matlab出图程序

第 6 章 数据可视及探索

视觉是人们感受世界、认识自然的最重要依靠。数据可视化的目的：借助几何、色彩媒质表现一堆貌似杂乱的离散数据集合的形态，暴露数据内在关系和总体趋势，进而揭示出数据所传递的内在本质。随着计算机软硬件的发展，能力越来越强的图形表现，反过来对科学计算方法本身也产生了越来越大的影响。 针对符号计算和数值计算，MATLAB配置了两套形式上不同的绘图指令：“图形易绘指令”和“数值绘图指令”。前者配合符号计算，已安排在第5.8节；而本章内容将完全围绕数值绘图展开。 本章将系统地阐述：离散数据表示成图形的基本机理；曲线、曲面绘制的基本技法和指令；特殊图形的生成和使用示例；如何使用线型、色彩、数据点标记凸现不同数据的特征；如何利用着色、灯光照明、反射效果、材质体现和透明度处理渲染、烘托表现高维函数的性状；如何生成和运用标识，画龙点睛般地注释图形；如何表现变址、灰度、真彩图象；如何制作动画等。 随着MATLAB版本的升级，现今的MATLAB 图形窗不再是“单向性的图形显示工具”，而已成为进行“双向性探索的图形交互界面”。为此，占本章四分之一篇幅的第6.8节用于专门叙述全交互式绘图、图形对象属性的交互式设置、绘图用M函数文件的自

1. 用MATLAB命令产生如下信号，并绘出波形图

(1) 2e?1.5tu(t)

t=-2*pi:pi/50:2*pi; a=t>=0;

f(a)=2*exp(-1.5*t(a)); f(~a)=0; plot(t,f)

（2）2sin(2?t??4)

t=-2*pi:pi/50:2*pi; y=2*sin(2*pi*t+pi/4); plot(t,y)

(3) f(t)???2?00?t?1

t?0,t?1t=-5:0.01:5;

y=2*rectpuls(t-0.5,1); plot(t,y) axis equal

2. 已知信号f(t)的波形如图所示，试用MATLAB命令画出f(t?2)、

f(3t)、f(?t)、f(?3t?2)的波形图。

f(t)1?201t

function y=p(t) y1=(t<0&t>=-2);

y2=(-t+1).*(t<=1&t>=0); y=y1+y2

t=-5:0.01:5; y=p(t-2); plot(t,y) axis equal

t=-5:0.01:5; y=p(3*t); plot(t,y) axis equal

t=-5:0.01:5; y=p(-t); plot(t,y) axis equa

数学软件matlab

例5-1 在0≤x≤2 区间内，绘制曲线 y=2e-0.5xcos(4πx) 程序如下： x=0:pi/100:2*pi;

y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x); plot(x,y)

例5-2 绘制曲线 x t sin3 t 。 程序如下： y tsin2

tt=0:0.1:2*pi; x=t.*sin(3*t); y=t.*sin(t).*sin(t); plot(x,y);

例5-3 分析下列程序绘制的曲线。 x1=linspace(0,2*pi,100); x2=linspace(0,3*pi,100); x3=linspace(0,4*pi,100); y1=sin(x1); y2=1+sin(x2); y3=2+sin(x3); x=[x1;x2;x3]'; y=[y1;y2;y3]'; plot(x,y,x1,y1-1)

例5-4 用不同标度在同一坐标内绘制曲线y1=0.2e-0.5xcos(4πx) 和y2=2e-0.5xcos(πx)。 程序如下： x=0:pi/100:2*pi;

y1=0.2*exp(-0.5*

%************************************************************************** % 图像检索——形状特征提取

%利用HU的七个不变矩作为形状特征向量 %Image : 输入图像数据

%n : 返回七维形状特征行向量

%************************************************************************** function n = Shape(Image)

% Image = imread('E:\\\\1\\\\1.jpg'); % [M,N,O] = size(Image); M = 256; N = 256;

%--------------------------------------------------------------------------

%彩色图像灰度化

%--------------------------------------------------------------------------

Gray = double(0.3*Image(:,:,1)+0.

介绍

166

2Tekla Structures 图纸

2.1介绍

Tekla Structures 可以创建5种不同的图纸类型：

?零件图纸 (W = workshop)?构建图纸 (A = assembly)?整体布置图 (G = general)?多构件图 (M = multi)

?

混凝土浇筑图 (C = cast unit)

以上可创建的图纸类型根据用户软件的配置不同而有所区别。

在图纸列表中会看到不同的图纸类型。

点击图纸和报告>图纸列表...打开图纸列表，在类型栏中会显示图纸类型。

钢结构深化 (STD)

标准设计 (SDE)

预制混凝

土深化(PCD)

完整深化 (FUD)

钢筋混凝土深化(RCD)

零件图纸**构件图纸**整体布置图**

***多构件图*

**混凝土浇筑图

*

*

tekla实体培训石头哥QQ529102077

167介绍tekla实体培训石头哥QQ529102077

编号设置1682.2编号设置

在创建图纸前，需要先对模型进行编号。

对模型进行编号：

1.点击图纸和报告>编号>给所有部件编号（全编号），模型中的所有零件和构建都会进行编号。

2.点击图纸和报告>编号>修改过的编号，仅对模型中修改过的零件和构建进行编号。

打开编号设置对话框：

3.点击图纸和报告>编号>

CAD出图比例问题详解

CAD出图比例问题详解2008-10-28 19:09出图比例

关于出图比例

1.你知道你用CAD画出的图打印出来会是多大吗？

2.你知道你图中标注文字打印出来字高是多少mm吗？

3.你能确定你画的1：100的图打印出来比例确实是1：100吗？

这个问题乍一看似乎简单，研究起来却让人越来越糊涂。

对于这个问题在我几年的CAD工作中总结出一些经验，现在来和大家分享一下。

我们需要解决的问题：

1. 无论图纸大小，比例大小，我们要保证打印出来的文字是确定的大小。（例如标注文字高度是3mm）

2. 如果要按照比例出图，那出图的比例是准确的。（例如1：100的图上代表实际尺寸1000mm 的线长度正好是10mm）

为了解决这两个问题，我们需要知道三个概念。

一．画图比例：即我们要画代表实际尺寸1000mm的一条线我们就在电脑上画长1000的线。这就是1：1的画图法。1：1画图法也是我们首选。

二．图纸比例：即我们标在图名旁边的1：100，表示图上1毫米代表实际100mm。三．打印比例：即我们将电脑上的长42000×宽29700的一个图框包括里面的图打印在一张420mm×297mm的A3号图纸上，那我们说我们的打印比例是1：100。

%main_OFDM.m

%一个相对完整的OFDM通信系统的仿真设计，包括编码，调制，IFFT， %上下变频，高斯信道建模，FFT，PAPR抑制，各种同步，解调和解码等模 %块，并统括系统性能的仿真验证了系统设计的可靠性。

clear all close all clc

%++++++++++++++++++++++++++全局变量++++++++++++++++++++++++++++++ % seq_num 表示当前帧是第几帧 % count_dds_up 上变频处的控制字的累加

% count_dds_down 下变频处的控制字的累加（整整） % count_dds_down_tmp 下变频处的控制字的累加（小数） % dingshi 定时同步的定位

% m_syn 记录定时同步中的自相关平台 global seq_num global count_dds_up global count_dds_down

global count_dds_down_tmp global dingshi global m_syn

%+

%main_OFDM.m

%一个相对完整的OFDM通信系统的仿真设计，包括编码，调制，IFFT， %上下变频，高斯信道建模，FFT，PAPR抑制，各种同步，解调和解码等模 %块，并统括系统性能的仿真验证了系统设计的可靠性。

clear all close all clc

%++++++++++++++++++++++++++全局变量++++++++++++++++++++++++++++++ % seq_num 表示当前帧是第几帧 % count_dds_up 上变频处的控制字的累加

% count_dds_down 下变频处的控制字的累加（整整） % count_dds_down_tmp 下变频处的控制字的累加（小数） % dingshi 定时同步的定位

% m_syn 记录定时同步中的自相关平台 global seq_num global count_dds_up global count_dds_down

global count_dds_down_tmp global dingshi global m_syn

%+

1.均匀线阵方向图

%8阵元均匀线阵方向图，来波方向为0度 clc;

clear all; close all;

imag=sqrt(-1);

element_num=8;%阵元数为8

d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系 theta=linspace(-pi/2,pi/2,200);

theta0=45/180*pi;%来波方向 (我觉得应该是天线阵的指向) %theta0=0;%来波方向

w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]');

for j=1:length(theta) %(我认为是入射角度，即来波方向,计算阵列流形矩阵A) a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]');

p(j)=w'*a; %(matlab中的'默认为共轭转置，如果要计算转置为w.'*a) end figure;

plot(theta,abs(p)),grid on xlabel('theta/radian') ylabel('amplitude')

title('8阵元均匀线阵方向图

1． 数据导入matlab

1.1启动Matlab软件 1.2点击

载入故障数据中的G2015，Workspace窗口出现：

1.3取第一组数据G201，命令窗口输入：

G201=G2015(1:1:20000);

2. 数据预处理

在测试中由数据采集所得的原始信号，在分析前需要进行预处理，以提高数据的可靠性和真实性，并检查信号的随机性，以便正确地选择分析处理方法。预处理工作主要包括三个方面：一是除去信号中的外界干扰信号和剔除异常数据，如趋势项和异点；二是对原始数据进行适当的平滑或拟合；三是对原始信号的特性进行检验。当然这些处理工作不是全部必需的，可以选—项或两项内容，当认为原始信号获取工作十分可靠或原始数据简单可以直接判断的情况下，也可以不进行这些预处理工作。以下所做数据预处理，故障轴承以G201为例，正常轴承以Z201为例，观察原始数据经过不同方法做处理前后的变化。

1.1零均值化处理（原理公式见报告P8）

命令窗口输入：

G201l=G201-sum(G201)/20000;%G201l为零均值处理后的数据。 “20000”为采样点数。sum为求和语句

subplot(2,1,1),plot(G201);subplot(2,1,2),pl