不会用matlab画函数图像，不会代码

需要画出误差曲线图片

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这张图中a为加速度值，d为间距，可以改变,下面是a=-1m/s²，d=0.24m时的误差曲线图

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下面是速度 V真实和V输出的公式

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画出图片类似是这样的

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V的速度公式

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需要画出V，V真实，V输出的图片，大概是这样

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以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
要用MATLAB画函数图像和误差曲线图，需要掌握MATLAB的基本绘图函数，例如plot、subplot、title、legend等。以下是一份可能有用的代码，可以用来画出所描述的图像。

首先是速度公式的代码，它可以用来画出V、V真实和V输出的图像。其中，a、d、t和V0都是自定义的值。

a = -1; % 加速度值，单位 m/s^2
d = 0.24; % 间距，单位 m
t = 0:0.01:100; % 时间，从0到100秒，每0.01秒一次
V0 = 0; % 初始速度，单位 m/s

V = V0 + a*t; % V的速度公式
V_true = V0 + a*t + 0.5*a*d*cos(sqrt(a)*t); % V真实公式，在原公式基础上加了误差项
V_out = V_true + randn(size(V_true))*0.05*max(V_true); % V输出公式，在V真实公式基础上加了一些高斯噪声

figure;
subplot(3,1,1);
plot(t,V);
title('V');
legend('V');

subplot(3,1,2);
plot(t,V_true);
title('V true');
legend('V true');

subplot(3,1,3);
plot(t,V_out);
title('V output');
legend('V output');

上述代码将会画出三张图片，分别是V、V真实和V输出的图像。

如果要画出误差曲线图，可以使用下面的代码。其中，trueV和estV是两个向量，表示真实速度和估计速度，误差曲线图画出的是两个向量的差值的绝对值。

trueV = V_true; % 真实速度向量，上文中的V_true
estV = V_out; % 估计速度向量，上文中的V_out

error = abs(trueV - estV); % 误差向量

figure;
plot(t,error);
title('Error');
legend('Error');

xlabel('Time (s)');
ylabel('Absolute Error (m/s)');

上述代码将会画出一张误差曲线图，横轴是时间，纵轴是绝对误差，单位是m/s。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

代码如下：

%% 误差曲线图像 a = -1; % 加速度 d = 0:0.01:0.24; % 间距 V = 2 * a * d ./ sqrt(a^2 + 8*d); % 真实速度公式 output_V = V + randn(size(V)) * 0.05; % 加入误差的输出速度 error = abs(output_V - V); % 误差 plot(d, error, 'LineWidth', 1.5) xlabel('Spacing (m)') ylabel('Error (m/s)') title('Error Curve')

%% 真实速度V和输出速度的图像 plot(d, V, '-b', 'LineWidth', 1.5) hold on plot(d, output_V, 'or', 'MarkerSize', 4, 'LineWidth', 0.5) hold off xlabel('Spacing (m)') ylabel('Velocity (m/s)') title('Velocity Comparison') legend('True Velocity', 'Output Velocity', 'Location', 'northwest')

根据您提供的信息，这是一个使用MATLAB画出误差曲线图和速度图像的设计。以下是该设计的步骤：

定义加速度值a和间距d的值，以及真实速度V_true和输出速度V_output的公式。

a = -1;  % 加速度值
d = 0.24;  % 间距
V_true = a*t;  % 真实速度公式
V_output = V_true + 0.5*a*d*t^2;  % 输出速度公式

其中，t为时间变量。

创建一个空的图形窗口，并设置坐标轴的范围和标签。


figure;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Velocity (m/s)');
title('Error Curve and Velocity Plot');

计算误差曲线的数据点和对应的时间。


t = linspace(0,10,100);  % 时间向量，从0到10秒共100个点
error = V_output - V_true;  % 误差向量，每个点对应一个时间点的误差
err_max = max(abs(error));  % 误差的最大值
err_min = min(abs(error));  % 误差的最小值
[~, locs] = findpeaks(-10*log10(err_max));  % 在误差向量中找到峰值的位置
time = t(locs);  % 峰值对应的时间点
plot(t, error);
hold on;
plot(time, V_true, 'r', time, V_output, 'b');
legend('Error', 'True velocity', 'Output velocity');
xlim([0,10]);
ylim([-50,50]);
grid on;

其中，findpeaks函数用于在误差向量中找到峰值的位置。

根据a=-1m/s2和d=0.24m计算速度图像的数据点和对应的时间。


V_true = a*t;  % 真实速度公式
V_output = V_true + 0.5*a*d*t^2;  % 输出速度公式
v_data = zeros(length(t),1);  % 每个时间点的速度数据向量，长度为时间向量的长度
for i=1:length(t)
    v_data(i) = V_output(i);  % 对于每个时间点，计算出对应的输出速度数据点
end
time = linspace(0,10,100);  % 时间向量，从0到10秒共100个点
plot(time, v_data);
hold on;
plot(time, V_true, 'ro', time, V_output, 'bo');
legend('Output velocity', 'True velocity', 'Both');
xlim([0,10]);
ylim([-50,50]);
grid on;