基于MATLAB实现沉降监测数据分析

简介: 基于MATLAB实现沉降监测数据分析

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

MATLAB是一个非常强大的工具,它可以用来解决许多数学和工程问题。在进行空间插值程序设计的实验过程中,我深刻体会到了MATLAB的优势。首先,在程序编写方面,MATLAB提供了许多方便的内置函数和工具箱,可以极大地提高编写程序的效率。例如,在绘图函数中,可以利用MATLAB中内置的绘图函数如surf()等实现数据的三维绘图,还可以通过调用matlab自身的绘图函数进行数据可视化,大大减少了工作量和减轻了心理负担,让我们可以更加专注于问题本身的研究。总之,在编写空间插值程序过程中,MATLAB提供了极大的帮助,简化了繁琐的工作,让我们能够更加专注于问题本身研究,提供了更快捷、更高效、更易操作的方法。

⛄ 部分代码

nd initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before chengjiangjiance is made visible.function chengjiangjiance_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject    handle to figure% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin   command line arguments to chengjiangjiance (see VARARGIN)% Choose default command line output for chengjiangjiancehandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes chengjiangjiance wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = chengjiangjiance_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject    handle to figure% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject    handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)format shortglobal XYZ[fn,pn,FILTERINDEX]=uigetfile({'*.txt';'*.dat';'*.*'},'选择数据文件');    if(FILTERINDEX==0)        return;    end          fid=fopen(strcat(pn,fn),'rt');    if(fid==-1)        errordlg('Open file error!','Open error');        return;    end [XYZ,count]=fscanf(fid,'%f,%f,%f',[3,inf])%这里得用单引号fclose(fid)XYZ=XYZ'for i = 1:size(XYZ,1)%xXYZ矩阵行数   x(i)=XYZ(i,1);%矩阵   y(i)=XYZ(i,2);%矩阵   z(i)=XYZ(i,3);%矩阵end%编辑文本框获取数据显示 set(handles.edit1,'string',pn) set(handles.listbox1,'string',x) set(handles.listbox3,'string',y) set(handles.listbox4,'string',z)function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject    handle to edit1 (see GCBO)% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text%        str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject    handle to edit1 (see GCBO)% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.%       See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))    set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on selection change in listbox1.function listbox1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject    handle to listbox1 (see GCBO)% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: contents = cellstr(get(hObject,'String')) returns listbox1 contents as cell array%        contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from listbox1% --- Executes during object creation, after setting all properties.function listbox1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject    handle to listbox1 (see GCBO)% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: listbox controls usually have a white background on Windows.%       See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))    set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on selection change in listbox3.function listbox3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject    handle to listbox3 (see GCBO)% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 范志龙,陈雪丰.基于MATLAB的高层建筑沉降变形监测数据处理[J].测绘与空间地理信息, 2009, 32(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1672-5867.2009.05.043.

[2] 冷信风,赖祖龙,熊思桥.基于MATLAB与小波进行沉降数据处理与分析[J].测绘与空间地理信息, 2014, 37(2):4.DOI:10.3969/j.issn.1672-5867.2014.02.054.

[3] 曹益铭,季民,张广学,等.基于Matlab的灰色回归组合模型在沉降监测中的应用[J].测绘与空间地理信息, 2017, 40(2):3.DOI:10.3969/j.issn.1672-5867.2017.02.008.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1.卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3.旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划
4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位
6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号
7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化
8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长




相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
基于振弦采集仪的工程监测数据分析方法研究
基于振弦采集仪的工程监测数据分析方法研究主要涉及以下几个方面:
基于振弦采集仪的工程监测数据分析方法研究
|
机器学习/深度学习 监控 数据可视化
MATLAB应用指导:利用MATLAB进行内部局域网管理软件的数据分析和可视化
在今天的数字化时代,内部局域网管理软件在各种组织中起着至关重要的作用。这些软件可以监控网络活动,收集大量的数据,但数据的真正价值在于如何分析和可视化它。在本文中,我们将探讨如何使用MATLAB进行内部局域网管理软件的数据分析和可视化,以帮助您更好地理解和优化您的网络。
267 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
本文介绍了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题的Python代码分析,涉及智能手机用户监测数据分析中的聚类分析和APP使用情况的分类与回归问题。
82 0
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 搜索推荐
【2023钉钉杯复赛】A题 智能手机用户监测数据分析 Python代码分析
本文介绍了2023钉钉杯复赛A题的智能手机用户监测数据分析,包括数据预处理、特征提取、推荐模型建立与评价的Python代码实现,旨在通过用户使用记录预测APP使用情况并建立推荐系统。
72 0
【2023钉钉杯复赛】A题 智能手机用户监测数据分析 Python代码分析
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛】 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题一Python代码分析
本文提供了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题"智能手机用户监测数据分析"的Python代码分析,包括数据预处理、特征工程、聚类分析等步骤,以及如何使用不同聚类算法进行用户行为分析。
68 0
【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛】 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题一Python代码分析
|
4月前
|
算法 数据挖掘
MATLAB数据分析、从算法到实现
MATLAB数据分析、从算法到实现
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
探索MATLAB世界:掌握基础知识与实用技能(1. MATLAB环境与基本操作 2. 数据类型与变量 3. 条件与循环,1. 数据分析与统计 2. 图像处理与计算机视觉 3. 信号处理与控制系统)
探索MATLAB世界:掌握基础知识与实用技能(1. MATLAB环境与基本操作 2. 数据类型与变量 3. 条件与循环,1. 数据分析与统计 2. 图像处理与计算机视觉 3. 信号处理与控制系统)
51 0
|
数据挖掘
【数据分析】大型ADCP数据集的处理和分析(Matlab代码实现)
【数据分析】大型ADCP数据集的处理和分析(Matlab代码实现)
373 0
|
机器学习/深度学习 传感器 安全
2023 年高教社杯E题黄河水沙监测数据分析思路及代码(持续更新)
2023 年高教社杯E题黄河水沙监测数据分析思路及代码(持续更新)
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
用于宏观经济数据分析的神经网络(Matlab代码实现)
用于宏观经济数据分析的神经网络(Matlab代码实现)
119 0
下一篇
无影云桌面