查看速度数据

考虑以下速度数据和相应的时间数据。

vel = [0 .45 1.79 4.02 7.15 11.18 16.09 21.90 29.05 29.05......29.05 29.05 29.05 22.42 17.9 17.9 17.9 17.9 17.9 14.34 11.01......8.9 6.54 2.03 0.55 0];时间= 0:24;

该数据代表了24秒以上间隔拍摄的汽车（M / s）的速度。

绘制速度数据点并用直线连接每个点。

图绘图（时间，vel，' -  *'） 网格在标题（'汽车速度'）Xlabel（'时间''）ylabel（'速度（m / s）'）

在加速期间，斜率是阳性的，在恒定速度期间零，零期间在减速期间阴性。当时t = 0.，车辆休息VEL（1）= 0多发性硬化症。车辆加速，直到达到最大速度T = 8.S of.VEL（9）= 29.05M / s并保持4秒的速度。然后减速到vel（14）= 17.9m / s为3 s，最终返回休息。由于这种速度曲线具有多个不连续性，因此单个连续功能无法描述。

计算行驶的总距离

trapz.通过使用数据点来创建梯形，因此执行离散集成，因此非常适合处理具有不连续性的数据集。当数据点之间的行为是非线性时，该方法可以在数据点之间采用线性行为，并且可以减少准确度。为了说明，您可以使用数据点作为顶点将梯形图绘制到图表上。

Xverts = [时间（1：结束-1）;时间（1：结束-1）;时间（2：结束）;时间（2：结束）];yverts = [零（1,24）;VEL（1：端1）;vel（2：结束）;零（1,24）];p =补丁（xverts，yverts，'B'那'行宽'，1.5）;

trapz.通过将区域打入梯形来计算一组离散数据下的区域。然后该功能将每个梯形的区域添加以计算总面积。

计算汽车（对应于阴影区域）行进的总距离，通过数值使用速度数据trapz.。默认情况下，假定点之间的间距1如果使用语法trapz（y）。但是，您可以指定不同的统一或不均匀的间距X用语法trapz（x，y）。在这种情况下，读数之间的间距时间矢量是1，因此使用默认间隔是可以接受的。

距离= trapz（vel）

距离= 345.2200.

汽车行驶的距离t = 24.S约为345.22米。

情节累计距离旅行

这Cumtrapz.功能与之密切相关trapz.。尽管trapz.仅返回最终集成值，Cumtrapz.还返回向量中的中间值。

计算行进的累积距离并绘制结果。

Cdistance = Cumtrapz（vel）;t =表（时间'，cdistance'，'variablenames'，{'时间'那'cumilativeistance'}）

t =25×2表时间umpulativeistance __________________0 0 0 1 0.225 2 1.345 3 4.25 4 9.835 5 19 6 32.635 7 51.63 8 77.105 9 106.15 10 135.2 11 164.25 12 193.31 13 219.04 14 239.2 15 257.1⋮

情节（Cdistance）标题（'每秒行驶的累计距离'）Xlabel（'时间''）ylabel（'距离（m）'）