23、MATLAB绘图与数据格式全解析

MATLAB绘图与数据格式全解析

1. 绘图基础操作

在绘图时,坐标轴会被自动标注。可以使用 legend 语句输出图例,通过指定罗盘方向,能将图例放置在图表的四个角落,也可以用鼠标交互式地进行任意放置。例如,将图例放置在图表左上角。在 File > Save as 选项下,可以保存图形输出,提供了多种文件格式,如 .fig 格式可在后续于 MATLAB 中再次打开图表进行编辑, .eps 格式适合后续打印。

图形窗口包含上下文菜单,可用于交互式编辑图形输出。在 Tools > Basic Fitting 中能找到平滑数据序列的功能。以驾驶测试中的速度曲线测量为例,测量结果存在散点,需要去除这些散点以进行进一步的数据处理。可以使用 Basic Fitting 上下文菜单尝试不同的平滑测量序列的方法,但发现不歪曲测量值进行平滑较为困难。一些方法(如样条、形状)没有平滑效果,提供的平衡多项式都会或多或少地扭曲速度曲线的表示。只有将测量序列分离为加速和滑行数据,才能对测量数据进行令人满意的平滑处理,在这种情况下,滑行数据使用四阶平滑多项式能获得最佳平滑效果。

可以在图表的一个 Y 轴上绘制多条曲线,通过特定指令连接。使用相关语句时,可给图例添加标题。对于具有不同缩放比例的多条曲线的图表,需要采用不同的表示方法。通过特定的语句序列,可分别参照左 Y 轴和右 Y 轴显示和缩放曲线,并且可以显示多个参照各自 Y 轴的 XY 图,此时需要将绘图指令嵌入 hold on/hold off </

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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