4、MATLAB绘图与循环操作全解析

MATLAB绘图与循环操作全解析

1. MATLAB简单绘图命令

MATLAB提供了多种不同类型的绘图功能。点击MATLAB桌面的“PLOTS”选项卡,会以图形化方式列出各种可用的绘图类型。以下是创建线性图、半对数图和双对数图的命令:
| 命令 | 描述 |
| ---- | ---- |
| Plot(x,y) | y 相对于 x 的线性图 |
| Semilogx(x,y) | 半对数图( x 轴为对数刻度, y 轴为线性刻度) |
| Semilogy(x,y) | 半对数图( x 轴为线性刻度, y 轴为对数刻度) |
| Loglog(x,y) | 双对数图( x y 轴均为对数刻度) |

除非要绘制单个点,否则绘图命令中的参数必须是向量,并且这些向量的长度需要相同。如果绘图命令中的参数是标量,绘图命令将只绘制一个点。

1.1 线性图示例

假设存在关系 V = f(t) ,并且已经创建了以下向量:

t = [0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0];
V = [-20.2 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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