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matlab繪圖教程pdf

發布時間:2024-09-21 03:08:12

Ⅰ MATLAB如何繪制pdf曲線和多普勒頻移密度譜

直方圖是對概率分布函數pdf的直接體現。


Matlab提供了hist()函數,來方便的產生直方圖。只要知道了理論pdf,那麼同時畫出pdf和直方圖就很簡單了。
現在以高斯分布為例,來演示如何同時畫出pdf和直方圖。
歸一化高斯概率分布函數如下:

Matlab中直接對應的高斯隨機數產生器為randn()。

具體步驟如下:



  1. 用randn()來產生一組隨機序列。


  2. 產生直方圖


  3. 用數學公式來產生高斯概率分布pdf


  4. 將2和3的結果做圖顯示。



參考如下常式:
%========================
x = -4:0.5:4; %直方圖的范圍
y = randn(10000,1);%產生一組隨機序列,10000個。
t = -4:0.01:4;
pdf = length(y)*0.5*exp(-t.^2/2)/sqrt(2*pi);%產生高斯概率分布pdf
hist(y,x);%畫出直方圖
hold on;
plot(t,pdf,'r')%畫出高斯概率分布函數
%========================
結果如下:

Ⅱ 學matlab用哪本書比較好

最近一直在使用matlab,也是剛剛上手學習,有兩本書感覺還不錯:

1、MATLAB編程(第二版)-菜鳥入門教材,Stephen J. Chapman著,邢樹軍 鄭碧波譯 。
這本書感覺還不錯,簡單易懂,內容精煉。
2、MATLAB GUI設計學習手記第二版
這本書是用matlab比較早的同學推薦的,內容比較全面,可以當做工具書使用。

Ⅲ 跪求matlab教程視頻

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Ⅳ matlab如何畫圓概率CEP分布圖

畫圓概率CEP分布圖需要使用MATLAB的繪圖功能,下面是一個簡單的示例代碼,可以幫助你開始:
matlab

% 生成隨機數據
N = 1000; % 數據點數量
x = randn(N, 1); % 隨機生成數據

% 計算概率密度函數(PDF)和累積分布函數(CDF)
f = normpdf(x);
F = normcdf(x);

% 繪制概率CEP分布圖
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(x, f);
title('PDF');
xlabel('Value');
ylabel('Probability');

subplot(2, 1, 2);
plot(x, F);
title('CDF');
xlabel('Value');
ylabel('Cumulative Probability');

% 繪制圓形的CEP曲線
CEP = 0.6745; % CEP值
theta = linspace(0, 2*pi, 1000);
x_cep = CEPi*sin(theta) + CEPr; % CEP曲線方程
y_cep = CEPi*cos(theta) + CEPr;
plot(x_cep, y_cep, 'r-', 'LineWidth', 2);

在上面的代碼中,我們首先生成了1000個隨機數據點,然後計算了這些數據的概率密度函數(PDF)和累積分布函數(CDF)。接下來,我們使用subplot函數創建了一個包含兩個子圖的圖形窗口,分別繪制了PDF和CDF的圖像。最後,我們使用linspace函數生成了一個包含1000個點的等間距角度數組,然後根據CEP曲線方程計算了對應的x和y坐標,並使用plot函數將CEP曲線繪制在CDF圖像上。

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