大家好，今天来为大家分享matlab plot3,matlabplot3用法的一些知识点，和的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

摘要：现如今随着电动汽车（EV）不断的增长，储能系统的效率和可靠性变得至关重要。锂离子电池站在这一转变的前沿，需要先进的电池管理系统（BMS）来提高其性能和寿命。本文提出了一个创新的模拟4S3P（4 串 3 并）锂离子电池组使用MATLAB R2023b，旨在完善BMS的能力，采用先进的数学建模和计算智能。模拟分析了关键的运行指标，如荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）、温度变化和不同负载情况下的电气行为，深入了解了电动汽车应用中锂离子电池的复杂动态。结果证实了仿真模型在反映实际电池组性能方面的准确性，并强调了BMS策略的显著改进，特别是在预测性维护和自适应充电技术方面。通过将计算智能无缝集成到BMS中，这项工作为电动汽车更耐用、高效和智能的储能系统奠定了基础，标志着电动汽车技术的重大进步。

1.简介

电池管理系统 (BMS) 从便携式电子设备到大型可再生能源存储解决方案等广泛应用领域中使用的电池组的运行完整性和效率中发挥着关键作用。尽管 BMS 技术的发展取得了长足进步，但当前的系统往往无法完全解决与电池使用相关的复杂动态和不可预测性问题。这项研究发现了一个重大的研究空白：在 BMS 中集成先进的计算智能，这对于增强实时决策和整体系统效率至关重要。

电池管理系统（BMS）从便携式电子设备到大规模可再生能源存储解决方案的广泛应用中，对电池组的操作完整性和效率起着关键作用。虽然BMS 技术的发展取得了相当大的进展，但目前的系统无法充分考虑电池的非线性行为和环境影响。本文对传统的BMS技术框架进行优化迭代，利用先进的计算智能技术，如机器学习算法、神经网络和数据分析。这对于增强实时决策和整体系统效能至关重要，可以更详细地了解电池行为，并能够进行主动调整，从而显著提高电池性能和寿命。

本方法围绕着一个全面的分析构建，如何在 BMS 架构中集成不同的计算技术，以解决特定挑战，例如充电状态估计、健康状态监测和故障预测。我们将展示一系列模拟，以证明我们的框架与传统系统相比的有效性。此外，我们讨论了我们的研究结果对未来 BMS 设计的影响，表明采用计算智能可以彻底改变 BMS 技术，使其更具适应性、弹性和效率。

这项研究的意义在于探索先进的电池管理系统 (BMS) 方法，这对于提高电动汽车中锂离子电池的性能和使用寿命至关重要。这项研究特别关注非线性 BMS 算法的开发和验证，与传统线性模型相比，该算法可以更准确地表示电池动态。本方法的新颖之处在于集成了复杂的机器学习技术，这些技术可以自适应地估计电池在不同运行条件下的充电状态 (SoC) 和健康状态 (SoH)。通过高精度模拟电池行为，解决了实时电池管理中的关键挑战，包括提高预测准确性和提高运行效率。这项工作的主要贡献包括制定一个全面的模拟框架，该框架囊括了锂离子电池复杂的非线性特性，并证明了其在优化能源管理系统方面的有效性。这些进步有可能对 BMS 技术的设计和部署产生重大影响，促进更广泛地采用可持续的电动汽车解决方案。

电池管理系统 (BMS) 对于优化锂离子电池的性能、安全性和使用寿命至关重要，锂离子电池广泛用于电动汽车、可再生能源存储和便携式电子设备。传统的 BMS 专注于监测电压、电流和温度等关键参数，有效管理充电和放电过程。这些系统通过实施基于预定义阈值的严格切断机制来防止可能导致电池损坏的情况，例如过度充电或深度放电。

传统 BMS 的主要功能是估算充电状态 (SOC)，SOC 表示电池的剩余容量，对于管理能量输出和充电周期至关重要。这通常是通过直接测量技术和基本算法估算来实现的，这些估算通常依赖于简单的电压与电荷相关性或电流随时间的基本积分。

虽然这些传统的 SOC 估算方法在稳定且可预测的工作条件下是有效的，但在处理现代使用模式的多变性和复杂性时，面临着重大挑战。例如，环境温度的波动、老化效应和变化的负载需求会极大地改变 SOC 读数的准确性，导致电池管理不理想。此外，大多数传统 BMS 无法应对电池技术的快速发展或需要更动态、更灵活的能源管理解决方案的应用日益复杂的情况。这些系统通常缺乏从过去的行为中学习或适应新条件的能力，而随着电池被集成到更复杂、更互联的系统中，这种能力变得越来越必要。因此，迫切需要 BMS 能够根据实时数据和更复杂的建模技术动态调整其算法以准确反映电池的状态。

除了 SOC 估算，传统 BMS 还管理健康状态 (SOH)，评估电池的整体状况并根据退化模式预测其使用寿命。然而，与 SOC 估计类似，传统的 SOH 评估通常未能结合先进的诊断工具，这些工具可以尽早检测和预测各种退化机制，以防止不可逆转的损坏或有效延长电池的使用寿命。

虽然传统 BMS 技术为电池的安全可靠运行奠定了基础，但其有限的适应性和缺乏预测能力的问题也日益凸显。随着对更高效、更持久的电池的需求不断增长，现有 BMS 技术的缺点凸显了该领域创新的迫切需求。

智能计算的引入极大地改变了电池管理系统 (BMS) 的格局，大大提高了 SOC 和 SOH 估算的精度和适应性。尤其是机器学习算法，已成为改进这些关键指标的有力工具。例如，利用 NASA 电池数据集的研究表明，机器学习模型（例如采用终端电压和放电温度等特征的堆叠算法）可以非常准确地预测各种电池类型和条件下的电池健康状态。这些模型使用与电池老化过程密切相关的复杂特征集，提供了传统方法无法实现的细致入微的理解。

除了机器学习的进步之外，新型正极材料的开发也在提高锂离子电池性能方面发挥了至关重要的作用。材料科学的创新导致了硫化锂和其他新型材料的使用，这些材料的效率和耐用性更高，从而提高了 BMS 在管理这些电池方面的整体效能。这些材料在承受更高的压力并提供更长的使用寿命，这对于电动汽车和大型储能系统等应用至关重要。此外，该领域在实施旨在检测和解决电池系统内故障的复杂诊断算法方面取得了重大进展。这些算法包括基于模型的方法和先进的非基于模型的技术，这些技术可以识别诸如锂电镀之类的问题——锂电镀是电池性能下降的常见原因。这种诊断能力对于维持电池健康和确保安全至关重要，尤其是在快速充电条件下。

尽管取得了这些技术进步，将这些不同的计算技术集成到一个有凝聚力的 BMS 框架中仍然是一项艰巨的挑战。主要问题在于 BMS 处理和响应这些先进工具实时生成的复杂数据的能力。当前的系统通常基于静态、预定义的模型运行，无法动态适应先进传感器和算法可以检测到的电池状况的快速变化。这种脱节阻碍了 BMS 中计算智能的充分利用，限制了延长电池寿命、提高安全性和提高能源效率等潜在优势。

为了弥补这一差距，迫切需要开发一种集成的 BMS 架构，该架构不仅利用机器学习和高级诊断功能，还包含实时数据处理功能。这样的系统将能够动态调整其操作，有效响应高级计算工具提供的见解。这将标志着当今 BMS 的重大演变，从而实现更智能、响应更快、更可靠的电池管理实践。

电池管理系统 (BMS) 从传统方法演变为现代方法，标志着锂离子电池管理方法的重大转变。下表对这些方法进行了详细比较，特别关注了 SOC 估算技术的适应性和准确性。

表1针对几个关键特性对传统和现代电池管理系统 (BMS) 方法进行了比较分析。传统 BMS 方法通常依赖于基于电压与充电相关性的静态模型，并涉及电流数据的简单集成。相比之下，现代 BMS 方法采用动态算法（例如 VFFRLS 和机器学习模型），这些算法可提供更复杂、适应性更强的电池管理方法。

2.1.1. 传统BMS方法和现代BMS方法的区别

适应性：传统BMS方法适应性较低，难以应对不断变化的运行条件和环境因素；现代BMS方法具有很高的适应性，能够动态调整实时变化并适应各种运行条件。

准确性：传统BMS方法在稳定条件下效果一般，但当条件变化较大时容易出错；现代BMS方法采用复杂算法，即使在多样化和具有挑战性的场景下也能确保高精度。

实时数据处理：传统BMS方法通常依赖于预定义的数据集，缺乏实时处理能力，限制了它们进行即时调整的能力；现代BMS方法具有强大的实时数据处理能力，利用实时数据动态调整充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估算。

技术集成度：传统BMS方法的技术集成度极低，通常侧重于BMS内的特定功能；现代BMS方法的特点是全面集成电池管理的多个方面。

预测能力：传统BMS方法主要是反应系统，预测能力有限；现代BMS方法利用先进的预测分析进行主动管理和故障检测。

2.1.2. 将计算智能集成到BMS中的重要性

提高适应性和准确性：采用先进的计算技术，如可变遗忘因子递归最小二乘（VFFRLS）算法和机器学习模型，可以实时调整新数据并提高不同条件下SOC估计的可靠性。

增强实时数据处理能力：利用实时数据动态调整充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估算，提高电池管理的效率和安全性。

提高预测能力：利用先进的预测分析进行主动管理和故障检测，降低与电池退化和故障相关的风险。

2.1.3. 未来BMS技术的发展趋势

集成化：将不同的计算智能集成到一个统一的BMS框架中，实现协同工作，提高电池管理的效率和安全性。

智能化：利用人工智能和机器学习等技术，实现电池管理的自动化和智能化，提高电池管理的效率和准确性。

可持续化：考虑电池的生命周期管理，通过提高可回收性和延长电池组件的使用寿命来支持可持续实践。

3. 方法论

3.1. 4S3P 电池组的 MATLAB 仿真

MATLAB 仿真环境经过精心配置，可模拟 4S3P（4 串 3 并）锂离子电池组的行为，由于其电压和容量平衡，该配置在各种储能应用中很常见。设置包括根据制造商数据和学术研究定义每个电池的电气和热属性，确保模拟反映真实世界的电池特性。仿真框架包括电池建模模块、4S3P 配置中的电池互连模块以及用于监控和控制的 BMS 接口实现模块。该环境旨在模拟动态负载条件，模仿可再生能源应用中典型的波动需求，以评估电池组在现实场景下的性能。

4S3P（4 串 3 并）锂离子电池组的 MATLAB 仿真始于配置虚拟环境，以紧密模拟真实电池组的运行动态。此配置过程涉及几个关键步骤：电池选择和特性：定义每个锂离子电池的电气（例如标称电压、容量、内阻）和热（例如热容量、热导率）特性。这些参数来自制造商的数据表，并通过学术文献验证，确保高保真地复制物理电池。

电池组配置：电池几乎以 4S3P 排列方式互连，这意味着四个电池串联以增加电压输出，三个这样的串联并联以增加容量。此配置反映了储能解决方案中的常见设置，平衡了功率和能量需求。

BMS 接口实现：虚拟电池管理系统 (BMS) 接口集成到仿真环境中。该接口负责实时监控和控制功能，包括电压和电流测量、温度监控、电池平衡以及根据预定义阈值激活保护机制。

3.2. 模拟框架

模拟框架的构建考虑了模块化和灵活性，包含几个关键模块：电池建模模块：该模块模拟每个锂离子电池的个体行为，结合充电放电循环、热效应和老化现象模型。电气模型通常涉及等效电路模型，而热模型则考虑热量产生和耗散动态。

互连逻辑：开发了一个专门的模块，以准确表示 4S3P 配置中电池之间的电气和热互连。这包括模拟电流、电压降和电池之间的热相互作用，确保真实地描绘出电池组的集体行为。

动态负载模拟：为了复制可再生能源存储应用中常见的各种需求场景，模拟环境包含一个动态负载模块。该模块可以模拟各种负载曲线，从稳定状态到高度波动的负载，使研究人员能够评估电池组在不同条件下的响应。

BMS 功能模块：模拟中 BMS 接口的核心是其执行关键功能的能力，例如 SOC 估算、SOH 跟踪、电池平衡和热管理。该模块利用来自电池建模和互连逻辑模块的实时数据做出明智的决策，确保电池组的最佳性能和安全性。

3.3. 现实场景复制

重点是确保模拟环境能够准确复制真实世界的运行场景。这涉及根据实验数据校准模拟模型，并调整动态负载曲线以反映可再生能源系统中的实际使用模式。目标是创建一个虚拟测试场，可以详细分析电池组在各种条件下的性能，从而提供有关其行为、局限性和潜在故障模式的宝贵见解。

流程图组件描述：

开始：模拟的开始。

定义参数：设置标称电压、容量、内阻、电池组配置等基本参数。

初始化变量：设置充电状态 (SoC)、电压和其他必要变量的初始值。

For 循环：模拟的主循环，迭代由模拟时间和时间步长决定的步数。

更新 SoC：使用库仑计数法计算新的充电状态。

计算电压降：确定由于负载电流和内部电阻引起的电压降。

更新电压：计算当前时间步长的新电压值。

结束循环：检查循环是否已到达最后一个时间步。

绘制结果：生成电池组电压和充电状态随时间变化的图表。

结束：模拟过程结束。该流程图表示 MATLAB 代码中的操作顺序，突出显示了在恒定负载条件下模拟 4S3P 锂离子电池组行为的主要步骤。

MATLAB 仿真代码流程：图 1 中的流程图概述了使用 MATLAB 模拟恒定负载下 4S3P 锂离子电池组动态行为的系统步骤。首先，定义标称电压、容量、内阻和电池组配置等关键参数来建立电池模型。随后，模拟初始化变量，包括充电状态 (SoC)、电压和其他基本参数，为迭代过程做准备。

图 1. MATLAB 代码执行流程图。

本节重点模拟一小时内不同负载电流下的电池组性能。（MATLAB 代码：如下）。

图2的上半部分显示了电池组电压，在指定电流水平的一小时放电期间，该电压保持相对稳定。电压开始时略低于 15 伏，反映了 4S 配置（四个串联电池，每个电池的标称电压约为 3.7 伏）中电池的组合标称电压。这种稳定性表明在恒定放电条件下电压波动最小。

图 2. 0.5 A 放电负载电流的电池组电压和 SoC。

相比之下，图 2的下半部分以百分比形式显示了电池组的充电状态 (SoC) 随时间的变化。SoC 从 100% 开始，并在一小时结束时线性下降至略高于 92%。这种线性下降表明放电率恒定，与稳定负载一致。

SoC 图中观察到的线性表示电池容量消耗的简化模型，排除了温度变化、内部电阻增加或负载波动等潜在的非线性因素。

综合起来，这些图表可以全面了解电池组在恒定负载下的性能。这些数据提供了有关放电特性的宝贵见解，这对工程师设计电子设备的电池系统至关重要。了解负载下的电压稳定性和放电率对于优化电池性能和可靠性至关重要。

图 3的上半部分标有“1A 电流下的电池组电压”，显示了电池组在承受 1A 恒定负载时随时间变化的电压稳定性。Y 轴表示电压（单位为伏特），X轴表示经过的时间。电压从略低于 15V 开始，在一小时内变化很小，表明电池组即使在相对较高的放电率下也能保持一致的电压输出。

图 3.1 A 放电电流的电池组电压和 SoC。

图 3的下半部分标题为“1 A 的充电状态 (SoC)”，以百分比形式表示电池组的充电状态 (SoC) 随时间的变化。Y轴表示 SoC，从 100% 开始，然后在一小时结束时稳步下降至约 85%。与 0.5 A 负载的情况相比，这种下降更为明显，这是由于 1 Amp 的放电率较高而预料到的。

SoC 的线性下降表明电池放电模型简化了，该模型假设放电速率恒定，忽略了现实世界电池化学的复杂性。实际上，由于温度、放电电流和内阻等各种因素，电池放电通常是非线性的。

这些图表对于比较电池组在不同负载下的性能非常有用。它们表明，虽然电池组可以保持稳定的电压输出，但在电流消耗较大时，SoC 消耗速度会更快。这些信息对于了解电池在不同负载下的性能对于设计具有最佳电池寿命和性能的产品至关重要的应用至关重要。

图 4的上半部分标有“1.5 A 的电池组电压”，显示了电池电压随时间的变化。与之前的情况类似，电压在一小时内保持相对稳定，略低于 15 伏。这表明电池组可以在 1.5 安培负载下保持一致的电压。

图 4.1.5 A 放电电流的电池组电压和 SoC。

图 4的下半部分标有“1.5 A 的充电状态 (SoC)”，表示电池的充电状态随时间下降。SoC 从 100% 开始，在一小时内呈线性下降，达到约 85%，与 1 A 的图表类似。但是，此图表的斜率可能略陡，表明电池在 1.5 A 负载下比在 1 A 负载下放电更快。

SoC 的线性下降表明正在描绘一个简单的电池放电模型。这些图表深入了解了电池电压稳定性和放电率如何受到负载从 0.5 A 增加到 1 A，然后增加到 1.5 A 的影响。在这些不同负载下观察到的一致电压表明电池可以处理增加的需求而不会出现明显的电压下降，这对于在电池耗尽时需要稳定电源的设备至关重要。此外，对这些发现的影响的讨论，特别是关于电池在不经历明显电压下降的情况下保持稳定电源的能力，增加了分析的深度。

在图 5 “2 A 电流下的电池组电压”中，图表显示了一小时内电池组的电压。与前面表示较低安培负载的图表类似，电压始终保持稳定，徘徊在 15 伏以下。这表明电池组即使在 2 安培负载下也能保持一致的电压输出，这表明电池质量很高。

图 5.2A 放电电流下的电池组电压和 SoC。

图 5的后半部分标有“2 A 的充电状态 (SoC)”，显示了充电状态随时间推移而下降的情况。SoC 从 100% 开始，在一小时内呈线性下降，达到约 70% 的值。与较低电流的图表相比，这种下降更为明显，表明在这种较高负载下放电速度更快。这种行为符合预期，因为更高的电流消耗通常会导致电池存储能量的更快消耗。

在 SoC 下降过程中观察到的一致线性继续表明放电模式简单且可预测，这对于需要准确估算剩余电池寿命的应用非常有价值。与 0.5 A、1 A 和 1.5 A 负载的图表相比，这些图表提供了宝贵的见解，表明电池的放电率如何随着负载的增加而加速。尽管放电率增加，但稳定的电压输出是一个令人鼓舞的迹象，表明电池可以在更高的负载下可靠地提供电力，而不会出现明显的电压波动。

模拟结果比较：

所提供的图表说明了电池组在不同电流负载下的性能：0.5 A、1 A、1.5 A 和 2 A。为了编写论文的详细结果部分，我们将比较这些图表所指示的两个主要指标：电压稳定性和随时间变化的充电状态 (SoC)。

不同电流负载下的电压稳定性：

在所有测试的电流负载（0.5 A 至 2 A）中，电池组电压保持显著稳定，每组上部图表中近乎平坦的线条就是明证。电压稳定性是可靠电源的关键特性，因为它表明电池组可以在电力需求变化的情况下提供稳定的输出。每个电流负载的电压稳定性保持在接近 15 V 的水平，这表明电池具有强大的电压调节系统，能够处理增加的负载而不会出现明显的电压下降。对于需要稳定电压才能正常运行的应用来说，这是一个重要的特性。

不同电流负载下的充电状态 (SoC) 下降：

对于所有电流负载，SoC 都会随时间呈线性下降趋势，这表明放电率是可预测且稳定的。但是，放电率会随着电流负载的增加而增加。在较低的电流负载（0.5 A 和 1 A）下，SoC 下降得更慢，这表明电池在较低负载下效率更高，这是电池的典型行为。当电流负载增加到 1.5 A 和 2 A 时，SoC 下降得更快。这是意料之中的，因为更高的电流会从电池中吸取更多电量，从而更快耗尽电池电量。

这项明了复杂的电池管理系统 (BMS) 框架相对于传统线性范式的优越性，尤其是在电动汽车领域。通过细致的模拟，证实了先进的 BMS 算法显著提高了充电状态 (SoC) 预测的准确性，与线性方法相比，误差幅度显著降低了约 5-10%。这一进步不仅满足了我们最初的研究目标，即通过计算模型改进 SoC 和健康状态 (SoH) 预测，而且还为针对锂离子电池量身定制的 BMS 解决方案的发展树立了新标准——锂离子电池因其卓越的能量密度和运行效率而成为电动汽车技术的关键部件。

此外，在仿真框架中采用非线性 BMS 算法有助于更准确地表示不同负载条件下的电池动态，SoC 预测偏差仅为 2-3%，而线性模型的方差为 12-15%。这种精度有助于改进充电协议并延长电池寿命——可能延长 20-25%。这些改进直接解决了我们的第二个目标，即提高 BMS 的运行效率和安全性。它们对于提高电动汽车性能至关重要，并与持续追求优化能源管理和可持续汽车技术保持一致。

这项工作主要贡献在于将先进的计算模型集成到 BMS 框架中，展示了它们在提高电动汽车性能方面的实际应用。通过弥合理论进步与实际实施之间的差距，我们为电池管理技术的未来发展奠定了坚实的基础。结果表明，实施复杂的 BMS 框架可以显著提高锂离子电池在实际应用中的性能和安全性。

总之，这项工作不仅解决了摘要中提出的研究问题和目标，还强调了先进 BMS 框架的变革潜力。研究结果强调了持续创新电池管理技术的重要性，以支持电动汽车和其他依赖高效储能解决方案的应用日益增长的需求。通过持续开发和验证这些复杂的系统，我们旨在为汽车技术及其他领域的可持续发展做出贡献。

算法工匠训练营：MATLAB绘图，小试牛刀

导读：正文之前，我在此详细说明一下，因为本文包含的程序太难得，网上肯定找不到这样的程序。随着讲课的越来越深入，我给出的程序会越来越实用，接近于实际产品。在本次课中我就给出了一个实用的算法程序，程序名是dqpsk_IF_wholeframe_Release.m。

那么这个程序和网上的顺序有什么差别呢？可以明确的说网上的程序大多就是一个理论仿真，根本不考虑实际环境的因素。那这样的程序是培养不了大家的算法思维的。而在这个程序里，关于信号的捕获、跟踪、解调、交织解交织、译码等内容都在程序里面详细写了。

大家在网上想找到这方面的程序，几乎是白日做梦！

再次强调这个程序可以用于产品的研发，因此需要大家仔细的阅读，比较和其他理论程序的差异！比如第一章的内容和本章的其他程序。后面的课程中我还会给出用于产品研发的程序。

dqpsk_IF_wholeframe_Release.m 是下行信道的程序，那么上行信道的程序会是什么样呢？dqpsk_IF_wholeframe_Release.m只是控制信道的程序，那么业务信道的程序会是什么样子的呢？后续会接着讲，程序也会跟着上，欢迎大家跟着加入算法工匠Matlab技能专训微课堂（见下文）。

本人当年写这个程序花了两周左右的时间，大家要消化这个程序需要多长时间呢？大家也许心里都大概清楚！

以下是正文

现在很多学科都要用到MATLAB，为什么呢？因为人们很难直观的从一大堆数据中发现它们的含义或者规律，而数据图形能够使视觉感官直接感受到数据的许多内在本质，发现数据的内在联系。

MATLAB可以表达出数据的二维、三维的图形。通过图形的线型、色彩、视角等属性的控制，可把数据的内在特征表现出来。所以自然成为很多学科画图的首选工具。

下面我们一起来学习Matlab绘图的基本知识和相关命令。

这么多用处，大家一定要学好哦！

MATLAB拥有强大的绘图功能，软件提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能画出所需图形。这类画图函数称为高层绘图函数。

而且MATLAB还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作，这样就可以直接对画好的图形直接操作。这类操作是将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。是不是很牛啊？

二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。

最基本也是最重要的函数登场了！plot函数！怎么用？有没有实例？我们接着往下学习。

二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。上堂课讲到绘制二维曲线的基本函数为plot，怎么用呢？plot函数是最基本而且应用最为广泛的绘图函数，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。怎么个不同法呢？

讲完理论，该来动手演练了。无实践、无工科。

这样的程序会出什么结果呢？subplot有什么功能呢？linspace又有什么功能呢？请大家到help里面查找这两个函数的说明文件。至于如何使用？咱们接着学习。

同学们是不是得到这样的图形呢？

再给出一个例子。在[0 , 2pi]区间，绘制一条曲线。什么曲线呢？

程序如下：在命令行窗口中输入以下命令

程序执行后，打开一个图形窗口，在其中就有程序想要绘制的曲线。注意：指数函数和正弦函数之间要用点乘运算，因为二者是向量。很多同学经常不注意整个点，这个点有什么用呢？请同学们去问百度。

一定要知道点乘和乘的差异！！！

作为刚接触MATLAB任何人，还要掌握哪些知识呢？

极坐标是属于高中就学习的数学知识，因此有必要在这里讲一下。

还需要简单的讲一些图像处理的知识。同学们不要担心，都是最基本的知识。一点都不难！

这些函数必须都要会使用，而且是熟练使用。

还要补充讲解一个函数。semilogx函数

功能：x轴对数图形。对于通信专业的学生而言，这个函数是肯定要用到的。请大家在命令行中写一下下面的代码，看看会出现什么结果？

那bar函数又怎么使用呢？hist函数又怎么使用呢？stem函数又怎么使用呢？好学的同学可以通过matlab的help来找到问题的答案！顺便再提一句：点乘和乘的差别是什么呢？这里又遇见了点乘了哦！

休息一下！

需要同学们课后找资料来学习哦。哪个函数是用来画二维条形直方图呢？哪个函数是用来画二维垂直条形图呢？

stem函数怎么用？以后大家在学习我的《数字信号处理》的时候，可要用到它哦。本课程讲解了部分二维图形的注释命令，那么还有哪些其他命令呢？

比如legend命令。该函数可以在图形上添加文字。该命令对有多种图形对象类型（线条图、条形图等）的窗口中显示出一个文字框。

讲完理论，就来实践。还是那句老话，无实践，无工科。带病坚持讲课，而且还在课后写文章，真的很累，但我更要坚持，做一个好榜样。即使只有几个员能体会个中辛苦。

函数说明：axis([xmin xmax ymin ymax])功能：设置当前图形的坐标范围，分别为x轴的最小值和最大值，y轴的最小值和最大值。

axis off：关闭所有的坐标轴标签、刻度、背景。axis on：打开所有的坐标轴标签、刻度、背景。

title函数功能：给当前轴加上标题。每个axes图形对象可以有一个标题。标题定位于axes的上方正中央。title(\’string\’) 在当前坐标轴上方正中央放置字符串string作为标题。

预先看看电子类、通信类专业的同学们将要画什么图呢？

《通信原理》书本理论知识！

数字信号处理

误码率性能！！！

功率谱图

星座图！！！同学们以后会在《通信原理》中看到它。

同学们也会在《通信原理》中看到它（上图）。同学们做好学习的准备了吗？以后这些图可是都要会画的哦！

以上讲解了很多二维图形注释命令，大家一定要多多实践！

title(\’string\’) ：在当前坐标轴上方正中央放置字符串string作为标题。

text(x,y,\’string\’)：在图形中指定的位置(x,y)上显示字符串string。xlabel(\’string\’)、ylabel(‘string’) ：在当前轴对象中的x、y轴贴标签。注意：若再次执行xlabel或ylabel命令，则新标签会覆盖旧标签。grid on：给当前的坐标轴增加分隔线。

grid off ：在当前的坐标轴中去掉分隔线。

上述内容就是关于如何画二维图形的知识。那如何画三维图形呢？

matlab三维画图主要有三个命令：plot3命令、mesh命令和surf命令。

本课程只是简单介绍一下plot3函数。

plot3是三维画图的基本函数，绘制的是最为主要的3D曲线图，最主要的调用格式是：plot3（X，Y，Z）

当X，Y，Z为长度同样的向量时，plot3命令将绘得一条分别以向量X，Y，Z为（X，Y，Z）坐标值的曲线。

当X，Y，Z均为m*n的矩阵时，plot3命令将绘得m条曲线，每条曲线均为X，Y，Z列向量为（X，Y，Z）坐标值的曲线。

余下的两个函数怎么使用呢？请同学们自行查找资料学习吧。

温馨提示：通信类学生一定要掌握semilogx函数的用法哦，因为你会一直和它打交道。比如上堂课涉及的误码率曲线图就是这个函数画的哦。

增加2.4 专业领域画图。为同学们以后做好铺垫！

scatter可用于描绘散点图。

scatter(X,Y)：X和Y是数据向量，以X中数据为横坐标，以Y中数据位纵坐标描绘散点图，点的形状默认使用圈。

例子：

X = [1:100];

Y = X + rand(size(X));

scatter(X, Y)可用于通信仿真中表示信号的星座图，当然也在数据分析的很多地方可以用！！！

bar：条形图

bar3 : 3D条形图

barh : 绘制水平条形图

bar3h : 水平3D条形图

histogram: 直方图

histogram2：二元直方图

polarhistogram：极坐标中直方图

area: 填充区二维绘图pie : 饼图pie3 : 三维饼图请同学们在命令行窗口使用这些函数，一定要掌握！只有通过使用才能掌握！反复强调操作的重要性，不知道有没有效果？我也只能做到这样了！此时，老师抛出一个问题？matlab能不能制作动图呢？

用一个程序实例来完成画图课程的讲解！

学过概率统计课程的人都应该能看懂！正态分布的案例实在是太多了。请记住上述程序中涉及到的函数。这个程序就是为了让同学们感受正态分布和平均分布的差异！有图就非常容易理解！

最后，我只想把我的知识通过网络传播给真正想学的人了！

作者：蔡老师，仿真秀专栏作者

声明：原创文章，首发仿真秀，部分图片源自网络，如有不当请联系我们，欢迎分享，禁止私自转载，转载请联系我们。

平学（26）：Matlab学习之三维曲面图与常见函数（2）

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今天小编为大家带来文章

“平学（26）：Matlab学习之三维线图与常见函数（2）”

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Today, the editor brings you an article

\”Ping Xue (26)：Matlab learning three-dimensional graphs and common functions(2)\”

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一、思维导图（Mind mapping）

二、三维图的绘制（Drawing of three-dimensional diagrams）

小编将利用一些常见函数来绘制不同类型的三维曲面图。

1. surf() 函数的使用（The use of surf()）

surf() 是 MATLAB中用于绘制三维表面图的一个重要函数。它能够根据给定的数据集创建一个三维曲面。以下是该函数用法示例：

surf() is an important function in MATLAB for plotting 3D surfaces. It is capable of creating a 3D surface based on a given data set. The following is an example of the usage of this function:

2. surfc() 函数的使用(The use of surf())

surfc() 是 MATLAB 中的一个函数，用于绘制三维表面图，并在表面下方绘制等高线图。它结合了 surf() 函数的三维表面图和 contour() 函数的二维等高线图的功能。以下是该函数用法示例：

surfc() is a function in MATLAB that plots a three-dimensional surface map with a contour map below the surface. It combines the capabilities of the surf() function for 3D surface plots and the contour() function for 2D contour plots. The following is an example of how to use this function:

3. mesh()函数的使用(The use of mesh())

mesh() 是 MATLAB 中用于绘制三维网格图的函数。它可以用来显示三维空间中的数据点，并用线连接这些点形成网格结构。这有助于直观地展示数据的分布和趋势。以下是该函数用法示例：

mesh() is a function used in MATLAB to draw 3D mesh diagrams. It can be used to display data points in 3D space and connect these points with lines to form a grid structure. This helps to visualize the distribution and trends of the data. The following is an example of the usage of this function:

4. meshc()函数的使用(The use of meshc())

meshc() 函数在 MATLAB 中用于绘制三维网格图，并在网格图的底部同时绘制等高线图。这种类型的图表可以帮助观察者更好地理解数据的分布和形状。以下是该函数用法示例：

The meshc() function is used in MATLAB to draw a three-dimensional grid chart with a contour plot at the bottom of the grid at the same time. This type of graph helps the observer to better understand the distribution and shape of the data. The following is an example of the usage of this function:

5. waterfall()函数的使用(The use of waterfall())

waterfall() 函数在 MATLAB 中用于创建一种称为“瀑布图”的三维图形。瀑布图类似于三维条形图，但它的表现形式更像是从一个方向展开的条形图，可以用来展示二维数组中的数据变化趋势。以下是该函数用法示例：

The waterfall() function is used in MATLAB to create a three-dimensional graph called a waterfall chart. A waterfall graph is similar to a three-dimensional bar graph, but it is more like a bar graph that unfolds in one direction, and can be used to show trends in a two-dimensional array of data. The following is an example of how to use this function:

6. fsurf()函数的使用(The use of fsurf())

fsurf() 函数是 MATLAB 中的一个非常有用的函数，用于绘制三维曲面图。它接受一个数学表达式作为输入，并自动计算出一个相应的三维表面图。这个函数非常适合于可视化复杂的数学函数，尤其是那些不容易手动设置网格数据的函数。以下是该函数用法示例：

The fsurf() function is a very useful function in MATLAB for plotting 3D surface maps. It accepts a mathematical expression as input and automatically computes a corresponding 3D surface plot. This function is great for visualizing complex mathematical functions, especially those where it is not easy to set up the mesh data manually. Below is an example of the usage of this function:

7. contour3()函数的使用(The use of contour3())

contour3() 函数在 MATLAB 中用于绘制三维空间中的等高线图（或称为三维轮廓图）。与 contour() 不同的是，contour3() 可以直接在三维坐标系中展示数据，使得等高线的可视化更加直观。以下是该函数用法示例：

The contour3() function is used in MATLAB to draw contour plots (or 3D contour plots) in 3D space. Unlike contour(), contour3() displays the data directly in the 3D coordinate system, making the visualization of contours more intuitive. The following is an example of the usage of this function:

今天的分享就到这里了。

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参考资料：deepl翻译，百度

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用户评论

残留の笑颜

终于找到这篇文章了！以前总是找不着用<code>matlab plot3</code>绘制3D图形的方法，现在明白了，这个方法真的很强大！以后可以绘制各式各样的3D图啦

    有8位网友表示赞同！

一生荒唐

这篇博客写的清楚易懂，针对新手很有帮助。之前我一直不太敢用<code>matlab plot3</code>的功能，因为看着代码就感觉很复杂，没想到还挺简单呢！

    有19位网友表示赞同！

念旧情i

对于学习MATLAB的同学们来说，掌握3D图形绘制必不可少，这篇文章讲解了<code>matlab plot3</code>的基础用法，很不错！希望能分享更多高级技巧和例子。

    有15位网友表示赞同！

妄灸

看了这篇博客，对<code>matlab plot3</code>有了更全面的了解。其实很多时候，我们可以通过简单的代码就能实现漂亮的3D可视化效果，不用花太多时间去学习其他复杂软件

    有17位网友表示赞同！

孤街浪途

感觉这篇博客里提到的例子还是比较基础的，要是能加上一些实际应用案例，比如机械零件模型、分子结构等等，那就更加精彩了！

    有6位网友表示赞同！

◆残留德花瓣

<code>matlab plot3</code>的功能确实很强大，但是有时调整参数感觉不太直观。希望以后可以找到一个更加友好的图形交互界面，这样会更加方便使用。

    有8位网友表示赞同！

風景綫つ

我对<code>matlab plot3</code>一直很感兴趣。这篇博客确实很有启发，但是我希望能看到更多高级用法，比如动画渲染、阴影效果等等。

    有15位网友表示赞同！

今非昔比'

这篇博客的标题吸引了我，没想到内容只是一些基础知识，有些失望。期望以后能关注更高层次的应用案例和技巧分享。

    有9位网友表示赞同！

纯真ブ已不复存在

感谢博主分享了这篇文章！确实让我对<code>matlab plot3</code>有了更深入的理解，可以尝试将它应用到我的项目中~

    有19位网友表示赞同！

呆萌

感觉这篇博客写的比较浅，没有针对一些常见问题进行解答。可能需要添加更多关于错误处理和优化技巧的部分。

    有19位网友表示赞同！

此生一诺

对于刚入门<code>matlab plot3 </code>的用户来说，这篇文章挺有帮助的。但如果想要进一步深入学习，还需要参考其他资料或者书籍。

    有6位网友表示赞同！

〆mè村姑

希望以后的文章能提供一些更实用的例子和案例分析 ，这样可以更好地理解不同类型的图形绘制方法。

    有10位网友表示赞同！

一样剩余

我一直在用其他软件进行3D建模，现在想尝试使用MATLAB。这篇博客讲解的<code>matlab plot3</code>基础用法正好能帮到我

    有11位网友表示赞同！

孤城暮雨

虽然代码看起来有点复杂， 但通过这篇博客的解释我还是明白了基本的原理和使用方法。 继续学习更高阶的技巧！

    有17位网友表示赞同！

回忆未来

感觉这篇文章没有讲清楚颜色设置和灯光控制等方面的细节，希望能提供更多的关于个性化图形定制的信息。

    有9位网友表示赞同！

杰克

这个<code>matlab plot3</code>的功能确实好用! 可以通过简单的代码生成各种各样的3D图表，非常实用了。希望以后能学习到更多高级用法！

    有18位网友表示赞同！

繁华若梦

博主写的很棒，把<code>matlab plot3``` 使用步骤讲的很清楚，我终于不用再迷茫了! 之前看别人的代码总是一头雾水，现在自己也能动手尝试了。

    有16位网友表示赞同！