1、基本图形的绘制
t=0:0.02:2
y0=exp(t/3);
y=exp(t/3).*sin(2*t) % 1 点乘是数组的运算,不加点是矩阵的运算;2 点乘要求参与运算的两个量两必须是维数相同,是对应元素的相乘;
plot(t,y,t,y0,t,-y0)
grid on %加网格,grid off去网格
结果如下图:
2、空间曲线及其运动方向的表现
t=0:0.1:1.5
Vx=2*t;Vy=2*t.^2;Vz=6*t.^3-t.^2
x=t.^2;y=(2/3)*t.^2;z=(6/4)*t.^4-(1/3)*t.^3
plot3(x,y,z,'r.-')
grid on
Vx=gradient(x);Vy=gradient(y);Vz=gradient(z);
quiver3(x,y,z,Vx,Vy,Vz) %画速度矢量图
结果:
3、数值拟合
%举个栗子,通过构造一系列离散的二维点集,然后用不同阶次的多项式来拟合,比较哪个效果更好。
x=1:0.1:2;
y=[1.1,2.0,3,5,4,3.2,8,5,6,6,9.2];
a1=polyfit(x,y,1); %一次拟合
a2=polyfit(x,y,3);
a3=polyfit(x,y,5);
x1=1:0.01:2;
b1=polyval(a1,x1);
b2=polyval(a2,x1);
b3=polyval(a3,x1);
plot(x,y,'rp',x1,b1,'--',x1,b2,'k-',x1,b3,'k');
legend('拟合点','一次拟合','三次拟合','五次拟合')
结果
plot形状参数
4、一维数据插值
x0=1:1:17;
y0=[0.1,2,3,2,1,4,5,6,4,8,7,4,3.2,4,5.6,3.4,9];
%x=1:1:17;
x=1:0.1:17;
y1=interp1(x0,y0,x,'linear');%线性插值
y2=interp1(x0,y0,x,'cubic');%cubic(三次多项式插值)
y3=interp1(x0,y0,x,'spline');%‘spline’(三次样条插值)
y4=interp1(x0,y0,x,'nearst');%‘nearst’(最近插值)
subplot(2,3,1); plot(x0,y0,'rp');
subplot(2,3,2);plot(x0,y0,'r-',x,y1);title('linear');
subplot(2,3,3);plot(x0,y0,'r-',x,y2);title('cubic');
subplot(2,3,4);plot(x0,y0,'k',x,y3);title('spline');
subplot(2,3,5);plot(x0,y0,'r-',x,y4);title('nearst');
结果: