一些MATLAB函数笔记
本帖最后由 swnn 于 2023-12-18 10:46 编辑我要换头像https://static.52pojie.cn/static/image/smiley/fenfenzhu/fenfenzhu14.gif所以搬一下我的学习笔记搞点积分
从word粘贴过来的，结果排版乱了，现在改完了但可能还有一些错误（为什么我一编辑我的回车就四处乱窜？！），可以直接看我原来写的word：
坚果云：https://www.jianguoyun.com/p/DfSKpE8Qnqv_ChiO-K0FIAA
阿里云：https://www.alipan.com/s/mHVnsL2N1cp提取码: yd78
百度云：https://pan.baidu.com/s/1lsvDSc1-QUaw0KJapOmk7Q?pwd=52pj
提取码：52pj
1 画图
1.1 线图plot
plot(x,y1,'g',x,y2,'b--o',x,y3,'c*')；%将矩阵的每一列绘制为单独的线条
p=plot(A);
%画好之后还可以继续修改样式
p(1).LineWidth = 2;
p(2).Marker = '*';
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/plot.html?searchHighlight=plot&s_tid=srchtitle
1.2 柱状图bar
bar(data);
1.3 直方图histogram
histogram(X);
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/matlab.graphics.chart.primitive.histogram.html
1.4 二元频率直方图hist3
1.5 网格图meshmesh(X2,Y2,Z2);
1.6 曲面图surfsurf(X2,Y2,Z2);
1.7 等值线图contour
contour(X2,Y2,Z2,'ShowText','on');%显示等值线点
1.8 伪彩图pcolor
pcolor(C);https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/pcolor.html?searchHighlight=pcolor&s_tid=srchtitle
1.9 阶梯图stairsstairs(Y)绘制 Y 中元素的阶梯图。
[*]如果 Y 为向量，则 stairs 绘制一个线条。
[*]如果 Y 为矩阵，则 stairs 为每个矩阵列绘制一个线条。
1.10 带有边缘直方图的散点图scatterhist
scatterhist(x,y);
2 图窗窗口figurefigure
figure('Name','图窗的名字','Color','#87CEEB'); %背景色可以用命名颜色选项、等效RGB三元组和十六进制颜色代码
figure('Position', ); %
left从主画面左边缘到窗口的内部左边缘的距离。在具有多个监视器的系统上，此值可能为负数。
bottom从主画面下边缘到窗口的内部下边缘的距离。在具有多个监视器的系统上，此值可能为负数。
widthfigure 的左右内部边缘之间的距离。
height窗口的上下内部边缘之间的距离。
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/figure.html
3 标题title
title('标题');
sgtitle('subplot的总标题','FontName','Times New Roman');
%还可以给图例加标题！
lgd = legend('log','reflection');
title(lgd,'Boundary Correction Method');
4 注解xylable
xlabel ('x轴注解');
ylabel('y轴注解','FontAngle','normal','rotation',90);
5 文本说明text
text(2,7,’文本内容’ ,'Color','red','FontSize',14);
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/text.html?searchHighlight=text&s_tid=srchtitle
6 刻度值xyticks
xticks()
xticklabels({'1989年','4月','5月','6月','7月'})
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/xticks.html?searchHighlight=xtick&s_tid=srchtitle
7 刻度标签xyticklabels
xticklabels({'0','\pi','2\pi'}); %是什么东西，见上一条
xticklabels({'January','Febrary','March'});
xticks();
xticklabels({'A','B','C','D'});%在1、4、6、10处分别显示A、B、C、D
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/xticklabels.html
8 图例legend
legend('第一个图例名' , '第二个图例名'); for i=1:10
leg{i}=['运行水位=',num2str(i)];end
9 颜色图Colormap
colormap(jet);
colormap(flipud(jet));%相反颜色的
10颜色栏Colorbar
colorbar;
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/colorbar.html?searchHighlight=colorbar&s_tid=srchtitle
11坐标轴范围
指定坐标轴范围https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/creating_plots/change-axis-limits-of-graph.html
11.1 axis
axis();%使x轴的范围从0到120，y轴的范围从30到120
axis off%关闭坐标轴
axis ij %反转y轴（从上到下增加）
11.2 xylim
xlim();%就是从0到10啦
ylim([-4 8]);xl=xlim; %以二元素向量形式返回当前范围（翻译：返回x取值范围的上下限共两个数）
11.3 set
set(gca, 'XTick', );set(gca, 'YTick', );
set(gca,'XTickLabel',{'70','80','90','100','110','120','130','140'});
set(gca,'YTickLabel',{'15','25','35','45','55'});
set( gcf , 'units' , 'centimeters' ,'position' , );
set(legend,'Location','NorthEastOutside');%设置图例位置
%设置label旋转
xla=xlabel('降雨量/mm');set(xla,'rotation',25)
11.4 生成线性间距向量linspace
y = linspace(x1,x2);%返回包含 x1 和 x2 之间的100个等间距点的行向量
u = linspace(0,1,10);%0到1之间，一共10个数
11.5 二维和三维网格meshgrid
= meshgrid(x,y);%一共有y行所有行都是x，一共x列所有列都是y，用来画surf图的
11.6 xtickangle旋转 x 轴刻度标签
12图像参数
线型 说明
-实线
--虚线
:点线
-.点划线
标记 说明
'o'圆圈
'+'加号
'*'星号
'.'点
'x'叉号
'_'水平线条
'|'垂直线条
's'方形
'd'菱形
'^'上三角
'v'下三角
'>'右三角
'<'左三角
'p'五角形
'h'六角形
颜色说明
y黄色
m品红色
c青蓝色
r红色
g绿色
b蓝色
w白色
k黑色
线型 说明 表示的线条
'-'实线file:///C:/Users/Lenovo/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image032.gif
'--'虚线file:///C:/Users/Lenovo/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image033.gif
':'点线file:///C:/Users/Lenovo/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image034.gif
'-.'点划线file:///C:/Users/Lenovo/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image035.gif
'none'无线条无线条
值 说明
'o'圆圈
'+'加号
'*'星号
'.'点
'x'叉号
'_'水平线条
'|'垂直线条
'square' 或 's'方形
'diamond' 或 'd'菱形
'^'上三角
'v'下三角
'>'右三角
'<'左三角
'pentagram' 或 'p'五角星（五角形）
'hexagram' 或 'h'六角星（六角形）
'none'无标记
13图像显示范围
13.1 axes创建笛卡尔坐标区
ax1=axes('Position',);%指定Axes对象的位置，使其左下角位于点 (0.1 0.1) 处，宽度和高度均为 0.7。（0.7是指在70%的地方）
contour(ax1,peaks(20));%然后在这个东西上画图
axis equal %沿每个坐标方向使用相等的数据单位https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/axes.html?s_tid=doc_ta
13.1.1 Axes
属性：坐标区的外观和行为https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/matlab.graphics.axis.axes-properties.html?searchHighlight=xtick&s_tid=srchtitle
14调整set
set(gca,'XAxisLocation','top'); %put theaxis on the topset( gca , 'FontSize' , 10 , 'FontName' , 'TimesNew Roman')
set(gca,'FontSize',15,'FontName','宋体','FontWeight','normal','LineWidth',0.5);%gcf是目标图像的图形句柄对象，gca是目标图像的坐标轴句柄对象
set(gcf,'unit','centimeters','position',);%单位为厘米，大小为7cm×5cm，图形起点坐标为（3cm，5cm）表示左下点离显示器左侧边界3cm，离下侧边界5cm
set(gca,'unit','centimeters','position',);%指的是图形在figure中的位置
15移动图窗movegui
movegui(f,position);%将图窗 f 移到指定的屏幕位置。该图窗可以是使用 figure或 uifigure 函数创建的图窗。该位置可以指定为二元素向量或预定义的位置名称
位置向量元素值范围说明
xx >= 0左侧相对屏幕左边缘的偏移量
x < 0右侧相对屏幕右边缘的偏移量
yy >= 0底部相对屏幕下边缘的偏移量
y < 0顶部相对屏幕上边缘的偏移量
位置名称屏幕位置
'north'上边缘中心
'south'下边缘中心
'east'右边缘中心
'west'左边缘中心
'northeast'右上角
'northwest'左上角
'southeast'右下角
'southwest'左下角
'center'居中
'onscreen'能使图窗完全显示在屏幕上且最靠近当前位置的位置
16保存
16.1 print
print('文件名','-dtiff','-r300'); %用print可以设置图片分辨率，图片太大会被压缩，可以保存figure
16.2 imwrite
imwrite (im1,'文件名.jpg'); %图片不会被压缩，不能保存figure
f=getframe(gcf);%可以把当前图窗转换为struct，再f.cdata转换为uint8
16.3 saveas
saveas(gcf,‘文件名.jpg’)%可以保存figure，不知道有啥用
16.4 xlswrite%图片=矩阵，表格=矩阵，所以图片=表格，没毛病
xlswrite(‘filename’,A,’sheet名’,’A1:E4’);将数据A写入指定的工作表和范围。文件名、变量、工作表、范围。
17辅助
17.1 在同一张图上继续画另一个像hold
hold on
hold off
17.2 画多张图subplot
subplot(1,2,1);
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/subplot.html?s_tid=doc_ta
17.3 显示多张图figure
figure(1)
18读入图片imread
im1=imread('0001.png');
19显示图片imshow
imshow(strain_image,'border','tight','initialmagnification','fit');%'border','tight'的组合功能意思是去掉图像周边空白； 'InitialMagnification','fit'组合的意思是图像填充整个figure窗口
20统计检验
20.1 makedist创造概率分布对象
pd = makedist('Normal','mu',75,'sigma',10); % creates a probability distribution objectwith one or more distribution parameter values specified by name-value pairarguments.
20.2 fitdist对数据进行概率分布对象拟合
pd =fitdist(x,'Kernel','Kernel','epanechnikov');%得到的对象是一个名字很长的Distribution。
20.3 ecdf经验累积分布%从数据中获得的CDF
ecdf(H_of_P_4) %ecdf_direct
=ecdf(H_of_P_4,'Function','cdf');
plot(CdfX,CdfY) %ecdf_cdf
20.4 cdf累积分布函数%从统计或概率模型（如正态分布）获得的理论CDF
p = cdf(pd,x); %pd是一个分布，p是该分布x处的取值
plot(x,p);
y= cdf(name,x,A,B,C,D)%基于 x 中的值计算并返回由 name 以及分布参数 A、B、C 和 D 指定的四参数分布族的 cdf。
name分布输入参数A输入参数B输入参数C输入参数D
'Beta'BetaDistributiona 第一个形状参数b 第二个形状参数不适用不适用
'Binomial'BinomialDistributionn 试验次数p 每次试验成功的概率不适用不适用
'BirnbaumSaunders'Birnbaum-SaundersDistributionβ 尺度参数γ 形状参数不适用不适用
'Burr'BurrType XII Distributionα 尺度参数c 第一个形状参数k 第二个形状参数不适用
'Chisquare' 或 'chi2'Chi-SquareDistributionν 自由度不适用不适用不适用
'Exponential'ExponentialDistributionμ 均值不适用不适用不适用
'Extreme Value' 或 'ev'ExtremeValue Distributionμ 位置参数σ 尺度参数不适用不适用
'F'FDistributionν1 分子自由度ν2 分母自由度不适用不适用
'Gamma'GammaDistributiona 形状参数b 尺度参数不适用不适用
'Generalized Extreme Value' 或 'gev'GeneralizedExtreme Value Distributionk 形状参数σ 尺度参数μ 位置参数不适用
'Generalized Pareto' 或 'gp'GeneralizedPareto Distributionk 尾部指数（形状）参数σ 尺度参数μ阈值（位置）参数不适用
'Geometric'GeometricDistributionp 概率参数不适用不适用不适用
'Half Normal' 或 'hn'Half-NormalDistributionμ 位置参数σ 尺度参数不适用不适用
'Hypergeometric' 或 'hyge'HypergeometricDistributionm 总体的大小k 总体中具有所需特征的项数n 抽取的样本数量不适用
'InverseGaussian'InverseGaussian Distributionμ 尺度参数λ 形状参数不适用不适用
'Logistic'LogisticDistributionμ 均值σ 尺度参数不适用不适用
'LogLogistic'LoglogisticDistributionμ 对数值的均值σ 对数值的尺度参数不适用不适用
'LogNormal'LognormalDistributionμ 对数值的均值σ 对数值的标准差不适用不适用
'Loguniform'LoguniformDistributiona 下部端点（最小值）b 上部端点（最大值）不适用不适用
'Nakagami'NakagamiDistributionμ 形状参数ω 尺度参数不适用不适用
'Negative Binomial' 或 'nbin'NegativeBinomial Distributionr 成功次数p 单个试验的成功概率不适用不适用
'Noncentral F' 或 'ncf'NoncentralF Distributionν1 分子自由度ν2 分母自由度δ 非中心参数不适用
'Noncentral t' 或 'nct'Noncentralt Distributionν 自由度δ 非中心参数不适用不适用
'Noncentral Chi-square' 或 'ncx2'NoncentralChi-Square Distributionν 自由度δ 非中心参数不适用不适用
'Normal'正态分布μ 均值 σ 标准差不适用不适用
'Poisson'泊松分布λ 均值不适用不适用不适用
'Rayleigh'RayleighDistributionb 尺度参数不适用不适用不适用
'Rician'RicianDistributions 非中心参数σ 尺度参数不适用不适用
'Stable'StableDistributionα 第一个形状参数β 第二个形状参数γ 尺度参数δ 位置参数
'T'Student'st Distributionν 自由度不适用不适用不适用
'tLocationScale'tLocation-Scale Distributionμ 位置参数σ 尺度参数ν 形状参数不适用
'Uniform'UniformDistribution (Continuous)a 下部端点（最小值）b 上部端点（最大值）不适用不适用
'Discrete Uniform' 或 'unid'UniformDistribution (Discrete)n 最大可观测值不适用不适用不适用
'Weibull' 或 'wbl'WeibullDistributiona 尺度参数b 形状参数不适用不适用
20.5 kstest K-S检验
= kstest(x,'CDF',test_cdf,'Alpha',0.01);%x是列向量，test_cdf是分布，dist出来的；1%显著性水平%h = 1 的返回值表明 kstest 在 1% 显着性水平拒绝原假设。
20.6 chi2gof卡方检验%检验 x 中的数据来自具有 1% 显着性水平正态分布的总体的原假设。
= chi2gof(x,'Alpha',0.01);h = 0p = 0.3775%返回值 h = 0 表示 chi2gof 不拒绝 1% 显着性水平的原假设。% p-value of the test, returned as a scalarvalue in the range . p is the probability of observing a test statistic asextreme as, or more extreme than, the observed value under the null hypothesis.Small values of p cast doubt on the validity of the null hypothesis. 检验的p值，以 范围内的标量值形式返回。 p 是在原假设下观察到的检验统计量与观察值一样极端或更极端的概率。 p 的小值对原假设的有效性产生怀疑。% h — Hypothesis test result, returned as 1or 0.If h = 1, this indicates the rejection ofthe null hypothesis at the Alpha significance level.拒绝原假设If h = 0, this indicates a failure toreject the null hypothesis at the Alpha significance level.不拒绝原假设%h=1是接受这个拟合，p越小越好
20.7 ksdensity核心平滑密度估计
u = ksdensity(x,x,'function','cdf'); %这样就会归一化……%Function 是要估计的函数。
= ksdensity(x);%计算样本向量x的概率密度估计，返回在xi点的概率密度f，此时我们使用plot(xi,f)就可以绘制出概率密度曲线。该函数，首先统计样本x在各个区间的概率(与hist有些相似)，再自动选择xi，计算对应的xi点的概率密度。xi默认是100个数。
f = ksdensity(x,xi);%与上面的相似，只是这时xi我们帮Matlab选定了，ksdesity直接计算对应点的概率密度
20.8 copulafit拟合
= copulafit('t',u);openExample('stats/FitAGaussianCopulaExample')
20.9 copularnd随机数
r = copularnd('Gaussian',rho,n);%从copula分布函数里抽出一些随机数！returnsn random vectors generated from a Gaussian copula with linear correlationparameters rhou1 = r(:,1);v1 = r(:,2);
20.10 copulacdf
u = linspace(0,1,10);%要先有坐标轴
=meshgrid(u,u);
y = copulacdf('Clayton',,1); %Compute the cdf of a Clayton copula that has an alpha parameter equal to 1, atthe values in u.
surf(u1,u2,reshape(y,10,10))%画的时候还要reshape一下xlabel('u1')ylabel('u2')
20.11 randn正态分布的随机数
r = randn(5);%生成一个由正态分布的随机数组成的 5×5 矩阵r = randn(1,5)； %1×5X = randn()；%3×2×3矩阵
20.12 wblcdf威布尔累积分布函数
20.13 mapminmax归一化A=;A1=mapminmax(A)A2=ksdensity(A,A,'function','cdf')A3=A2*0.5+0.5 A1 =-1.0000 -0.5000 0 0.5000 1.0000A2 = 0.1467 0.3087 0.5000 0.6913 0.8533A3 = 0.5734 0.6544 0.7500 0.8456 0.9266
21计算
21.1 round取整四舍五入
21.2 fix整数部分向零取整
21.3 floor向负无穷方向取整
21.4 ceil向正无穷方向取整
21.5 min最小值
M = min(A); %返回向量中的最小元素或矩阵中每列中的最小元素
= min(A); %计算A每列中的最小元素，以及这些元素在A中显示的行索引 A = 2×3 1 9 -2 8 4 -5M = 1×3 1 4 -5I = 1×3 1 2 2
= min(A,[],2,'linear');%返回矩阵 M 中每行的最小值。使用'linear' 选项还可以返回线性索引 I，满足 M = A(I)%min(A,[],1) 返回包含每列中的最小元素的行向量%min(A,[],2) 返回包含每行中的最小元素的列向量
21.6 max查找最大值
= max(M,[],'all','linear');%返回最大值位置（包括NaN）
M = max(A)是每一列的最大值
M = max(A,[],2)是每一行的最大值
Mall = max(A,[],"all")是所有维度的最大值
21.7 mean平均值
mean(A,dim);%dim=1表示按列求平均值，dim=2表示按行求平均值
21.8 sum总和
S = sum(A,dim);
21.9 mod余数
b = mod(a,m) 返回 a 除以 m 后的余数，其中 a 是被除数，m 是除数。此函数通常称为取模运算，表达式为 b = a -m.*floor(a./m)。mod 函数遵从 mod(a,0) 返回 a 的约定。
21.10 rem余数
r = rem(a,b); 返回 a 除以 b 后的余数，其中 a 是被除数，b 是除数。a÷b=c余r
21.11 diff差分和近似导数差分就是两个相减。
21.1 解方程syms a b
=solve(18.25*a+b==0,25.25*a+b==300,a,b)
22其他
gcf 返回当前Figure 对象的句柄值gca 返回当前axes 对象的句柄值
gco 返回当前鼠标单击的句柄值，该对象可以是除root 对象外的任意图形对象，并且Matlab会把当前图形对象的句柄值存放在Figure 的CurrentObject属性中。
22.1 矩阵运算
22.1.1 加减运算使用“＋”或“－”符号，两个矩阵维度要相同，对应元素相加减。22.1.2 乘法运算第一个矩阵的各行元素分别与第二个矩阵的各列元素相乘后相加。运算符为“＊”。
22.1.3 除法运算分为左除“＼”和右除“／”。Ａ\Ｂ相当于Ａ的逆矩阵左乘Ｂ；Ｂ/Ａ相当于Ａ的逆矩阵右乘Ｂ。
22.1.4 乘方运算使用符号“＾”，Ａ^ｎ。若ｎ为大于０的整数，表示Ａ自乘ｎ次；若ｎ为小于０的整数，表示Ａ的逆矩阵（Ａ^-１）的|ｎ|次方。
22.1.5 点乘运算符号为“.*”。两矩阵维度相同，对应元素相乘。
22.1.6 点除运算包括“./”和“.\”。两矩阵维度相同，对应元素相除。
22.1.7 点乘方运算符号为“.^”。
１.两矩阵维度相同，对应元素做乘方运算；
２.其中一个为标量，Ａ,^ｂ表示Ａ的每个元素与ｂ做乘方运算；ａ.^Ｂ表示ａ与Ｂ的每个元素做乘方运算。
22.1.8 矩阵的逆函数为inv，调用格式为inv(A)
22.1.9 方阵的行列式函数为det，调用格式为det(A)
22.1.10特征值和特征向量函数为eig，调用格式为特征值d=eig(A) 特征向量=eig(A) V是每一个列向量对应于特征值的特征向量，D是以特征值为元素组成的对角矩阵。
22.1.11矩阵的秩函数为rank，调用格式为rank(A)表示线性无关的行数或列数。
22.1.12矩阵的迹函数为trace，调用格式为trace(A)表示主对角线元素的和。
22.1.13元素求和函数为sum，调用格式为sum(A)，求各列元素和；sum(A,dim)，dim=1求各列元素和，dim=2求各行元素和。
22.1.14元素求积函数为prod，调用格式为prod(A)，求各列元素积；prod(A,dim)，dim=1求各列元素积，dim=2求各行元素积。
22.2 eval字符当变量用%%X=1;a='abc';
eval(); %名称str=数值num %% a=’b=1’;
eval(a)
就会生成变量b，b是一个1乘1的double型矩阵，元素的值为1
也就是说，执行eval(a)相当于执行a的内容，相当于执行b=1
22.3 inputname变量当字符用一个把变量名转化成字符串的玩意，方法是去math works上抄一个函数文件的代码。
22.4 strcat链接两个字符
strcat('P_',num2str(name);%链接两个字符
22.5 size大小
If X = rand(2,3,4);
then d = size(X)
returnsd =
= size(X)
returnsm1 = 2, m2 = 3, m3 = 4,m4 = 1
= size(X)
returnsm = 2, n = 12
m2 = size(X,2)
returnsm2 = 3%长度
22.6 length长度
L = length(X)； %返回 X 中最大数组维度的长度。对于向量，长度仅仅是元素数量。对于具有更多维度的数据，长度为 max(size(X))。空数组的长度为零
22.7 sort排序
B = sort(A); %升序%首先对向量X进行排序，然后按照与X相同的顺序对向量Y进行排序。 = sort(X) ;Ysorted = Y(I);
22.8 find寻找
K=find(X<10,5);%查找X中前五个小于 10 的元素= find(___); %使用前面语法中的任何输入参数返回数组 X 中每个非零元素的行和列下标。
22.9 findpeaks查找峰值这么好用！？
22.10 ~省略1. 用~省略不要的：[~,~,b]= function2. 直接选择部分： = function %获得函数的前3个输出
22.11 :任意元素
22.12 reshape重构数组A = 1:10;B = reshape(A,)B = 5×2 1 6 2 7 3 8 4 9 5 10B = reshape(A,[],2);%[]自动计算行数
22.13 random随机数%Generate a 2-by-3-by-2 array of randomnumbers from the distribution. r = random(pd,);%pd (Probability distribution)可来自makedist, fitdist,Distribution Fitter
22.14 rng
随机数生成器rng('default') %使用默认种子
22.15 dir读取当前文件夹内容
22.16 readtable 读文件
22.17 cell元胞数组={}构建元胞数组（写进excel里不会分格）
22.18 线性索引线性索引允许使用单个下标创建指向数组的索引，例如A(k)。MATLAB®将该数组视为单列向量，其中每一列附加到前一列的底部。因此，线性索引从上到下、从左到右对列中的元素编号。例如，假设一个 3×3 矩阵。您可以用 A(5) 来引用 A(2,2) 元素，用 A(8) 来引用 A(2,3) 元素。线性索引根据数组大小而改变；A(5) 会为 3×3 矩阵和 4×4 矩阵返回不同位置上的元素。sub2ind 和 ind2sub 函数对于在下标和线性索引之间进行转换非常有用。
22.19 趋势分析 = corr(X,Y,'type','Spearman','Rows','pairwise');%spearman趋势分析 瞌睡有枕头 谢谢分享！ 感谢分享。内容是好的，排版能更好看一点就完美了{:300_966:} 好东西，学习一下 认真研究研究，matlab是我大学时候的梦想，现在也不晚 不错，多发点matlab资料，学习学习 vethenc 发表于 2023-12-14 12:41
感谢分享。内容是好的，排版能更好看一点就完美了
从word粘贴过来，编辑界面看着挺正常，没想到一发出来变成这样了:dizzy:正在修补 谢谢分享
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