Matlab 脚本

Matlab绘图脚本详解，专为加快学术论文图表生成速度而设计。涵盖多种绘图参数设置，确保图片、曲线精准展示。详细注释指导，助您轻松掌握。

这里提供一些简单易懂的Matlab图像处理代码，特别适合初学者使用。这些代码可以帮助您快速入门，理解图像处理的基本原理和操作方法。

提取短行程的代码算是比较常见的需求，尤其在汽车行驶工况数据时。这个代码的特点是，前期已经对数据做了一些预，所以直接进行短行程提取。通过逻辑就能得到需要的工况数据，效率高、代码简洁。和男朋友一起完成的这个小工具，我觉得对多从事数据、汽车相关工作的开发者会有。最棒的是，它是免费的哦，虽然没办法放在平台上分享，但我觉得能帮到就挺好！如果你有疑问，评论区随时交流，一起讨论也是一种收获。

MATLAB 里的调频功能我用过不少，这份fmm.m脚本做得还挺实用的，逻辑清晰，结构也不复杂，适合快速上手模拟 FM 调制流程。 频率调制的核心思想其实挺简单——让信息信号去控制载波的频率变化，而不是幅度。所以它天生就比较抗干扰，适合做广播类的仿真练习。 你只需要先搞一个基带信号，比如正弦波或者从音频文件里抽样，用cos(2*pi*fc*t)生成载波，通过调制指数把信号嵌进去。整个过程在脚本里都有，直观。 调完之后，脚本里还自带波形和频谱图的可视化部分，画得也挺清楚。你还可以把调制信号保存下来，或者直接用sound函数播放，效果还蛮真实的。 哦对了，别忘了看一下license.txt，里面写

多尺度函数的 MATLAB 脚本shujiao5.m，对搞图像或者信号的同学来说，真是个不错的入门资源。结构清晰，注释也比较友好，运行起来效果一目了然，适合你想快速上手多尺度变换的概念和实践。

matlab 的异常值脚本outliers.m挺实用的，适合你在数据预中快速定位那些“看着不太对”的数据点。里面用了两种方法：一个是统计老炮都知道的Grubbs 检验，另一个是经典的IQR（四分位区间）法。思路都清晰，还贴心地把每步都写成了流程——从读数据、计算指标，到检测再分类。用起来也不难，配合箱线图，可视化也直观。嗯，尤其适合建模前做数据清洗那一步。

高阶 DTI 估计的 Matlab 脚本，用起来还挺顺。直接从扩散加权 MRI 数据里估张量，输出是正定或半正定的，稳定性不错。用的是 Barmpoutis 和 Vemuri 那篇 2010 年的方法，基础扎实，理论也靠谱。整个流程对 Matlab 用户蛮友好的，改改参数就能跑，适合搞高阶 DTI 建模的朋友试试。顺带还能看看其他配套资源，比如归一化脚本、质量检查工具，配合用效率更高。

Matlab脚本的创建方法如下：1. 打开Matlab，依次点击File->New->M-file；2. 在编辑窗口中输入程序内容；3. 点击File->Save，保存文件时使用.m作为文件扩展名。运行M文件的方法：1. 在命令窗口输入文件名；2. 在M文件窗口的Debug菜单中选择Run。

数据归一化是个常用的技巧，是在做数据或机器学习时，保证数据都在相同的尺度上。通过 MATLAB，可以轻松实现这一过程，常见的方法包括最小-最大归一化和 Z-score 标准化。你只需要几个函数就能完成数据的，像min()、max()、mean()和std()都能派上用场。归一化后，数据便于比较，也能提升机器学习算法的表现，是对于像 KNN 这种依赖距离的算法来说，效果挺。最小-最大归一化就是将数据缩放到 0 到 1 之间，Z-score 则是将数据转化为标准正态分布。哦，对了，完的数据你可以通过save()轻松保存，方便后续使用。如果你需要在大数据集或不同任务中应用，归一化的脚本也可以根据实际

河海大学的问题 1 南斜面.m是一个和太阳能建模挺搭的 MATLAB 脚本，专门搞小太阳屋设计的。结构清晰，变量命名也比较规整，适合拿来改造或做毕业设计的参考。你要是刚好在折腾南向斜屋顶的光照计算，这玩意儿用起来还挺顺的。 脚本用的逻辑不复杂，看几眼就能上手。像是太阳高度角、方位角这些，都是用sind、cosd搞出来的，没什么花活。哦对了，还有地理坐标那块，直接改成你项目城市的纬度就能跑出结果。 整个过程都能用图形输出看看效果，尤其适合或者课堂展示。太阳高度计算、日照时间、阴影判断这些基本都有覆盖，你要是再结合点实测数据，那模型就更靠谱了。 如果你对太阳能屋顶设计感兴趣，或者正在做类似的课程设