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matlab线宽设置(matlab怎么改线宽)

1. matlab怎么改线宽

Matlab画图设置多条线宽有以下两种方法。

plot

plot(x轴,y轴,'linewidth',线宽值);

例子:

x=0:1:450; y=0:2:900; m=0:1:100;n=0:3:300;

plot(x,y,'linewidth',2); hold on; plot(m,n,'linewidth',3);

set

set(gca,'linewidth', 线宽值);

例子:

x=0:1:450; y=0:2:900; m=0:1:100; n=0:3:300;

plot(x,y); set(gca,'linewidth',2);

hold on; plot(m,n); set(gca,'linewidth',3);

plot是绘制二维图形的最基本函数,它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的。通过添加参数,可使用plot对图形进行颜色、线宽、marker等的设置。plot函数的调用格式为:

plot(x轴,y轴,属性名1,属性值1,属性名2,属性值2,…);

set是matlab中对象属性的操作函数,使用set可对其属性进行设置。set函数的调用格式为:set(句柄,属性名1,属性值1,属性名2,属性值2,…);

2. matlab怎么改线的粗细

在做Simulink仿真时,使用的Scope波形显示模块实际上也是一种Figure窗口,不过Matlab把Scope的菜单栏隐藏起来,只提供了几个有限的参数设置。如果需要对Scope中的图加上坐标、更改界面背景色等,没有菜单栏就基本上无从下手了。

可以在打开你的mdl文件之后,在Matlab的命令行输入以下指令来恢复显示Scope的Figure菜单栏:

>> set(0,'ShowHiddenHandles','on'); >> set(gcf,'menubar','figure'); 然后点击菜单栏的 Edit ,可以选择 Copy Figure 来保持波形图,也可以选择 Figure Properties 来调整 Scope 的各种图形属性,包括添加 xlabel、ylabel、title,更改背景颜色,调整波形曲线的线型、粗细等等。

3. matlab怎么改线型

前言:matlab只是个软件,用来完成机械的计算,而如何安排这些计算,需要用户掌握最基本的数学概念。这篇将介绍工程数学中常用的数学概念,与matlab似乎并不相关,但实则是matlab的基础。

1.数值与符号

如果给工程数学问题分类,最大的两类肯定是数值问题和符号问题,对应matlab的数值运算和符号运算。简而言之,数值运算就是所有的变量的值已知,求解的也是一些具体的值;符号运算则刚好相反,不要求所有的变量都已知,求解的结果也不是变量具体的值,而是变量之间的关系。一个简单的例子是

①数值问题:求解一元二次方程,ax2+bx+c=0,其中a=b=c=1,所求得的结果一定是x=几点几+几点几i,是个复数,是个具体的数值。

②符号问题:求解一元二次方程,ax2+bx+c=0,所求的的结果一定是x=求根公式,是abc的函数,是个关系

可见,一个问题是数值问题还是符号问题,很大程度上决定于结果需要求解的是数值还是关系。当然两个问题也可以相互转化,比如数值问题的一元二次方程,我们一般会先转化成符号问题,把abc代入求根公式,求出来变量x的具体数值。但实际中,一般我们并不推荐这样做,原因是matlab的数值和符号是完全不同的两套系统,相互转化不仅需要多余的数值符号转换语言,更可能带来查错的不便。

2.典型数值问题

以下是常见的数值问题,文中提到的解法均可在数值计算、科学计算、数值算法这类书中找到。

2.1代数方程

代数方程又分为线性方程和非线性方程,线性方程一般可以转化为矩阵形式AX=b,对A求逆即可。求逆的数值解法一般有高斯赛德尔迭代,超松弛迭代等。非线性方程一般转化为f(x)=zeros其中x是个向量,右侧的zeros表示f是个多输出函数,数值解法一般是迭代,常见的有牛顿迭代,最速梯度,点斜式等。

2.2常微分方程

常微分方程一般转化为Dy=f(y,t),且y(0)=y0是初始条件,其中y和Dy都是向量,f也是个多输出函数,数值解法有欧拉法,龙格库塔法。

2.3偏微分方程

偏微分方程比较复杂,matlab处理偏微分方程也不专业,我也几乎不用matlab处理这类问题。但工程数学上,偏微分方程的解法有两类,差分法和有限元法。差分法需要采用中心差分,迎风差分等。有限元需要计算刚度矩阵等。

2.4插值和拟合

插值和拟合是完全不同的两个数学概念,虽然很多时候很多人都混淆了。两者的描述都可以归结为:已知函数上的点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn),求一个已知的x,对应的y的数值。插值常用的多项式插值,三次样条插值。拟合的本质是一个最优化问题,其中最常用的一种拟合是线性拟合,求解方法是最小二乘法。

2.5离散周期傅里叶变换

严格说来,这并不能算一个数学问题,只是一种运算方式,就好像加减乘除一样。特殊性在于这种变换是对于一个向量进行,且运算后的结果依然是个向量。这里提出来是为了强调这种傅里叶变换的限定,要求是离散周期,这也是数值方法能处理的唯一一种傅里叶变换。

2.6最优化问题

最优化问题比较宽泛,一般可以归结为求目标函数f(x)的最大或者最小值,其中f是一个单输出的函数,x是一个向量。其中x需要满足线性约束条件、非线性约束条件、上下界。具体的解法有最速梯度,遗传,蚁群,退火等算法。

2.7数值积分

已知函数上的点(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn),求函数在x1到xn的定积分。常见算法有矩形公式,梯形公式,辛普森公式。类似的问题还有数值求导。

3.典型符号问题

以下是常见的符号问题,需要特别指出的是,无解问题。数值问题中也有一部分无解问题,但大多数工程中是碰不到的。而符号问题恰好相反,绝大部分我们遇到的符号问题都是没有解的,或者准确的说,没有解析解。比如求一元五次方程,我们知道x和这些系数存在关系,但无法写出显式的表达式,也就是说没有解析解。

3.1递推转通项

这个问题可以归结为:已知xn+1=f(xn),求xn,常见于数列的推导。

3.2代数方程

区别于数值问题中的代数方程, 这里的代数方程问题可以描述为:f(x,c)=0,求x=x(c),这里需要求解的其实是x和c的关系。

3.3常微分方程

区别于数值问题中的常微分数方程, 这里的代数方程问题可以描述为:Dy=f(y,t,c),求y=x(t,c),一般无需初值条件。

3.4符号积分

区别于数值问题中的数值积分,这里的符号积分可以描述为:已知函数关系y=f(x),求y的不定积分。同样的问题还有符号求导。

matlab最基础教程(一):软件基本概念

前言:①如果你是第一次使用matlab,建议阅读本教程。②以2017a版本为基础,适用于2014a及之后的版本,之前的版本未测试。③结合这两个月在坛子里回答的问题,整理成教程,水平有限,欢迎指正。

1.matlab的界面

home标签下,找到layout进行设置/复位,可以设置各板块的显示与隐藏。其中有几个部分,请务必要显示

①Current Folder:中文一般翻译成工作路径,一般设置成一个自己建立的、有读写权限的文件夹,例如我的文档下建立一个matlab文件夹

②Command Window:字面意思是命令窗口,用来运行代码,所有的代码都是在这里输入

③Workspace:字面意思是工作空间,其实就是暂存所有运行结果的地方,“暂”的具体含义是:关闭matlab后丢失

2.软件中的基本概念

2.1 函数

matlab之所以强大,就是因为提供大量的函数,你也可以建立自定义函数,方法是:Home->New->function。自定义函数一般保存在工作路径下。函数文件的特征是:扩展名m,内容的第一行以function开头,后续内容是“输出变量=函数名(输入变量)”。且函数名和文件名相同。

每个函数在Command Window中运行,用来完成特定的计算任务,运行方式是输入“输出变量=函数名(输入变量)”,然后按回车。例如有个系统自带的函数是用来求绝对值的,函数名abs,所以在Command Window里输入“a=abs(-1)”,就会显示运算结果为“a=1”。且运算结果会在Workspace里出现一个变量a,双击后可看到a的值是1。

2.2 脚本

可以理解为特殊的函数,这种函数内容的开头没有function那行,因此没有输入、输出变量,也没有函数名。文件扩展名和函数一样是m,也需要在Command Window里运行。脚本都是用户建立的,方法是:Home->New Script。一般保存在工作路径下。脚本的功能就是完成用户需要的、复杂的计算任务,通常脚本里会调用很多函数。

2.3 GUI

一般翻译为界面,就是人机交互界面的意思。写脚本处理问题的方法有点麻烦,让人看起来更像是码农,所以现在很多问题可以通过界面点点鼠标解决。这时候就需要打开界面,打开方法是:在APPS标签里可以找到所有已安装的GUI工具,单击即可。注意右边有个小三角可以点开。和函数一样,用户也可以自己建立自定义GUI,这部分较为复杂,对新手而言有点遥远。

2.4 toolbox

一般翻译成工具箱,matlab将功能相近或者应用上自成体系的一组函数和GUI打包成一个toolbox。正版的matlab在购买时,几乎每一个toolbox都是要单独收费的,所以toolbox也可以理解为matlab产品的模块,一个工具箱就是一个产品/商品。

2.5 simulink

一般用matlab解决问题的过程是:用户自定义脚本,在Command Window里运行脚本。而脚本的运行逻辑是顺序执行,和一般的编程一样。simulink则提供另一种思路,图形化编程,有点像labview,这种方法很适合于物理模型的仿真,因此有时用“matlab编程”和“simulink仿真”强调。使用方法是在home标签下点击simulink。

3.获得帮助

常用的获得帮助有四种方法

①home标签里,有个Help标志,点开后可以获得各工具箱/产品的完整帮助文档。新版本中默认使用在线,改用本地帮助的办法是在home标签里,Preferences下的matlab/Help里选择installed locally

②cn.mathworks.com官网上找到支持,然后可以获得教程。这种方法获得的帮助文档和第一种方法一样。

③在Command Window里输入 doc+函数名 来获得帮助。比如输入"doc fft"可以获得离散傅里叶变换函数fft的帮助和范例。这种方法获得的文档是前两种方法文档中的部分。当然,前提是你要知道函数名,才能找到帮助。这种方法适合于获得系统自带函数的使用说明。

④使用GUI时,通常界面的角落里有Help,点开可以获得帮助。这种方法获得的文档是第一和第二种方法文档中的部分。这种方法适合于获得系统自带GUI的使用说明。

这几种方法中,最常用的是第三种,只要知道自己需要的函数名,就可以用这种方式获得说明和范例。而实际使用中,一般常用的系统自带函数,也并不是非常多,大概几十个?真正需要牢记使用方法的可能就几个,通常都是知道函数名,要用的时候doc一下。

4. matlab线宽怎么设置

设置线宽度(LineWidth),标记点的边缘颜色(MarkerEdgeColor), 填充颜色 (MarkerFaceColor)及标记点的大小(MarkerSize) 例:设置绘图线的线型,颜色,宽度,标记 点的颜色及大小: t=0:pi/20:pi; y=sin(4*t).*sin(t)/2; plot(t,y,'-bs','LineWidth',2,... %设置线的宽度为2 'MarkerEdgeColor','k',... %设置标记点边缘颜色为黑色 'MarkerFaceColor','y',... %设置标记点填充颜色为黄色 'MarkerSize',10) %设置标记点的尺寸为10

5. matlab设置线粗

在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌识别系统,通过编写M文件,对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,并提出了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。

本次设计采取的是基于微分的边缘检测,先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征,进行分析处理,从而初步定出车牌的区域,再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理,从而得到车牌的精确区域,并且取得了较好的定位结果。

6. matlab画图怎么设置线宽

在plot里面参数有设置,线宽是linewidth,线型是一些符号。例如:plot(1:100,'*','linewidth',3)。

7. matlab修改线宽

x=0:10;

y=2*x;

plot(x,y,'-*','linewidth',2,'markersize',10)%%默认线宽为0.5,点大小为6

说明:调整线宽也可改变点的形状,这实际上是通过改变线的宽度来实现的,不是很好,要改变点的大小,最好用'markersize'来改变,当然也可以同时调整这两者达到你的效果。

8. matlab设置线的宽度

matlab在画柱状图时,可以通过设置bar的尺寸参数size来调各个数据柱的宽度。

9. matlab中怎么设置线宽

simulink模块图形的线宽simulink中模块图形的线及连接模块的线的线宽、粗细怎么设置。关于simulink线条宽度有以下几种方法:

1.在simulink模型的format菜单上,最下面三个(我的是MATLAB7.0.1)都是关于display的,可以进行有限的设置;

2.simulink模型里面view菜单下,zoom in、zoom out可以放大缩小整个视图。

3.如果图不是很大,在view中有个选项,fit system to view 选中的话,整个图都会变大变粗如果选中某个模块,则变成fit selection to view , 选中的模块会变粗变大,但整体图会出现比例不协调的现象。

10. matlab线怎么加粗

两种方法:

1、画完图之后修改线宽,如:set(findall(gcf,'type','line'),'linewidth',2)

2、调用fplot时要求返回数据,然后使用plot绘图时设置线宽,如:[x,y]=fplot('[sin(x),cos(x)]',[-10 10 -1 1]);plot(x,y,'linewidth',2)