通信系统仿真

崔春雷

目录

  • 1 第一单元: MATLAB基础
    • 1.1 课程说明与资料
      • 1.1.1 作业参考答案
      • 1.1.2 移动22级作业答案
    • 1.2 MATLAB安装与运行环境
      • 1.2.1 MATLAB介绍
    • 1.3 基本数据类型:数值类型
    • 1.4 基本数据类型:字符类型
    • 1.5 数据类型转换与输出
    • 1.6 数组与矩阵基础
      • 1.6.1 矩阵运算进阶
    • 1.7 数组与矩阵常用函数
    • 1.8 matlab中的逻辑运算
    • 1.9 实验: MATLAB常用数学函数
      • 1.9.1 实验 作业答案
    • 1.10 元胞数组
    • 1.11 结构体数组
      • 1.11.1 结构体进阶
      • 1.11.2 元胞数组与结构体数组对比
      • 1.11.3 map 容器
    • 1.12 附录:MATLAB常用基础命令
    • 1.13 拓展内容:实时脚本
      • 1.13.1 实时脚本示例
    • 1.14 课程作业与答案
      • 1.14.1 《通信系统仿真》期末考试
  • 2 第二单元:Matlab 程序设计
    • 2.1 顺序结构程序
    • 2.2 分支结构—— if语句
    • 2.3 分支结构—— switch语句
    • 2.4 循环结构—— while语句
    • 2.5 循环结构—— for语句
    • 2.6 图像处理基础
    • 2.7 Matlab的函数
      • 2.7.1 函数内容的课外扩展
    • 2.8 本章实验:for循环的应用
      • 2.8.1 素数问题
        • 2.8.1.1 素数的螺旋线排列
      • 2.8.2 3X+1猜想
      • 2.8.3 7 行代码计算 π
    • 2.9 排序算法
      • 2.9.1 冒泡排序
      • 2.9.2 选择排序
      • 2.9.3 插入排序
      • 2.9.4 快速排序
      • 2.9.5 基数排序
      • 2.9.6 计数排序
      • 2.9.7 堆排序
    • 2.10 动态规划算法
      • 2.10.1 动态规划编程实例
      • 2.10.2 动态规划:01背包问题
      • 2.10.3 动态规划常见题目分析
      • 2.10.4 动态规划题目分析2
    • 2.11 常用算法简介
      • 2.11.1 剪枝算法
      • 2.11.2 二分查找
      • 2.11.3 递归算法
      • 2.11.4 回溯算法
        • 2.11.4.1 Leetcode回溯题目合集
        • 2.11.4.2 回溯算法总结
        • 2.11.4.3 回溯法解数独问题
        • 2.11.4.4 DFS与BFS
          • 2.11.4.4.1 DFS/BFS原理
          • 2.11.4.4.2 BFS的应用:Dijkstra算法
      • 2.11.5 n 皇后问题专题
      • 2.11.6 双指针算法
      • 2.11.7 数组模拟链表(约瑟夫环)
      • 2.11.8 Hash(哈希表)
      • 2.11.9 图论与路径规划
        • 2.11.9.1 迪杰斯特拉算法
        • 2.11.9.2 A*算法
          • 2.11.9.2.1 A*算法的MATLAB实现
        • 2.11.9.3 RRT路径规划算法
          • 2.11.9.3.1 RRT算法 MATLAB代码
          • 2.11.9.3.2 参考资料
      • 2.11.10 数据结构
        • 2.11.10.1 数据结构例题
      • 2.11.11 前缀和 差分 双指针
      • 2.11.12 位运算
      • 2.11.13 常用算法代码模板
    • 2.12 练习题库
    • 2.13 code
      • 2.13.1 简易计算器gui代码
      • 2.13.2 五子棋
      • 2.13.3 连连看小游戏
      • 2.13.4 递归算法与汉诺塔
      • 2.13.5 有理数的小数循环节
    • 2.14 MATLAB编程风格
      • 2.14.1 向量化编程专题
  • 3 第三单元:Matlab 图形图像处理
    • 3.1 二维图形绘图基础
    • 3.2 二维图形绘图进阶
    • 3.3 三维图形绘图
      • 3.3.1 MATLAB绘图小结
        • 3.3.1.1 用matlab绘制好看图像
    • 3.4 MATLAB高级绘图
    • 3.5 文件操作
    • 3.6 Matlab图像处理进阶
      • 3.6.1 补充:Matlab图像处理常用函数
      • 3.6.2 RGB/HSV/HSI颜色模型
      • 3.6.3 图片切换动画效果
      • 3.6.4 图像连通域标记
      • 3.6.5 图像旋转与插值
      • 3.6.6 图像的形态学
      • 3.6.7 空间滤波
        • 3.6.7.1 图像中常见的噪声类型与滤波方法
        • 3.6.7.2 matlab中的滤波函数
        • 3.6.7.3 BM3D 去噪算法
        • 3.6.7.4 双边滤波
      • 3.6.8 图像的频域处理
    • 3.7 本章总结
    • 3.8 实验 : matlab 绘图练习1
    • 3.9 实验: matlab 绘图练习2
    • 3.10 实验 :数学函数图像绘制
    • 3.11 实验:绘图综合练习
    • 3.12 实验:曲线拟合
    • 3.13 实验:牛顿法求解方程的根
    • 3.14 实验:信号的傅里叶变换
      • 3.14.1 傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换
      • 3.14.2 新建目录
    • 3.15 课外补充:图像处理基础1
    • 3.16 课外补充:图像处理基础2
    • 3.17 课外补充:图像处理基础3
    • 3.18 课外补充:PYTHON基础
  • 4 第五单元:MATLAB通信仿真
    • 4.1 现代通信系统的介绍
    • 4.2 模拟通信系统的仿真原理
    • 4.3 HDB3编解码的仿真实现
    • 4.4 SIMULINK和其模块简介
    • 4.5 数字通信系统的仿真原理
    • 4.6 模拟通信系统Simulink仿真
    • 4.7 数字通信系统Simulink仿真
    • 4.8 音频信号测处理与仿真
    • 4.9 图像数字水印技术
      • 4.9.1 三角函数到傅里叶变换再到语音识别与数字水印
    • 4.10 信息系统与算法
      • 4.10.1 递归算法
        • 4.10.1.1 递归与堆栈的关系
      • 4.10.2 哈希表
      • 4.10.3 双指针算法
        • 4.10.3.1 双指针算法实战
        • 4.10.3.2 双指针进阶:滑动窗口算法
      • 4.10.4 字符串匹配 KMP算法
        • 4.10.4.1 字符串匹配B-M算法
      • 4.10.5 快速傅里叶变换
      • 4.10.6 回溯算法
      • 4.10.7 动态规划
      • 4.10.8 分治算法
      • 4.10.9 Dijkstra算法
  • 5 第六单元: systemview通信仿真
    • 5.1 SystemView概述
    • 5.2 模拟通信系统 数字系统的仿真分析
    • 5.3 SystemView通信系统仿真进阶
    • 5.4 新建课程目录
  • 6 第四单元:MATLAB高级应用
    • 6.1 符号运算基础
      • 6.1.1 利用Matlab自动推导公式
    • 6.2 Matlab中的数值计算
      • 6.2.1 积分的计算
      • 6.2.2 龙格库塔:常微分方程的数值解法
      • 6.2.3 fmincon函数与非线性方程最小值
    • 6.3 统计、拟合、插值
      • 6.3.1 协方差与相关系数
    • 6.4 GUI设计初步
    • 6.5 matlab GUI界面编程
      • 6.5.1 gui实例
      • 6.5.2 gui编程中常用函数
      • 6.5.3 App Designer入门
    • 6.6 实验:GUI设计图像空间变换系统
    • 6.7 作业:利用GUI设计 计算器、信号发生器等
    • 6.8 MTALB数据导入方法
    • 6.9 课外补充:MATLAB的App会取代GUI吗?
    • 6.10 模拟退火算法matlab实现
    • 6.11 遗传算法的Matlab实现
      • 6.11.1 进化算法(Evolutionary Algorithm)及相关函数介绍
    • 6.12 粒子群算法 matlab实现
      • 6.12.1 粒子群算法及MATLAB实例仿真
    • 6.13 BP网络的应用
    • 6.14 matlab 结构体
    • 6.15 群智能算法合集
  • 7 拓展知识
    • 7.1 什么是算法的时间复杂度?
    • 7.2 Notepad++使用教程
    • 7.3 MATLAB常用函数总结
    • 7.4 MATLAB常用知识点总结
    • 7.5 MATLAB命令大全
    • 7.6 视频:MATLAB官方基础教程
    • 7.7 经典书籍:Matlab2012经典超强教程
    • 7.8 经典书籍:MATLAB揭秘(自学宝典)
    • 7.9 经典资料:MATLAB N个实用技巧
    • 7.10 Matlab编程小技巧
    • 7.11 寻优算法
      • 7.11.1 Dijkstra算法python实现
    • 7.12 PYTHON基础教程
      • 7.12.1 Python进阶
      • 7.12.2 Python小技巧
      • 7.12.3 Python总结
        • 7.12.3.1 Python循环语句总结
        • 7.12.3.2 24个顶级Python库
        • 7.12.3.3 魔法函数
      • 7.12.4 廖雪峰python
      • 7.12.5 正则表达式基础
      • 7.12.6 numpy
        • 7.12.6.1 101道Numpy习题
        • 7.12.6.2 Numpy简要语法教程
        • 7.12.6.3 Numpy实现全连接神经网络 (手写数字识别)
        • 7.12.6.4 图解NumPy
      • 7.12.7 matplotlib
        • 7.12.7.1 matplotlib练习50题
        • 7.12.7.2 Matplotlib速查表
        • 7.12.7.3 Matplotlib 实操指南
      • 7.12.8 Python3 模块 import
      • 7.12.9 Python 小项目
    • 7.13 参考资源:数据结构与算法
      • 7.13.1 十大经典排序算法总结
    • 7.14 机器学习概述
      • 7.14.1 反向传播算法
        • 7.14.1.1 反向传播的数学原理
      • 7.14.2 极大似然估计
        • 7.14.2.1 极大似然估计与最小二乘法
      • 7.14.3 Batch Normalization
        • 7.14.3.1 Batch Normalization&Dropout浅析
        • 7.14.3.2 ​BN层的梯度反向传播计算
        • 7.14.3.3 Batch Size的大小与神经网络的性能
        • 7.14.3.4 标准化和归一化
      • 7.14.4 主成分分析PCA与SVD奇异值分解
        • 7.14.4.1 岭回归 与 PCA
        • 7.14.4.2 PCA原理推导
        • 7.14.4.3 PCA原理新解
        • 7.14.4.4 svd
        • 7.14.4.5 PCA数学原理
      • 7.14.5 正则化
        • 7.14.5.1 L1、L2正则化和过拟合 总结
        • 7.14.5.2 L1 和 L2 正则化的直观解释
      • 7.14.6 SVM
        • 7.14.6.1 从零推导支持向量机(SVM)
        • 7.14.6.2 支持向量机(SVM)介绍
        • 7.14.6.3 SVM推导与实战
        • 7.14.6.4 支持向量机的直观理解
        • 7.14.6.5 浅显易懂的支持向量机SVM
      • 7.14.7 线性回归
      • 7.14.8 逻辑回归
      • 7.14.9 BP算法
        • 7.14.9.1 万能逼近——神经网络拟合任意函数原理
      • 7.14.10 激活与池化
        • 7.14.10.1 激活函数与损失函数 小结
      • 7.14.11 深度学习简述
        • 7.14.11.1 MATLAB2020深度学习实例
      • 7.14.12 损失函数与误差反向传播
        • 7.14.12.1 梯度下降与损失函数
      • 7.14.13 深度学习优化问题
      • 7.14.14 梯度下降法
        • 7.14.14.1 各类梯度下降算法的Python实现
        • 7.14.14.2 梯度下降的直观理解
        • 7.14.14.3 动量、RMSProp、Adam
      • 7.14.15 卷积的概念
        • 7.14.15.1 卷积的矩阵化算法
      • 7.14.16 局部连接
      • 7.14.17 RNN
      • 7.14.18 LSTM
      • 7.14.19 CNN-四大经典CNN技术浅析
      • 7.14.20 熵(Entropy)与交叉熵
      • 7.14.21 softmax函数详解
      • 7.14.22 自编码算法详细理解与代码实现
      • 7.14.23 pytorch
        • 7.14.23.1 ​PyTorch简介
          • 7.14.23.1.1 Pytorch快速入门资料
        • 7.14.23.2 CNN的PyTorch实现
        • 7.14.23.3 pytorch总结
        • 7.14.23.4 PyTorch trick 集锦
        • 7.14.23.5 在PyTorch上加载自定义数据集
        • 7.14.23.6 实战:Pytorch识别验证码
        • 7.14.23.7 实战:Transformer的最简洁pytorch实现
        • 7.14.23.8 使用PyTorch实现神经网络分类
      • 7.14.24 卷积神经网络CNN概述
        • 7.14.24.1 CNN 简易原理
        • 7.14.24.2 卷积神经网络CNN原理详解
        • 7.14.24.3 自己手写一个卷积神经网络
        • 7.14.24.4 CNN反向传播算法
        • 7.14.24.5 卷积计算、作用与思想
        • 7.14.24.6 用卷积神经网络CNN识别手写数字集
        • 7.14.24.7 卷积 池化 参数的计算
        • 7.14.24.8 im2col方法实现卷积算法
        • 7.14.24.9 卷积核的梯度计算
        • 7.14.24.10 卷积层反向传播推导及实现
        • 7.14.24.11 反向传输算法
          • 7.14.24.11.1 resnet残差网络
        • 7.14.24.12 CNN反向传播的MATLAB实现
      • 7.14.25 神经网络的调参技巧
      • 7.14.26 BP神经网络
        • 7.14.26.1 零开始搭建bp神经网络
        • 7.14.26.2 MATLAB自带的bp工具箱
        • 7.14.26.3 神经网络中偏置(bias)的作用
      • 7.14.27 聚类分析 k-means
        • 7.14.27.1 matlab做聚类分析(k-means)
        • 7.14.27.2 聚类模型探讨综述
        • 7.14.27.3 5种经典聚类算法
      • 7.14.28 深度学习的一些概念
      • 7.14.29 人工智能简述:AI的过去和现在
      • 7.14.30 k-NN(k近邻算法)
      • 7.14.31 神经网络中的优化器:BGD、SGD、MBGD、Momentum
      • 7.14.32 卷积神经网络的经典网络总结
        • 7.14.32.1 卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作
      • 7.14.33 GAN 对抗样本攻击
      • 7.14.34 蒙特卡洛模拟
      • 7.14.35 dropout与随机部分连接
      • 7.14.36 Jupyter 等 IDE概览
      • 7.14.37 分类算法常用评价指标
      • 7.14.38 Inception 网络与不变性
      • 7.14.39 卷积神经网络的可视化
      • 7.14.40 隐马尔可夫模型HMM
        • 7.14.40.1 马尔科夫链
    • 7.15 MATLAB音频处理
      • 7.15.1 python处理音频信号
    • 7.16 图像处理
      • 7.16.1 图像处理中的指标
    • 7.17 代码集
    • 7.18 论文写作与阅读方法
      • 7.18.1 期刊投稿攻略
      • 7.18.2 论文排版教程
      • 7.18.3 SCI-HUB论文下载技巧
      • 7.18.4 几种论文写作神器,提高写作效率
      • 7.18.5 latex入门
      • 7.18.6 LaTeX教程
    • 7.19 机器学习常用的网站以及资源
      • 7.19.1 很详细的ML&DL学习博客
    • 7.20 SymPy 符号计算基本教程
  • 8 程序设计数学基础
    • 8.1 编程数学基础
      • 8.1.1 概率的历史
      • 8.1.2 概率
        • 8.1.2.1 常见概率分布
          • 8.1.2.1.1 二维正态分布
        • 8.1.2.2 蒙特卡罗方法
        • 8.1.2.3 置信区间
        • 8.1.2.4 协方差与相关系数
      • 8.1.3 矩阵 向量求导法则
      • 8.1.4 雅可比矩阵 海森矩阵
      • 8.1.5 矩阵的几种分解方式
      • 8.1.6 行列式和代数余子式
      • 8.1.7 向量
      • 8.1.8 矩阵的基本运算
      • 8.1.9 矩阵分析
      • 8.1.10 矩阵的LU分解
      • 8.1.11 矩阵奇异值分解(SVD)
        • 8.1.11.1 SVD分解2
        • 8.1.11.2 SVD分解逐步推导
        • 8.1.11.3 奇异值与特征值的意义
      • 8.1.12 随机向量
        • 8.1.12.1 随机过程简述
      • 8.1.13 投影矩阵和最小二乘
      • 8.1.14 知乎数学精选集
        • 8.1.14.1 高数问题集
      • 8.1.15 小波变换
      • 8.1.16 程序设计数学基础1:高等数学
      • 8.1.17 程序设计数学基础2:线性代数
      • 8.1.18 程序设计数学基础3:概率论和数理统计
      • 8.1.19 向量的距离与相似度计算
      • 8.1.20 复数
      • 8.1.21 高等数学——幂级数
      • 8.1.22 无穷小的本质
      • 8.1.23 数列极限和收敛性
      • 8.1.24 不定积分技巧总结
    • 8.2 有趣的数学题目
    • 8.3 高等数学
      • 8.3.1 泰勒级数
  • 9 路径规划与智能算法
    • 9.1 常见路径规划算法简介
    • 9.2 Dijkstra算法详细
  • 10 教学文档
    • 10.1 授课计划
    • 10.2 课程标准
实验: matlab 绘图练习2


                                         plot函数的绘图实验2:



  • 绘制条形图

  • 绘制轮廓

  • 三维图



绘制条形图

bar命令绘制二维条形图,下面举个例子来演示如何使用。


示例

假设有10名学生,这些学生某次考试获得分数是:75,58,90,87,50,85,92,75,60和95,使用这此分数来绘制条形图如下。

创建脚本文件并键入以下代码 -

x = [1:10];
y = [75, 58, 90, 87, 50, 85, 92, 75, 60, 95];
bar(x,y), xlabel('Student'),ylabel('Score'),
title('First Sem:')
print -deps graph.eps


运行文件时,MATLAB显示以下条形图 -


绘制等高线

两个变量的函数的轮廓线是一个曲线,函数有一个恒定值。等高线用于通过连接等于高于某一水平的点(如平均海平面)来创建轮廓图。


MATLAB提供了绘制轮廓图的contour函数。


示例

下面演示如何生成一个轮廓图,显示给定函数g = f(x,y)的轮廓线。该函数有两个变量。 所以,必须生成两个独立的变量,即两个数据集xy。 

这可以通过调用meshgrid命令完成。

meshgrid命令用于生成在每种情况下给出xy范围以及增量规范的元素矩阵。绘制函数g = f(x,y),其中-5≤x≤5-3≤y≤3。对于这两个值,递增0.1。变量设置为 -[x,y] = meshgrid(–5:0.1:5, –3:0.1:3);


最后,需要分配这个函数。使用函数为:x^2 + y^2(注:xy的平方之和)
创建脚本文件并键入以下代码 -

[x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-3:0.1:3); %independent variables
g = x.^2 + y.^2;                     % our function
contour(x,y,g)                       % call the contour function
print -deps graph.eps


执行上面示例代码,得到以下结果 -


下面再修改一下代码,使地图上变得有数据标识 -

[x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-3:0.1:3); %independent variables
g = x.^2 + y.^2;                     % our function
[C, h] = contour(x,y,g);             % call the contour function
set(h,'ShowText','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2)
print -deps graph.eps


执行上面示例代码,得到以下结果 -


三维图

三维图基本上显示的是由两个变量g = f(x,y)中的函数定义的表面。

像之前一样,要定义g,首先使用meshgrid命令在函数的域上创建一组(x,y)点。 接下来,分配函数本身。 最后,使用surf命令创建一个曲面图。

以下示例演示了这一概念 -


示例

为以下函数创建一个3D曲面图 -

创建脚本文件并键入以下代码 -

[x,y] = meshgrid(-2:.2:2);
g = x .* exp(-x.^2 - y.^2);
surf(x, y, g)
print -deps graph.eps


运行文件时,MATLAB显示以下三维图 -


也可以使用mesh命令生成三维表面。 但是,surf命令显示连接线和表面的颜色,而mesh命令创建一个线框表面,带有连接定义点的彩色线。


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MATLAB中动图的画法(选学)


1.修改Line对象的属性值

可以直接利用plot函数返回的Line对象,通过向修改对象的XData,YData,ZData等属性,然后利用pause暂停画面,即可实现动态图片。同时,可以利用getframe函数捕获当前plot画面,写入成gif文件

% 画椭圆 x*x/4 + y*y/3 = 1的切线
a = 12*cos(0:2*acos(1/3):200*pi)+9i*sin(0:2*acos(1/3):200*pi);
figure();
h = plot(a(1));
axis equal
axis([-12,12,-9,9]);
[A,map] = rgb2ind(frame2im(getframe),256);
imwrite(A,map,'1.gif','LoopCount',65535,'DelayTime',0.1);
for ii = 1:length(a)
    h.XData(ii) = real(a(ii));
    h.YData(ii) = imag(a(ii));
    [A,map] = rgb2ind(frame2im(getframe),256);
    imwrite(A,map,'1.gif','WriteMode','append','DelayTime',0.1);
    pause('on')
    pause(0.2)
end

下面是导出的gif文件,与plot函数的画面一样。





2. animatedline创建动画线条

animatedline是一个动画线条对象,通过addpoints函数向其中添加点数,实现动画效果。

% 阿基米德螺线
theta = 0:0.01:50;
y = theta.*exp(1i*theta);
figure();
h = animatedline(real(y(1)),imag(y(1)));
axis equal;
axis([-50,50,-50,50]);
axis off

[A,map] = rgb2ind(frame2im(getframe),256);
imwrite(A,map,'2.gif','LoopCount',65535,'DelayTime',0.01);
for k = 2:length(theta)
    addpoints(h,real(y(k)),imag(y(k)));
    drawnow
    if(mod(k,20)==0)
        [A,map] = rgb2ind(frame2im(getframe),256);
        imwrite(A,map,'2.gif','WriteMode','append','DelayTime',0.01);
    end
end


第一种形式:

作gif动画要用到getframe、frame2im、rgb2ind和imwrite函数,getframe函数用来抓取当前图形窗口中的图像,frame2im函数和rgb2ind函数用来将抓取的图像转为索引图像,imwrite函数用来将索引图像写入gif格式动画,需要注意的是imwrite函数不能将真彩图像写入gif格式动画。关于这些函数的具体用法,这里不再详述,请版友自行查阅帮助。下面只给出案例。
【例1】绕螺旋线运动的小球

效果图:



  1. filename = 'xiezhh.gif';

  2. z = linspace(0, 10*pi, 100); %产生一个行向量

  3. x = [20*sin(z),zeros(1,10)];

  4. y = [20*cos(z),20*ones(1,10)];

  5. z = [z,linspace(10*pi,0,10)];

  6. plot3(x, y, z, 'r', 'linewidth', 2); %绘制螺旋线

  7. hold on %图形保持

  8. h = plot3(0,20,0, '.' , 'MarkerSize' ,40, 'EraseMode' , 'xor' );

  9. xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); %添加坐标轴标签

  10. axis([-25 25 -25 25 0 40]); %设置坐标轴范围

  11. view(-210,30); %设置视角

  12. for i = 1:length(x)

  13. set(h, 'xdata' ,x(i), 'ydata' ,y(i), 'zdata' ,z(i));

  14. drawnow; % 刷新屏幕

  15. pause(0.05)

  16. f = getframe(gcf);

  17. imind = frame2im(f);

  18. [imind,cm] = rgb2ind(imind,256);

  19. if i == 1

  20. imwrite(imind,cm,filename,'gif', 'Loopcount',inf,'DelayTime',0.1);

  21. else

  22. imwrite(imind,cm,filename,'gif','WriteMode','append','DelayTime',0.1);

  23. end

  24. end


第二种形式:

利用moviein和movie函数,现将生成的动画存入一个由movien
函数定义的数组中,每一帧为数组的一个元素,最后用movie重复演示,movie后面的数字代表演示次数。
x=[-30:0.2:30];
y=[-30:0.2:30];
[x,y]=meshgrid(x,y);
n=5;
M = moviein(n);
for i=1:n
z=sin(sqrt(2*(x).^2+2*(y).^2)-2*pi*i/10);
zz=plot3(x,y,z,'parent',gca);
mesh(x,y,z);
grid on;
colormap([0,0.9,0.5]);
light('position',[1,1,2],'style','local','color','white');
material([0.5,0.4,0.3,10,0.3]);
set(gca,'zlim',[-10,10]');
M(i)=getframe(gca);
end
movie(M,20)
创建电影剪辑文件,并存储起来,如下:
aviobj=avifile('文件名.avi','fps',3);%定义一个avi文件,
%AVIOBJ = AVIFILE(FILENAME,'PropertyName',VALUE,'PropertyName',VALUE,...)
%各属性详细说明见matlab帮助
for i=1:n
%在当前窗体上生成一帧图像
frame=getframe(gca); %获得一帧图像
aviobj=addframe(aviobj,frame);%并加到电影剪辑文件中
end
aviobj=close(aviobj);%关闭文件,结束数值仿真模拟过程。

【例2】水波纹动态显示

效果图





  1. filename = '水波纹动态显示.gif';

  2. x=-8:0.5:8;

  3. [XX,YY]=meshgrid(x);

  4. r=sqrt(XX.^2+YY.^2)+eps;

  5. Z=sin(r)./r;

  6. surf(Z);

  7. theAxes=axis;

  8. fmat=moviein(20);

  9. for j=1:20

  10. surf(sin(2*pi*j/20)*Z,Z)

  11. axis(theAxes)

  12. fmat(:,j)=getframe;

  13. %下面语句是将静态图像的每一帧进行叠加存储,并写入到filename文件夹中

  14. f = getframe(gcf);

  15. imind = frame2im(f);

  16. [imind,cm] = rgb2ind(imind,256);

  17. if j == 1

  18. imwrite(imind,cm,filename,'gif', 'Loopcount',inf,'DelayTime',0.1);

  19. else

  20. imwrite(imind,cm,filename,'gif','WriteMode','append','DelayTime',0.1);

  21. end

  22. end

  23. movie(fmat,10)

总结:

  • %下面语句生成gif动态图的完整子程序。

  • %%filename = '文件名.gif';

  • %%f = getframe(gcf);

  • %%imind = frame2im(f);

  • %%[imind,cm] = rgb2ind(imind,256);

  • %%if i == 1

  • %%imwrite(imind,cm,filename,'gif', 'Loopcount',inf,'DelayTime',0.1);

  • %%else

  • %%imwrite(imind,cm,filename,'gif','WriteMode','append','DelayTime',0.1);

  • %%end

  • 只要将此程序模块插入到,动态循环for语句中,即可生成gif动态太图像。