...)
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摘要：t = 0:0.01:10; % 时间范围 freq = 5; % 振荡频率 amp = 1; % 初始振幅 duration = 5; % 振荡持续时间 decay_rate = 0.1; % 衰减速率 y = amp*sin(2*pi*freq*t).*exp(-decay_rate*t); %
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摘要：1.自变量为2维向量的粒子群算法首先还是从最简单的开始，关于自变量为2维的粒子群算法，其代码的实现过程可以参考上一讲的博客，这里我对于该代码进行了一些改进。主要改进就是增加了一个自适应变异机制，即每次算法计算周期，都有一定的概率随机改变某一个个体的数值，从而提高了整个粒子群的寻优能力。关于这个能力，
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摘要：Matlab/Simulink FFT属兔图重新绘制
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摘要：close all; clear all; clc; %**注：直接运行将本文件与导出数据放置在同一文件夹运行，可得设置好的.fig文件 %**选择编辑-幅值图窗即可图片复制到word/visio等文件中处理 m=load('1.mat'); a=m.DataExport.line_1.x; b=m
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