MATLAB中clc函数用法

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语法

说明

示例

清除所有输出


        clc函数的功能是清空命令行窗口。

语法

clc

说明

        clc 清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净。运行 clc 后,您不能使用命令行窗口中的滚动条查看以前显示的文本。但您可以在命令行窗口中使用向上箭头键 ↑ 从命令历史记录中重新调用语句。

        使用 MATLAB® 代码文件中的 clc 始终都能在屏幕的同一起始位置显示输出。

示例

清除所有输出

        在运行命令之前,从命令行窗口清除所有文本。创建一个 8×8 随机数矩阵。

rand(8)
ans =

    0.5241    0.3429    0.4210    0.3993    0.6164    0.6077    0.4169    0.5554
    0.1202    0.6382    0.0921    0.6976    0.2690    0.9480    0.3801    0.8463
    0.1778    0.3430    0.0240    0.2037    0.5597    0.0596    0.2133    0.4081
    0.7061    0.2165    0.4911    0.6663    0.9448    0.2687    0.3829    0.4620
    0.8314    0.7862    0.2783    0.4431    0.7145    0.9867    0.0297    0.8263
    0.0348    0.7231    0.3398    0.4333    0.6792    0.7722    0.4723    0.9912
    0.7578    0.2788    0.2873    0.1752    0.9594    0.4754    0.3334    0.5239
    0.9571    0.5824    0.1709    0.1932    0.7753    0.6809    0.9758    0.9254

        清除命令行窗口中的所有文本。

clc

        如图所示:

创建一个由随机数组成的 5×5 矩阵。

rand(5)
ans =

    0.0499    0.6014    0.6535    0.2990    0.0983
    0.5459    0.7896    0.4897    0.2561    0.8596
    0.9432    0.7992    0.9729    0.8866    0.0276
    0.3215    0.0496    0.7485    0.4468    0.8992
    0.8065    0.2832    0.5678    0.8160    0.8999

Matlab中,EMD函数(Empirical Mode Decomposition)用于对信号进行经验模态分解。在EMD函数中,可以通过添加参数来增加分解的IMF(Intrinsic Mode Function)值。可以在Matlab的输入参数部分找到有关详细介绍,同时也推荐观看一位UP主的学习视频。 要简单修改上面的代码以显示所有IMF的图像,可以在空白位置单击右键并选择显示剩下的IMF值。然后按OK后即可同时显示所有IMF的波形和频谱图。以下是一个示例代码: ```matlab = emd(y1,'Interpolation','pchip'); for i= 1:size(imf,2) subplot(size(imf,2),2,2*i-1); plot(imf(:,i)); subplot(size(imf,2),2,2*i); y1=fft(imf(:,i),N); mag=abs(y1)*2/N; f=n*fs/N; plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); end ``` 另外,如果希望进行EMD分解的信号是正弦信号,并且显示其波形和频谱图进行对照,可以使用以下示例代码: ```matlab clear;clc; %% 产生原始信号 f1=5; % 信号1的频率 f2=2; % 信号2的频率 f3=10; % 信号3的频率 fs=30; % 采样率 N=fs*60; t = 0 : 1/fs : (N-1)/fs; y1=5*sin(2*pi*f1*t) + 10*sin(2*pi*f2*t) + 8*sin(2*pi*f3*t); figure(1); subplot(2,1,1); plot(y1,'r'); %% 画出原信号的波形 n=0:N-1; f=n*fs/N; y=fft(y1,N); mag=abs(y)*2/N; subplot(2,1,2); plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %% 画出原信号的频谱图 emd(y1,'Interpolation','pchip'); %% 进行EMD分解 ``` 希望以上回答能帮到您。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Matlab使用EMD](https://blog.youkuaiyun.com/haojun1996/article/details/120946887)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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