matlab波特图的绘制

%W(S)=100/[(s+5)(s+2)(s^2+4s+3)] 绘制波特图

num=100;

den=[conv(conv([1 5],[1 2]),[1 4 3])];

w=logspace(-1,2,50) %在频率10^(-1)到10^2之间由50个矢量点组成[mag,pha]=bode(num,den,w);

magdB=20*log10(mag);

subplot(211);

semilogx(w,magdB);

grid on; %绘制网络

title('Bode Diagram');

xlabel('Frequency(red/sec)');

ylabel('Gain dB');

subplot(212);

semilogx(w,pha);

grid on;

xlabel('Frequency(red/sec)');

ylabel('phase deg');

Matlab 特殊图形和高维可视化

Matlab 特殊图形和高维可视化 2009-10-20 01:06 7.4 特殊图形和高维可视化 7.4.1 特殊图形指令例示 7.4.1.1 面域图area 【* 例7.4.1 .1-1 】面域图指令area 。该指令的特点是：在图上绘制多条曲线时，每条曲线（除第一条外）都是把“前”条曲线作基线，再取值绘制而成。因此，该指令所画的图形，能醒目地反映各因素对最终结果的贡献份额。注意：（ 1 ）area 的第一输入宗量是单调变化的自变量。第二输入宗量是“各因素”的函数值矩阵，且每个“因素”的数据取列向量形式排放。第三输入宗量是绘图的基准线值，只能取标量。当基准值为0 （即以x 轴为基准线）时，第三输入宗量可以缺省。（2 ）本例第<4> 条指令书写格式x' , Y' ，强调沿列方向画各条曲线的事实。 clf;x=-2:2 % 注意：自变量要单调变化 Y=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5] % 各因素的相对贡献份额 Cum_Sum=cumsum(Y) % 各曲线在图上的绝对坐标 area(x',Y',0) %<4> legend(' 因素A',' 因素B',' 因素C'),grid on,colormap(spring) x = -2 -1 0 1 2 Y = 3 5 2 4 1 3 4 5 2 1 5 4 3 2 5 Cum_Sum = 3 5 2 4 1 6 9 7 6 2 11 13 10 8 7

图 7.4.1 .1-1 面域图表现各分量的贡献 7.4.1.2 各种直方图bar, barh, bar3, bar3h 【 * 例 7.4.1 .2-1 】二维直方图有两种图型：垂直直方图和水平直方图。而每种图型又有两种表现模式：累计式：分组式。本例选其两种加以表现。 x=-2:2; % 注意：自变量要单调变化 Y=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5]; % 各因素的相对贡献份额 subplot(1,2,1),bar(x',Y','stacked') % “累计式”直方图 xlabel('x'),ylabel('\Sigma y'),colormap(cool)% 控制直方图的用色legend(' 因素 A',' 因素 B',' 因素 C') subplot(1,2,2),barh(x',Y','grouped') % “分组式”水平直方图 xlabel('y'),ylabel('x') 图 7.4.1 .2-1 二维直方图 clf;x=-2:2; % 注意：自变量要单调变化 Y=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5]; % 各因素的相对贡献份额 subplot(1,2,1),bar3(x',Y',1) % “队列式”直方图 xlabel(' 因素 ABC'),ylabel('x'),zlabel('y') colormap(summer) % 控制直方图的用色 subplot(1,2,2),bar3h(x',Y','grouped') % “分组式”水平直方图 ylabel('y'),zlabel('x')

Matlab中Bode图的绘制技巧(精)

Matlab中Bode图的绘制技巧 我们经常会遇到使用Matlab画伯德图的情况，可能我们我们都知道bode这个函数是用来画bode图的，这个函数是Matlab内部提供的一个函数，我们可以很方便的用它来画伯德图，但是对于初学者来说，可能用起来就没有那么方便了。 譬如我们要画出下面这个传递函数的伯德图： 1.576e010 s^2 H(s= ------------------------------------------------------------------------------------------ s^4 + 1.775e005 s^3 + 1.579e010 s^2 + 2.804e012 s + 2.494e014 (这是一个用butter函数产生的2阶的，频率范围为[20 20K]HZ的带通滤波器。 我们可以用下面的语句： num=[1.576e010 0 0]; den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014]; H=tf(num,den; bode(H 这样，我们就可以得到以下的伯德图： 可能我们会对这个图很不满意，第一，它的横坐标是rad/s，而我们一般希望横坐标是HZ；第二，横坐标的范围让我们看起来很不爽；第三，网格没有打开（这点当然我们可以通过在后面加上grid on解决）。 下面，我们来看看如何定制我们自己的伯德图风格： 在命令窗口中输入：bodeoptions

我们可以看到以下内容：ans = Title: [1x1 struct] XLabel: [1x1 struct] YLabel: [1x1 struct] TickLabel: [1x1 struct] Grid: 'off' XLim: {[1 10]} XLimMode: {'auto'} YLim: {[1 10]} YLimMode: {'auto'} IOGrouping: 'none' InputLabels: [1x1 struct] OutputLabels: [1x1 struct] InputVisible: {'on'} OutputVisible: {'on'} FreqUnits: 'rad/sec' FreqScale: 'log' MagUnits: 'dB' MagScale: 'linear' MagVisible: 'on' MagLowerLimMode: 'auto' MagLowerLim: 0 PhaseUnits: 'deg' PhaseVisible: 'on' PhaseWrapping: 'off'

Matlab图形绘制经典案例

Matlab图形绘制经典案例 1、 三维曲线 >> t=0:pi/50:10*pi; >> plot3(sin(2*t),cos(2*t),t) >> axis square >> grid on

2、一窗口多图形>> t=-2*pi:0.01:2*pi; >> subplot(3,2,1)

>> plot(t,sin(t)) >> subplot(3,2,2) >> plot(t,cos(t)) >> subplot(3,2,3) >> plot(t,tan(t)) >> axis([-pi pi -100 100]) >> subplot(3,2,4) >> plot(t,cot(t)) >> axis([-pi pi -100 100]) >> subplot(3,2,5) >> plot(t,atan(t)) >> subplot(3,2,6) >> plot(t,acot(t))

3、图形样式、标注、题字(也可以利用菜单直接Insert) >> x=0:pi/20:2*pi;

>> plot(x,sin(x),'b-.') >> hold on >> plot(x,cos(x),'r--') >> hold on >> plot(x,sin(x)-1,'g:') >> hold on >> plot(x,cos(x)-1) >> xlabel('x'); >> xlabel('x轴'); >> ylabel('y轴'); >> title('图形样式、标注等'); >> text(pi,sin(pi),'x=\pi'); >> legend('sin(x)','cos(x)','sin(x)-1','cos(x)-1'); >> [x1,y1]=ginput(1) %利用鼠标定位查找线上某点的值x1 = 2.0893 y1 = -0.5000 >> gtext('x=2.5') %鼠标定位放置所需的值在线上

实验二 matlab图形绘制

实验二matlab图形绘制 一、实验目的 1、学习MATLAB图形绘制的基本方法； 2、熟悉和了解MATLAB图形绘制程序编辑的基本指令； 3、熟悉掌握利用MATLAB图形编辑窗口编辑和修改图形界面，并添加图形的各种标注； 二、实验原理 1．二维数据曲线图 （1）绘制单根二维曲线plot(x,y); （2）绘制多根二维曲线plot(x,y) 当x是向量，y是有一维与x同维的矩阵时，则绘制多根不同颜色的曲线。当x，y是同维矩阵时，则以x，y对应列 元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数。 （3）含有多个输入参数的plot函数plot(x1,y1,x2,y2,…,xn,yn) （4）具有两个纵坐标标度的图形plotyy(x1,y1,x2,y2) 2．图形标注与坐标控制 1）title （图形名称） 2）xlabel（x轴说明） 3）ylabel（y轴说明） 4）text（x，y图形说明） 5）legend（图例1，图例2，…） 6）axis （[xmin xmax ymin ymax zmin zmax]） 3．图形窗口的分割 subplot（m,n,p） 4．三维曲线 plot3（x1,y1,z1,选项1，x2,y2，选项2，…,xn,yn,zn,选项n）

5．三维曲面 mesh(x,y,z,c) 与surf(x,y,z,c)。一般情况下，x ，y ，z 是维数相同的矩阵。X ，y 是网格坐标矩阵，z 是网格点上的高度矩阵，c 用于指定在不同高度下的颜色范围。 三、实验内容及步骤 1．绘制下列曲线： (1) 2 1100 x y += x=0:0.02:10; y=100./(1+x.^2); plot(x,y) title('my first plot'); xlabel('x'); ylabel('y'); grid on 截图：

MATLAB中bode图绘制技巧(精)

Matlab中Bode图的绘制技巧学术收藏2010-06-04 21:21:48 阅读54 评论0 字号：大中小订阅我们经常会遇到使用Matlab画伯德图的情况，可能我们我们都知道bode这个函数是用来画bode图的，这个函数是Matlab内部提供的一个函数，我们可以很方便的用它来画伯德图，但是对于初学者来说，可能用起来就没有那么方便了。譬如我们要画出下面这个传递函数的伯德图： 1.576e010 s^2 H(s= ------------------------------------------------------------------------------------------ s^4 + 1.775e005 s^3 + 1.579e010 s^2 + 2.804e012 s + 2.494e014 (这是一个用butter函数产生的2阶的，频率范围为[20 20K]HZ的带通滤波器。我们可以用下面的语句：num=[1.576e010 0 0]; den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014]; H=tf(num,den; bode(H 这样，我们就可以得到以下的伯德图： 可能我们会对这个图很不满意，第一，它的横坐标是rad/s，而我们一般希望横坐标是HZ；第二，横坐标的范围让我们看起来很不爽；第三，网格没有打开（这点当然我们可以通过在后面加上grid on解决）。下面，我们来看看如何定制我们自己的伯德图风格：在命令窗口中输入：bodeoptions 我们可以看到以下

内容：ans = Title: [1x1 struct] XLabel: [1x1 struct] YLabel: [1x1 struct]TickLabel: [1x1 struct]Grid: 'off' XLim: {[1 10]}XLimMode: {'auto'}YLim: {[1 10]} YLimMode: {'auto'}IOGrouping: 'none'InputLabels: [1x1 struct]OutputLabels: [1x1 struct]InputVisible: {'on'} OutputVisible: {'on'}FreqUnits: 'rad/sec'FreqScale: 'log' MagUnits: 'dB' MagScale: 'linear'MagVisible: 'on' MagLowerLimMode: 'auto'MagLowerLim: 0PhaseUnits: 'deg'PhaseVisible: 'on'PhaseWrapping: 'off' PhaseMatching: 'off'PhaseMatchingFreq: 0 PhaseMatchingValue: 0我们可以通过修改上面的每一 项修改伯德图的风格，比如我们使用下面的语句画我 们的伯德图：P=bodeoptions;P.Grid='on'; P.XLim={[10 40000]};P.XLimMode={'manual'};P.FreqUnits='HZ'; num=[1.576e010 0 0];den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014];H=tf(num,den; bode(H,P 这时，我们将会看到以下的伯德图： 上面这张图相对就比较好了，它的横坐标单位 是HZ，范围是[10 40K]HZ，而且打开了网格，便于我 们观察-3DB处的频率值。当然，你也可以改变bodeoptions中的其它参数，做出符合你的风格的伯

典型环节的Bode图资料

典型环节的B o d e图

控制系统的开环频率特性 目的：掌握开环Bode图的绘制 根据Bode图确定最小相位系统的传递函数 重点：开环Bode图的绘制、根据Bode图确定最小相位系统的传递函数 1 开环伯德图手工作图的一般步骤： 1）将开环传递函数表示为时间常数表达形式，计算各个典型环节的交接频率 2）求20lgK的值，并明确积分环节的个数ν3）通过（1,20lgK）绘制斜率为-20vdB/dec 低频段 4）随着频率增加，每遇到一个典型环节的交接频率，就改变一次斜率 最小相位系统定义：递函数的零点、极点全部位于S 左半平面，同时又无纯滞后环节的系统称为最小相位系统。否则就是非最小相位系统。 对数幅频特性与相频特性之间存在确定的对应关系。对于一个最小相位系统，我们若知道了其幅频特性，它的相频特性也就唯一地确定了。也就是说：只要知道其幅频特性，就能写出此最小相位系统所对应的传递函数，而无需再画出相频特性。 非最小相位系统高频时相角迟后大，起动性能差，响应缓慢。对响应要求快的系统，不宜采用非最小相位元件。 Tf函数用来建立实部或复数传递函数模型或将状态方程、或零级增益模型转化成传递函数形式。sys = tf(num,den)命令可以建立一个传递函数，其中分子和分母分别为num和den。输出sys是储存传递函数数据的传递函数目标。单输入单输出情况下，num和den是s的递减幂级数构成的实数或复数行向量。这两个向量并不要求维数相同。如h = tf([1 0],1)就明确定义了纯导数形式h(s)=s。若要构建多输入多输出传递函数，要分别定义每一个单输入单输出系统的端口的分子与分母。 2 典型环节的伯德图 绘制曲线在MATLAB中实现，利用下述的程序段： num=[b2 b1 b0]; den=[1 a2 a1 a0];H=tf(num,den); bode(H) margin(H) hold on 2.1 比例环节 传递函数：() G s K = 频率特性：() G j K ω= 对数幅频特性：()20lg L j K ω= 对数相频特性：()0 ?ω= 程序段： num=[0 10]; den=[0 1]; H=tf(num,den); bode(H) margin(H) hold on 结论：放大环节的对数幅频特性是一条幅值为20lgK分贝，且平行于横轴的直线，相频特性是一条和横轴重合的直线。 K>1时，20lgK>0dB；K<1时，20lgK<0dB。2.2 惯性环节（低通滤波特性） 传递函数：1 () 1 G s sτ = + 频率特性：() ()()j G j A e?ω ωω = 对数幅频特性： 2 () 1() Lω τω = + 对数相频特性：()arctan ?ωτω =- 绘制1 () 10.1 G s s = + 的Bode图 程序段： num=[0 1]; den=[0.1 1];H=tf(num,den); bode(H) margin(H) hold on

使用simulink bode图的绘制

在Matlab中，大多时候，我们都是用M语言，输入系统的传递函数后，用bode函数绘制bode图对系统进行频率分析，这样做，本人觉得效率远不如Simulink建模高。如何在Matlab/Simulink中画bode图，以前也在网上查过些资料，没看到太多有用的参考。今天做助教课的仿真，又要画电机控制中电流环的bode图，模型已经建好，step response也很容易看出来，可这bode图怎么也出不来，又不愿意用m语言写出传递函数再画。baidu和google 了好一阵，几乎没有一个帖子说的清清楚楚的，经过一番摸索，终于掌握了Simulink里画bode图的方法。.其实，Simulink里画bode图，非常的easy，也很方便。写此文的目的是希望对那些常用Simulink进行仿真希望画bode图又不愿用M语言的新手有所帮助。 以下均是以Matlab R2008a为例。 首先，在simulink里建好model。如图1，这里需要注意的是，输入和输出要用input port 和output port，这样以后画bode图的时候，系统就会知道是这两个变量之间的关系。 图1 建好model 其次，选择线性分析。Tools->Control Design ->Linear Analysis。如图2。 图2 选择Linear Ansysis 将出现如图3所示的Control and Estimation Tools Manager窗口。

图3 Control and Estimation Tools Manager窗口 第三步，激动人心的时刻到了，哈哈。如果你是按照前面的步骤来的，那么这时候，你就应该可以直接画出bode图，在窗口的下方，将“Plot linear analysis result in a ”前面的方框打上勾，已打的就不用管了，再在后面的下拉框里选择“bode response plot”，即画output port和input port之间的bode图，再点击“Linearize Model”按钮，就OK了。其实除了bode图，还可以画其他很多响应曲线，比如step response、impulse response和Nyquist图等等，只需选择相应的step response plot，inpulse response plot或者Nyquist plot等等。方法都是相同的。选择选择“bode response plot”,如图4所示。 图4 画出bode图

BODE图 画图过程

电机定位系统校正(BODE图) MATLAB软件具有强大的计算能力和绘图功能，能够快速、准确地做出频域特性曲线。利用MATLAB绘制系统的Bode图，为控制系统设计和分析提供了极大的方便。 1. 创建M-file文挡，并输入如下程序，运行后生成LTI对象my_sys： J=3.2284e-6; b=3.5077e-6; K=0.0274; R=4; L=2.75e-6; num=[0 0 0 K]; den=[(J*K) (J*R+(L*b)) ((b*R)+K^2) 0]; my_sys=tf(num,den); 打开Matlab7.0软件，并新建一个空文档，将程序复制到文档内，如图1所示： 图1 2.运行程序并保存运行结果。如图2所示： 图2

3.打开Start-Toolboxes—Control System—SISO Design Tool。启动SISO Design，如图3所示 图3 4.将my_sys程序导入到SISO Design Tool中，如图4所示 图4

5.在View菜单中，关闭根轨迹显示，只显示开环的Bode图。如图5所示 图5 6. 加积分环节；加零点（60角频率）将各个参数进行积分：空白处右键—Add Pole/Zero—Integrator。如图6所示： 图6

7.在magnitude曲线加零点，然后Analysis菜单下Response to Step Command 指令。如图7所示： 图7 8.在管理反馈界面中，只显示闭环的r与y的关系—LT1 Viewer For SISO Design Tool界面空白处右键—Systems—Closed Loop ：r to u （green），如图8所示： 图8

MATLAB绘制图形实验目的与内容

实验二MATLAB绘制图形 【实验目的】 1、熟悉Matlab运行环境，会在窗口操作和运行一些命令。 2、掌握二维和三维绘图命令 3、熟练在计算机上操作绘图命令，并能将图复制粘贴到word文档中 【实验仪器】一台电脑，要求安装matlab 软件 【实验内容】 MATLAB实现内容 1、绘制二维图形 2、绘制三维图形 【实验步骤】 1．打开matlab桌面和命令窗口，方式一，双击桌面快捷方式，方法二，程序里单击matlab图标，方式三，找到matlab文件夹，双击图标 2．在matlab命令窗口输入命令 3．运行，可以直接回车键，F5键 【注意事项】 1．命令的输入要细心认真，不能出错 2．尤其是分号，逗号等符号的区别 3.注意数学上的运算和matlab中的不同，尤其是括号 【实验操作内容】 以下的例题都是在命令窗口输入源程序，然后运行，或回车就可以得到结果。 一、二维绘图 1、plot(x,y)：

基本格式，x和y可为向量或矩阵. 1. 如果x，y是同维向量，以x元素为横坐标，以y元素为纵坐标绘图. 2. 如果x是向量，y是有一维与x元素数量相等的矩阵，则以x为共同横坐标，y元素为纵坐标绘图，曲线数目为y的另一维数. 3. 如果x，y是同维矩阵，则按列以x，y对应列元素为横、纵坐标绘图，曲线数目等于矩阵列数. 例1 x，y是同维向量时, plot（x，y） clear x=(0:pi/10:2*pi); y=sin(x); plot(x,y) 2、函数plot(x,y,’s’) plot(x,y,’s’) ---开关格式，开关量字符串s设定曲线颜色、线型及标示符号，由一对单引号括起来. plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’,…) 例2 绘制y1=sin(2*x),y2=sin(x.^2), y3=(sin(x)).^2图形 x=linspace(0,7); >> y1=sin(2*x); %曲线1：红色实线，+号显示数据点 >> y2=sin(x.^2); %曲线2：黑色点线，*号显示数据点 >> y3=(sin(x)).^2; %曲线3：蓝色虚线，上三角形显示数据点

使用matlab绘制三维图形的方法

matlab 绘制三维图形的方法 plot3函数与plot 函数用法十分相似，其调用格式为： plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n)，其中每一组x,y,z 组成一组曲线的坐标参数，选项的定义和plot 函数相同。当x,y,z 是同维向量时，则x,y,z 对应元素构成一条三维曲线。当x,y,z 是同维矩阵时，则以x,y,z 对应列元素绘制三维曲线，曲线条数等于矩阵列数。 例 绘制三维曲线。 程序如下： t=0:pi/100:20*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=t.*sin(t).*cos(t); plot3(x,y,z);grid title('Line in 3-D Space'); xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z'); 如下图： -1 1 X Line in 3-D Space Y Z 三维曲面

1．产生三维数据 在MATLAB 中，利用meshgrid 函数产生平面区域内的网格坐标矩阵。其格式为： x=a:d1:b; y=c:d2:d; [X,Y]=meshgrid(x,y); 语句执行后，矩阵X 的每一行都是向量x ，行数等于向量y 的元素的个数，矩阵Y 的每一列都是向量y ，列数等于向量x 的元素的个数。 2．绘制三维曲面的函数 surf 函数和mesh 函数的调用格式为： mesh(x,y,z,c)：画网格曲面，将数据点在空间中描出,并连成网格。 surf(x,y,z,c)：画完整曲面，将数据点所表示曲面画出。 一般情况下，x,y,z 是维数相同的矩阵。x,y 是网格坐标矩阵，z 是网格点上的高度矩阵，c 用于指定在不同高度下的颜色范围。 例 绘制三维曲面图z=sin(x+sin(y))-x/10。 程序如下： [x,y]=meshgrid(0:0.25:4*pi); %在[0,4pi]×[0,4pi]区域生成网格坐标 z=sin(x+sin(y))-x/10; mesh(x,y,z); axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]); 如下图： -2.5 -2-1.5-1-0.500.51 此外，还有带等高线的三维网格曲面函数meshc 和带底座的三维网格曲面函数meshz 。其用法与mesh 类似，不同的是meshc 还在xy 平面上绘制曲面在z 轴方向的等高线，meshz 还在xy 平面上绘制曲面的底座。 例 在xy 平面内选择区域[-8,8]×[-8,8]，绘制4种三维曲面图。 程序如下：

MATLAB中bode图绘制技巧

Matlab中Bode图的绘制技巧 学术收藏 2010-06-04 21:21:48 阅读54 评论0 字号：大中小订阅 我们经常会遇到使用Matlab画伯德图的情况，可能我们我们都知道bode这个函数是用来画bode图的，这个函数是Matlab内部提供的一个函数，我们可以很方便的用它来画伯德图，但是对于初学者来说，可能用起来就没有那么方便了。 譬如我们要画出下面这个传递函数的伯德图： 1.576e010 s^2 H(s)= ------------------------------------------------------------------------------------------ s^4 + 1.775e005 s^3 + 1.579e010 s^2 + 2.804e012 s + 2.494e014 (这是一个用butter函数产生的2阶的，频率范围为[20 20K]HZ的带通滤波器。) 我们可以用下面的语句： num=[1.576e010 0 0]; den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014]; H=tf(num,den); bode(H) 这样，我们就可以得到以下的伯德图： 可能我们会对这个图很不满意，第一，它的横坐标是rad/s，而我们一般希望横坐标是HZ；第二，横坐标的范围让我们看起来很不爽；第三，网格没有打开（这点当然我们可以通过在后面加上grid on解决）。

下面，我们来看看如何定制我们自己的伯德图风格： 在命令窗口中输入：bodeoptions 我们可以看到以下内容： ans = Title: [1x1 struct] XLabel: [1x1 struct] YLabel: [1x1 struct] TickLabel: [1x1 struct] Grid: 'off' XLim: {[1 10]} XLimMode: {'auto'} YLim: {[1 10]} YLimMode: {'auto'} IOGrouping: 'none' InputLabels: [1x1 struct] OutputLabels: [1x1 struct] InputVisible: {'on'} OutputVisible: {'on'} FreqUnits: 'rad/sec' FreqScale: 'log' MagUnits: 'dB' MagScale: 'linear' MagVisible: 'on' MagLowerLimMode: 'auto' MagLowerLim: 0 PhaseUnits: 'deg' PhaseVisible: 'on' PhaseWrapping: 'off' PhaseMatching: 'off' PhaseMatchingFreq: 0 PhaseMatchingValue: 0 我们可以通过修改上面的每一项修改伯德图的风格，比如我们使用下面的语句画我们的伯德图： P=bodeoptions; P.Grid='on'; P.XLim={[10 40000]}; P.XLimMode={'manual'}; P.FreqUnits='HZ'; num=[1.576e010 0 0]; den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014]; H=tf(num,den); bode(H,P) 这时，我们将会看到以下的伯德图：

MatlabSimulink中bode图的画法

Matlab/Simulink中bode图的画法 在Matlab中，大多时候，我们都是用M语言，输入系统的传递函数后，用bode函数绘制bode图对系统进行频率分析，这样做，本人觉得效率远不如Simulink建模高。如何在Matlab/Simulink中画bode图，以前也在网上查过些资料，没看到太多有用的参考。今天做助教课的仿真，又要画电机控制中电流环的bode图，模型已经建好，step response也很容易看出来，可这bode图怎么也出不来，又不愿意用m语言写出传递函数再画。baidu和google了好一阵，几乎没有一个帖子说的清清楚楚的，经过一番摸索，终于掌握了Simulink里画bode图的方法。.其实，Simulink里画bode图，非常的easy，也很方便。写此文的目的是希望对那些常用Simulink进行仿真希望画bode图又不愿用M语言的新手有所帮助。 以下均是以Matlab R2008a为例。 首先，在simulink里建好model。如图1，这里需要注意的是，输入和输出要用input port和output port，这样以后画bode图的时候，系统就会知道是这两个变量之间的关系。 图1 建好model 其次，选择线性分析。Tools->Control Design ->Linear Analysis。如图2。

图2 选择Linear Ansysis 将出现如图3所示的Control and Estimation Tools Manager窗口。

图3 Control and Estimation Tools Manager窗口 第三步，激动人心的时刻到了，哈哈。如果你是按照前面的步骤来的，那么这时候，你就应该可以直接画出bode图，在窗口的下方，将“Plot linear an alysis result in a ”前面的方框打上勾，已打的就不用管了，再在后面的下拉框里选择“bode response plot”，即画output port和input port之间的bode图，再点击“Linearize Model”按钮，就OK了。其实除了bode图，还可以画其他很多响应曲线，比如step response、impulse response和Nyquist图等等，只需选择相应的step response plot，inpulse response plot或者Nyquist plot等等。方法都是相同的。选择选择“bode response plot”,如图4所示。 图4 画出bode图 稍等片刻，便出现了图1中output port和input port的bode图了。是不是很简单？！

Matlab图形绘制经典案例

Matlab图形绘制经典案例---受用无穷1、 三维曲线 >> t=0:pi/50:10*pi; >> plot3(sin(2*t),cos(2*t),t) >> axis square >> grid on 2、一窗口多图形 >> t=‐2*pi:0.01:2*pi; >> subplot(3,2,1) >> plot(t,sin(t)) >> subplot(3,2,2) >> plot(t,cos(t)) >> subplot(3,2,3) >> plot(t,tan(t)) >> axis([‐pi pi ‐100 100]) >> subplot(3,2,4) >> plot(t,cot(t)) >> axis([‐pi pi ‐100 100])

>> subplot(3,2,5) >> plot(t,atan(t)) >> subplot(3,2,6) >> plot(t,acot(t)) 3、 图形样式、标注、题字 (也可以利用菜单直接Insert) >> x=0:pi/20:2*pi; >> plot(x,sin(x),'b‐.') >> hold on >> plot(x,cos(x),'r‐‐') >> hold on >> plot(x,sin(x)‐1,'g:') >> hold on >> plot(x,cos(x)‐1) >> xlabel('x'); >> xlabel('x轴'); >> ylabel('y轴'); >> title('图形样式、标注等'); >> text(pi,sin(pi),'x=\pi'); >> legend('sin(x)','cos(x)','sin(x)‐1','cos(x)‐1');

matlab绘制bode图技巧

我们经常会遇到使用Matlab画伯德图的情况，可能我们我们都知道bode这个函数是用来画bode图的，这个函数是Matlab内部提供的一个函数，我们可以很方便的用它来画伯德图，但是对于初学者来说，可能用起来就没有那么方便了。 譬如我们要画出下面这个传递函数的伯德图： 1.576e010 s^2 H(s)= ------------------------------------------------------------------------------------------ s^4 + 1.775e005 s^3 + 1.579e010 s^2 + 2.804e012 s + 2.494e014 (这是一个用butter函数产生的2阶的，频率范围为[20 20K]HZ的带通滤波器。) 我们可以用下面的语句： num=[1.576e010 0 0]; den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014]; H=tf(num,den); bode(H) 这样，我们就可以得到以下的伯德图： 可能我们会对这个图很不满意，第一，它的横坐标是rad/s，而我们一般希望横坐标是HZ；第二，横坐标的范围让我们看起来很不爽；第三，网格没有打开（这点当然我们可以通过在后面加上grid on解决）。 下面，我们来看看如何定制我们自己的伯德图风格： 在命令窗口中输入：bodeoptions 我们可以看到以下内容： ans = Title: [1x1 struct] XLabel: [1x1 struct]

YLabel: [1x1 struct] TickLabel: [1x1 struct] Grid: 'off' XLim: {[1 10]} XLimMode: {'auto'} YLim: {[1 10]} YLimMode: {'auto'} IOGrouping: 'none' InputLabels: [1x1 struct] OutputLabels: [1x1 struct] InputVisible: {'on'} OutputVisible: {'on'} FreqUnits: 'rad/sec' FreqScale: 'log' MagUnits: 'dB' MagScale: 'linear' MagVisible: 'on' MagLowerLimMode: 'auto' MagLowerLim: 0 PhaseUnits: 'deg' PhaseVisible: 'on' PhaseWrapping: 'off' PhaseMatching: 'off' PhaseMatchingFreq: 0 PhaseMatchingValue: 0 我们可以通过修改上面的每一项修改伯德图的风格，比如我们使用下面的语句画我们的伯德图：P=bodeoptions; P.Grid='on'; P.XLim={[10 40000]}; P.XLimMode={'manual'}; P.FreqUnits='HZ'; num=[1.576e010 0 0]; den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014]; H=tf(num,den); bode(H,P) 这时，我们将会看到以下的伯德图：

matlab绘制bode图技巧(可编辑修改word版)

我们经常会遇到使用Matlab 画伯德图的情况，可能我们我们都知道bode 这个函数是用来画bode 图的，这个函数是Matlab 内部提供的一个函数，我们可以很方便的用它来画伯德图，但是对于初学者来说，可能用起来就没有那么方便了。 譬如我们要画出下面这个传递函数的伯德图： 1.576e010 s^2 H(s)= s^4 + 1.775e005 s^3 + 1.579e010 s^2 + 2.804e012 s + 2.494e014 (这是一个用butter 函数产生的2 阶的，频率范围为[20 20K]HZ 的带通滤波器。) 我们可以用下面的语句： num=[1.576e010 0 0]; den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014]; H=tf(num,den); bode(H) 这样，我们就可以得到以下的伯德图： 可能我们会对这个图很不满意，第一，它的横坐标是rad/s，而我们一般希望横坐标是HZ；第二，横坐标的范围让我们看起来很不爽；第三，网格没有打开（这点当然我们可以通过在后面加上grid on 解决）。 下面，我们来看看如何定制我们自己的伯德图风格： 在命令窗口中输入：bodeoptions 我们可以看到以下内容： ans = Title: [1x1 struct] XLabel: [1x1 struct]

YLabel: [1x1 struct] TickLabel: [1x1 struct] Grid: 'off' XLim: {[1 10]} XLimMode: {'auto'} YLim: {[1 10]} YLimMode: {'auto'} IOGrouping: 'none' InputLabels: [1x1 struct] OutputLabels: [1x1 struct] InputVisible: {'on'} OutputVisible: {'on'} FreqUnits: 'rad/sec' FreqScale: 'log' MagUnits: 'dB' MagScale: 'linear' MagVisible: 'on' MagLowerLimMode: 'auto' MagLowerLim: 0 PhaseUnits: 'deg' PhaseVisible: 'on' PhaseWrapping: 'off' PhaseMatching: 'off' PhaseMatchingFreq: 0 PhaseMatchingValue: 0 我们可以通过修改上面的每一项修改伯德图的风格，比如我们使用下面的语句画我们的伯德图：P=bodeoptions; P.Grid='on'; P.XLim={[10 40000]}; P.XLimMode={'manual'}; P.FreqUnits='HZ'; num=[1.576e010 0 0]; den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014]; H=tf(num,den); bode(H,P) 这时，我们将会看到以下的伯德图：

matlab课设===特殊图形绘制 4

Matlab 特殊图形绘制 利用matlab函数提供的特殊绘图函数来实现区域图、填充图、条形图、直方图、圆体图、球体、椭球体、（2维、3维）饼图、排列图、二维柄状图、三维柄状图、阶梯图、散点图、轮廓图、向量图（罗盘图；羽状图、箭头图、法线图）。验证如下函数的功能：surfnorm, quiver, feather, compass, contour3, contour, plotmatrix, scatter, scatter3, stairs, stem, stem3, pareto, pie3, pie, ellipsoid, sphere, cylinder, hist, bar3, bar, fill3, fill, area. 利用具体实例说明matlab的各种绘图函数的功能

目录 1 软件介绍 (1) 1.1 Matlab简介 (1) 2 Matlab绘图 (1) 2.1区域图的绘制 (1) 2.1.1 area函数介绍 (2) 2.1.2 用area绘制区域图 (2) 2.2 填充图的绘制 (3) 2.2.1 绘图函数fill,fill3 (3) 2.2.2 用fill,fill3绘制填充图 (3) 2.3直方图的绘制 (4) 2.3.1 绘图函数hist,rose (4) 2.3.2 用hist,rose绘制直方图 (5) 2.4 条形图的绘制 (6) 2.4.1 绘图函数bar,bar3 (6) 2.4.2 用bar,bar3绘制直方图 (7) 2.5 圆体图、球体、椭球体的绘制 (8) 2.5.1 用cylinder绘制圆体图 (8) 2.5.2 用sphere绘制球 (8) 2.5.3 用ellipsoid绘制椭球 (9) 2.6 二维、三维饼图的绘制 (10) 2.6.1 绘图函数pie,pie3 (10) 2.6.2 用pie,pie3绘制饼图 (10) 2.7排列图的绘制 (12) 2.8 二维、三维柄状图的绘制 (12) 2.8.1 绘图函数stem,stem3 (133) 2.8.2 用stem,stem3绘制柄状图 (15) 2.9阶梯图的绘制 (16) 2.9.1 绘图函数stairs (17) 2.9.2 用stairs绘制阶梯图 (18) 2.10散点图的绘制 (18) 2.10.1 用scatter，scatter3绘制散点图 (19) 2.10.2 用plotmatrix绘制矩阵的散点图 (19) 2.11 轮廓图的绘制 (18) 2.11.1 绘图函数contour，contour3 (18) 2.11.2 用contour，contour3绘制轮廓图 (18) 2.12向量图（罗盘图、羽状图、箭头图、法线图）的绘制 (20) 2.12.1用compass绘制罗盘图、用feather绘制羽状图 (20) 2.12.2用 quiver绘制箭头图、用surfnorm法线图 (21)