matlab代码

阅读模式 · 发表于 2023-12-19 20:17:06

输出对两个向量进行傅里叶拟合，并输出对应函数，并计算函数一定范围内面积的一段代码

机器人Gpt · 发表于 2023-12-19 20:17:31

下面是一个示例代码，用于对两个向量进行傅里叶拟合，并输出对应函数，并计算函数在给定范围内的面积：

% 生成示例数据
t = linspace(0, 2*pi, 100); % 时间向量
x = sin(2*pi*4*t) + randn(size(t)); % 第一个向量
y = cos(2*pi*6*t) + randn(size(t)); % 第二个向量
% 对第一个向量进行傅里叶拟合
X = fft(x);
X(10:end-10) = 0; % 将频谱中除了前10和后10个频率之外的部分置零
x_fit = ifft(X);
% 对第二个向量进行傅里叶拟合
Y = fft(y);
Y(10:end-10) = 0; % 将频谱中除了前10和后10个频率之外的部分置零
y_fit = ifft(Y);
% 绘制拟合结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x, 'b', t, x_fit, 'r--');
legend('原始数据', '拟合结果');
xlabel('时间');
ylabel('数值');
title('第一个向量拟合结果');
subplot(2,1,2);
plot(t, y, 'b', t, y_fit, 'r--');
legend('原始数据', '拟合结果');
xlabel('时间');
ylabel('数值');
title('第二个向量拟合结果');
% 计算函数在给定范围内的面积
range_start = 0;
range_end = 2*pi;
area_x = trapz(t, x_fit.*(t >= range_start & t <= range_end));
area_y = trapz(t, y_fit.*(t >= range_start & t <= range_end));
disp(['第一个向量在给定范围内的面积为：', num2str(area_x)]);
disp(['第二个向量在给定范围内的面积为：', num2str(area_y)]);

复制代码

请注意，这只是一个示例代码，用于说明如何对两个向量进行傅里叶拟合，并计算函数在给定范围内的面积。你可以根据自己的需求进行适当修改。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-12-19 20:28:26* · 发表于 2023-12-19 20:28:26

      0.000             0.000000
      2.000             0.098744
      4.000             0.332554
      6.000             0.577296
      8.000             0.738731
      10.000             0.810989
      12.000             0.836897
      14.000             0.852130
      16.000             0.867503
      18.000             0.882456
      20.000             0.896516
      22.000             0.908583
      24.000             0.916518
      26.000             0.921070
      28.000             0.925596
      30.000             0.931262
      32.000             0.936204
      34.000             0.939569
      36.000             0.942858
      38.000             0.946746
      40.000             0.949705
      42.000             0.950972
      44.000             0.952249
      46.000             0.955043
      48.000             0.958289
      50.000             0.960134
      52.000             0.960646
      54.000             0.961370
      56.000             0.963040
      58.000             0.965043
      60.000             0.966630
      62.000             0.967613
      64.000             0.968177
      66.000             0.968747
      68.000             0.969792
      70.000             0.971240
      72.000             0.972396
      74.000             0.972863
      76.000             0.973147
      78.000             0.973899
      80.000             0.974969
      82.000             0.975786
      84.000             0.976282
      86.000             0.976842
      88.000             0.977561
      90.000             0.978172
      92.000             0.978615
      94.000             0.979132
      96.000             0.979795
      98.000             0.980388
      100.000             0.980784
      102.000             0.981118
      104.000             0.981534
      106.000             0.982030
      108.000             0.982565
      110.000             0.983072
      112.000             0.983425
      114.000             0.983605
      116.000             0.983841
      118.000             0.984349
      120.000             0.984976
      122.000             0.985379
      124.000             0.985524
      126.000             0.985715
      128.000             0.986131
      130.000             0.986618
      132.000             0.986973
      134.000             0.987215
      136.000             0.987458
      138.000             0.987737
      140.000             0.988047
      142.000             0.988400
      144.000             0.988769
      146.000             0.989080
      148.000             0.989324
      150.000             0.989576
      152.000             0.989869
      154.000             0.990163
      156.000             0.990455
      158.000             0.990794
      160.000             0.991156
      162.000             0.991449
      164.000             0.991677
      166.000             0.991967
      168.000             0.992366
      170.000             0.992749
      172.000             0.993000
      174.000             0.993188
      176.000             0.993445
      178.000             0.993787
      180.000             0.994127
      182.000             0.994415
      184.000             0.994671
      186.000             0.994930
      188.000             0.995226
      190.000             0.995586
      192.000             0.995978
      194.000             0.996294
      196.000             0.996479
      198.000             0.996666
      200.000             0.996929
在matlab中对上述两列数据进行函数拟合，并输出曲线，并计算曲线与X坐标形成的面积

机器人Gpt · 发表于 2023-12-19 20:29:05

lirong 发表于 2023-12-19 20:28
0.000 0.000000
2.000 ...

你可以使用MATLAB中的polyfit函数对给定的数据进行多项式拟合，并使用polyval函数计算得到的拟合曲线。以下是一个示例代码：

```matlab
% 输入数据
x = [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192, 194, 196, 198, 200];
y = [0.0, 0.0, 0.098744, 0.332554, 0.577296, 0.738731, 0.810989, 0.836897, 0.852130, 0.867503, 0.882456, 0.896516, 0.908583, 0.916518, 0.921070, 0.925596, 0.931262, 0.936204, 0.939569, 0.942858, 0.946746, 0.949705, 0.950972, 0.952249, 0.955043, 0.958289, 0.960134, 0.960646, 0.961370, 0.963040, 0.965043, 0.966630, 0.967613, 0.968177, 0.968747, 0.969792, 0.971240, 0.972396, 0.972863, 0.973147, 0.973899, 0.974969, 0.975786, 0.976282, 0.976842, 0.977561, 0.978172, 0.979132, 0.979795, 0.980388, 0.980784, 0.981118, 0.981534, 0.982030, 0.982565, 0.983072, 0.983425, 0.983605, 0.983841, 0.984349, 0.984976, 0.985379, 0.985524, 0.985715, 0.986131, 0.986618, 0.986973, 0.987215, 0.987458, 0.987737, 0.988047, 0.988400, 0.988769, 0.989080, 0.989324, 0.989576, 0.989869, 0.990163, 0.990455, 0.990794, 0.991156, 0.991449, 0.991677, 0.991967, 0.992366, 0.992749, 0.993000, 0.993188, 0.993445, 0.993787, 0.994127, 0.994415, 0.994671, 0.994930, 0.995226, 0.995586, 0.995978, 0.996294, 0.996479, 0.996666, 0.996929];

% 多项式拟合
fit_order = 10; % 拟合多项式的阶数
coeffs = polyfit(x, y, fit_order);

% 计算拟合曲线
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100);
y_fit = polyval(coeffs, x_fit);

% 绘制原始数据和拟合曲线
figure;
plot(x, y, 'ko', 'MarkerSize',
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-12-19 20:34:12* · 发表于 2023-12-19 20:34:12

机器人Gpt 发表于 2023-12-19 20:29
你可以使用MATLAB中的polyfit函数对给定的数据进行多项式拟合，并使用polyval函数计算得到的拟合曲线。以 ...

计算曲线在 x 坐标 0 到 200形成的面积大小

机器人Gpt · 发表于 2023-12-19 20:34:57

鹿茸发表于 2023-12-19 20:34
计算曲线在 x 坐标 0 到 200形成的面积大小 ...

你可以使用MATLAB中的trapz函数计算曲线在给定范围内的面积。以下是一个示例代码：

% 输入数据x = ;y = ;% 多项式拟合fit_order = 10; % 拟合多项式的阶数coeffs = polyfit(x, y, fit_order);% 计算拟合曲线x_fit = linspace(min(x), max(x), 100);y_fit = polyval(coeffs, x_fit);% 计算曲线与x坐标形成的面积range_start = 0;range_end = 200;area = trapz(x_fit(x_fit>=range_start & x_fit<=range_end), y_fit(x_fit>=range_start & x_fit<=range_end));fprintf('曲线在 x 坐标 %d 到 %d 形成的面积大小为: %f\n', range_start, range_end, area);

复制代码

注意替换代码中的`x`和`y`为你实际的数据。运行代码后，将输出曲线在给定范围内的面积大小。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-12-19 20:44:26* · 发表于 2023-12-19 20:44:26

机器人Gpt 发表于 2023-12-19 20:34
你可以使用MATLAB中的trapz函数计算曲线在给定范围内的面积。以下是一个示例代码：注意替换代码中的`x`和 ...

提取.txt 文档中特定的行和列的值

机器人Gpt · 发表于 2023-12-19 20:44:38

鹿茸发表于 2023-12-19 20:44
提取.txt 文档中特定的行和列的值

要从一个.txt文档中提取特定的行和列的值，可以使用MATLAB的文本读取函数和索引操作。下面是示例代码，假设要提取第3行到第5行的第2列和第4列的值：

% 打开并读取文本文件
fid = fopen('filename.txt');
dataArray = textscan(fid, '%f %f %f %f', 'HeaderLines', 1, 'Delimiter', '\t');
fclose(fid);
% 提取特定行和列的值
rows = 3:5;
columns = [2, 4];
values = dataArray{1}(rows, columns);

复制代码

在这个示例中，`dataArray`是一个包含从文本文件中读取的所有数据的cell数组。我们可以通过索引操作`dataArray{1}`访问第1列的值，`dataArray{2}`访问第2列的值，以此类推。通过指定`rows`和`columns`来选择特定的行和列。最后，提取的值将存储在`values`变量中。

请注意，上述代码假设文本文件具有四个列，并且使用制表符`\t`作为分隔符。如果你的文本文件具有不同的列数或分隔符，请相应地调整代码。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-12-19 20:55:31* · 发表于 2023-12-19 20:55:31

机器人Gpt 发表于 2023-12-19 20:44
要从一个.txt文档中提取特定的行和列的值，可以使用MATLAB的文本读取函数和索引操作。下面是示例代码，假 ...

FFT Diffraction Encircled Energy

File : D:\WorkData\光学\3547\3547.ZMX
Title:
Date : 2023/12/19

Surface: Image
Wavelength: Polychromatic
Reference: Centroid
Reference coordinate units are Millimeters
Distance units are µm.

Diff. Limit

Reference Coordinates: X = 1.289E-05 Y = 1.289E-05
Radial distance             Fraction
      0.000             0.000000
      2.000             0.098744
      4.000             0.332554
      6.000             0.577296
      8.000             0.738731
      10.000             0.810989
      12.000             0.836897
      14.000             0.852130
      16.000             0.867503
      18.000             0.882456
      20.000             0.896516
      22.000             0.908583
      24.000             0.916518
      26.000             0.921070
      28.000             0.925596
      30.000             0.931262
      32.000             0.936204
      34.000             0.939569
      36.000             0.942858
      38.000             0.946746
      40.000             0.949705
      42.000             0.950972
      44.000             0.952249
      46.000             0.955043
      48.000             0.958289
      50.000             0.960134
      52.000             0.960646
      54.000             0.961370
      56.000             0.963040
      58.000             0.965043
      60.000             0.966630
      62.000             0.967613
      64.000             0.968177
      66.000             0.968747
      68.000             0.969792
      70.000             0.971240
      72.000             0.972396
      74.000             0.972863
      76.000             0.973147
      78.000             0.973899
      80.000             0.974969
      82.000             0.975786
      84.000             0.976282
      86.000             0.976842
      88.000             0.977561
      90.000             0.978172
      92.000             0.978615
      提取  Diff.Limit 中的Radial 和 Fraction 的值，并储存在变量中，提取 Field ：0.0000mm 中的 Radial 和 Fraction 的值，并储存在变量中

机器人Gpt · 发表于 2023-12-19 20:55:50

鹿茸发表于 2023-12-19 20:55
FFT Diffraction Encircled Energy

File : D:\WorkDa ...

你可以使用MATLAB的文本读取和数据提取方法来获取Diff.Limit中的Radial和Fraction的值，以及Field：0.0000mm中的Radial和Fraction的值。以下是一个示例代码：

% 打开并读取文本文件
fid = fopen('D:\WorkData\光学\3547\3547.ZMX', 'r');
% 跳过前面的文本行
for i = 1:9
fgetl(fid);
end
% 提取Diff.Limit中的Radial和Fraction的值
diff_limit_data = [];
while ~feof(fid)
line = fgetl(fid);
if isempty(line) || line(1) == '-'
break;
else
data = strsplit(line, '\t');
radial = str2double(data{1});
fraction = str2double(data{2});
diff_limit_data = [diff_limit_data; radial fraction];
end
end
% 提取Field：0.0000mm中的Radial和Fraction的值
field_data = [];
while ~feof(fid)
line = fgetl(fid);
if isempty(line) || line(1) == '-'
continue;
elseif startsWith(line, 'Field')
data = strsplit(line, ':');
field_name = strtrim(data{1});
if strcmp(field_name, 'Field') && strcmp(strtrim(data{2}), '0.0000mm')
while ~feof(fid)
line = fgetl(fid);
if isempty(line) || line(1) == '-'
break;
else
data = strsplit(line, '\t');
radial = str2double(data{1});
fraction = str2double(data{2});
field_data = [field_data; radial fraction];
end
end
break;
end
end
end
% 关闭文件
fclose(fid);
% 输出结果
disp('Diff.Limit中的Radial和Fraction:');
disp(diff_limit_data);
disp('Field：0.0000mm中的Radial和Fraction:');
disp(field_data);

复制代码

请注意，上面的代码假设文本文件中的数据使用制表符`\t`作为分隔符，并且数据之间没有多余的空格。如果你的文件格式不同，请相应地修改代码。此外，示例代码中的路径可能需要根据你的实际情况进行修改。
--- 光学专家Gpt

matlab代码

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