又是一个长长的工具类函数，创作编写不易，如果有用的话点赞,转发走起~
绘制超好看的相关系数矩阵图！工具函数由于过长将放在最后展示，以下先展示使用方式和绘制效果：
数据就多列的数值矩阵即可：
X=[-2.8461 -0.9470 -0.1491 -1.6213 -1.1106 0.6428 2.7456 -1.0897
-0.7024 -0.1509 -1.9612 -0.9706 1.0950 0.3940 1.6108 0.6323
0.3761 -1.1815 -0.3485 -1.2662 -0.8673 -1.6869 -0.8052 1.4172
0.1717 0.0230 -0.1417 -0.0084 -1.2139 -0.6537 0.1804 0.5806
-1.5339 0.0020 -2.4430 -0.5684 0.0198 -0.2628 -0.0488 1.3821
-0.6906 0.6501 -0.2527 0.1571 0.7983 2.0210 -0.5023 -0.3868
0.7227 0.4469 1.1316 0.2165 1.9895 -0.9230 0.2779 0.1402
-1.1487 -0.1272 0.0974 0.7397 -1.1794 1.4483 0.5348 0.9840
2.4263 0.3561 -0.5850 -0.0829 0.9081 0.6718 3.1348 -1.6806
1.4553 -0.7559 1.3223 -0.1616 1.6948 -0.0941 0.2619 0.0846
1.1833 2.0956 -0.4242 -1.1503 0.4986 -0.7468 -1.1212 -1.4685
1.2845 -0.3788 -0.2780 3.2273 0.2187 -1.7527 -0.5731 0.8619
0.9713 0.3849 0.4713 1.3746 1.3742 -0.0587 0.5780 -0.0382
1.4192 0.4118 1.0904 0.6697 1.1387 -1.4548 -1.4595 -0.6207
-0.1758 -0.0541 3.3090 0.4501 1.5922 -2.0072 -0.5666 -1.0384
3.1798 1.2233 2.1071 0.3412 0.6792 -0.4604 0.3374 -0.6348
2.6781 0.9919 2.2081 2.3743 1.0871 0.2585 -0.6621 0.1306
1.6062 3.3028 2.5823 2.1885 2.4703 -1.1143 0.1006 1.9326
-0.0094 2.4318 3.1476 1.9018 2.9599 -0.2546 -1.3590 -2.0736
2.0687 1.5410 1.1177 2.2240 2.3615 -0.5323 -1.0246 -0.2873];
为了减少之后代码的篇幅，已将此矩阵存入XData.mat文件，后文使用如下方式导入数据：
load XData.mat
对，就两行！
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X);
CMP=CMP.draw();
理论上方法有三种，以下三种方式等价(推荐第二种)：
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X,'Labels',{'welcome','to','follow','my','wechat','official','account','slandarer'});
CMP=CMP.draw();
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X);
CMP=CMP.setLabelStr({'welcome','to','follow','my','wechat','official','account','slandarer'});
CMP=CMP.draw();
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X);
CMP=CMP.draw();
CMP.setLabelStr({'welcome','to','follow','my','wechat','official','account','slandarer'});
上面三种修改方式依旧适用，但为了节省篇幅只介绍最推荐的一种，同时此方法接受三种格式数据，使用setColorMap函数修改配色：
matlab 自带的colormap均可用：
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X);
CMP=CMP.setColorMap(copper);
CMP=CMP.draw();
copper：
pink:
summer:
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X);
cList=[114,146,184;255,255,255;132,158,119]./255;
CMP=CMP.setColorMap(cList);
CMP=CMP.draw();
本工具函数类内内置了6种colormap，可以通过：
的格式使用：
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X);
CMP=CMP.setColorMap(2);
CMP=CMP.draw();
内置配色1：
内置配色2：
内置配色3：
内置配色4：
内置配色5：
内置配色6：
设置类的Format属性即可：
full 完整矩阵图triu 上三角矩阵图tril 下三角矩阵图load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X,'Format','tril');
CMP=CMP.setColorMap(1);
CMP=CMP.draw();
通过调整Type属性调整格式：
sq : 方形(默认)ssq : 含文本方形pie : 饼图circ : 圆形oval : 椭圆形load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X,'Type','pie');
CMP=CMP.setColorMap(1);
CMP=CMP.draw();
sq:
ssq:
pie:
circ:
oval:
使用：
函数分别修饰X轴Y轴标签,text对象具有的属性均可被修饰，以下展示修饰字体，字号及颜色：
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X,'Format','triu','Type','pie');
CMP=CMP.setColorMap(1);
CMP=CMP.draw();
CMP.setXLabel('Color',[.8,0,0],'FontName','Cambria','FontSize',15)
CMP.setYLabel('Color',[0,0,.8],'FontName','Cambria','FontSize',15)
使用setBox函数修饰框样式,Line对象具有的属性均可被修饰，以下展示加粗并更改颜色：
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X,'Format','triu','Type','pie');
CMP=CMP.setColorMap(1);
CMP=CMP.draw();
CMP.setBox('LineWidth',2,'Color',[.8,0,0])
使用setPatch修改内容物格式，Patch对象具有的属性均可被修饰，以下展示加粗边缘，修改边缘颜色：
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X,'Format','triu','Type','pie');
CMP=CMP.setColorMap(1);
CMP=CMP.draw();
CMP.setPatch('LineWidth',2,'EdgeColor',[0,0,.8])
使用setCorrTxt函数进行修饰，仅ssq格式的图像可修饰：
load XData.mat
CMP=corrMatPlot(X,'Format','triu','Type','ssq');
CMP=CMP.setColorMap(1);
CMP=CMP.draw();
CMP.setCorrTxt('Color',[0,0,.8],'FontName','Cambria','FontSize',12)
classdef corrMatPlot
% @author : slandarer
% gzh : slandarer随笔
% 使用示例：
% =========================================================================
% X=[-2.8461 -0.9470 -0.1491 -1.6213 -1.1106 0.6428 2.7456 -1.0897
% -0.7024 -0.1509 -1.9612 -0.9706 1.0950 0.3940 1.6108 0.6323
% 0.3761 -1.1815 -0.3485 -1.2662 -0.8673 -1.6869 -0.8052 1.4172
% 0.1717 0.0230 -0.1417 -0.0084 -1.2139 -0.6537 0.1804 0.5806
% -1.5339 0.0020 -2.4430 -0.5684 0.0198 -0.2628 -0.0488 1.3821
% -0.6906 0.6501 -0.2527 0.1571 0.7983 2.0210 -0.5023 -0.3868
% 0.7227 0.4469 1.1316 0.2165 1.9895 -0.9230 0.2779 0.1402
% -1.1487 -0.1272 0.0974 0.7397 -1.1794 1.4483 0.5348 0.9840
% 2.4263 0.3561 -0.5850 -0.0829 0.9081 0.6718 3.1348 -1.6806
% 1.4553 -0.7559 1.3223 -0.1616 1.6948 -0.0941 0.2619 0.0846
% 1.1833 2.0956 -0.4242 -1.1503 0.4986 -0.7468 -1.1212 -1.4685
% 1.2845 -0.3788 -0.2780 3.2273 0.2187 -1.7527 -0.5731 0.8619
% 0.9713 0.3849 0.4713 1.3746 1.3742 -0.0587 0.5780 -0.0382
% 1.4192 0.4118 1.0904 0.6697 1.1387 -1.4548 -1.4595 -0.6207
% -0.1758 -0.0541 3.3090 0.4501 1.5922 -2.0072 -0.5666 -1.0384
% 3.1798 1.2233 2.1071 0.3412 0.6792 -0.4604 0.3374 -0.6348
% 2.6781 0.9919 2.2081 2.3743 1.0871 0.2585 -0.6621 0.1306
% 1.6062 3.3028 2.5823 2.1885 2.4703 -1.1143 0.1006 1.9326
% -0.0094 2.4318 3.1476 1.9018 2.9599 -0.2546 -1.3590 -2.0736
% 2.0687 1.5410 1.1177 2.2240 2.3615 -0.5323 -1.0246 -0.2873];
%
% CMP=corrMatPlot(X,'Format','triu','Type','pie');
% CMP=CMP.setColorMap(1);
% CMP=CMP.draw();
% CMP.setLabelStr({'welcome','to','follow','my','wechat','official','account','slandarer'})
properties
ax;drawn=false;
arginList={'Labels','colorMap','Format','Type'}
Labels={};
colorMap={};
baseCM={[189, 53, 70;255,255,255; 97, 97, 97]./255,...
[113,161,195;255,255,255;228,103, 38]./255,...
[ 28,127,119;255,255,255;204,157, 80]./255,...
[130,130,255;255,255,255;255,133,133]./255,...
[209,58,78;253,203,121;254,254,189;198,230,156;63,150,181]./255,...
[243,166, 72;255,255,255;133,121,176]./255};
Format='full'% full:完整矩阵 triu:上三角 tril:下三角
Type='sq' % sq : 方形(默认)
% ssq : 含文本方形
% pie : 饼图
% circ : 圆形
% oval : 椭圆形
XData;num;corrMat;
% -----------------------------------------------------------------
boxHdl;txtHdl;
RLabelHdl;CLabelHdl;
colorbarHdl
matrixHdl
end
methods
function obj=corrMatPlot(varargin)
if isa(varargin{1},'matlab.graphics.axis.Axes')
obj.ax=varargin{1};varargin(1)=[];
else
obj.ax=gca;
end
% 获取版本信息
tver=version('-release');
verMatlab=str2double(tver(1:4))+(abs(tver(5))-abs('a'))/2;
if verMatlab<2017
hold on
else
hold(obj.ax,'on')
end
% -------------------------------------------------------------
obj.colorMap=obj.baseCM{1};
obj.XData=varargin{1};varargin(1)=[];
obj.corrMat=corr(obj.XData);
obj.num=size(obj.corrMat,1);
% 获取其他信息
for i=1:(length(varargin)-1)
tid=ismember(obj.arginList,varargin{i});
if any(tid)
obj.(obj.arginList{tid})=varargin{i+1};
end
end
if isempty(obj.Labels)
for i=1:obj.num
obj.Labels{i}=['class ',num2str(i)];
end
end
help corrMatPlot
end
% =========================================================================
function obj=draw(obj)
obj.ax.XLim=[.5,obj.num+.8];
obj.ax.YLim=[.5,obj.num+.5];
obj.ax.XTick=[];
obj.ax.YTick=[];
obj.ax.XColor='none';
obj.ax.YColor='none';
obj.ax.PlotBoxAspectRatio=[1,1,1];
% 绘制boxHdl
if strcmp(obj.Type(end-1:end),'sq');vb0='off';else,vb0='on';end
switch obj.Format
case 'full'
bX=[repmat([.5,obj.num+.5],[obj.num+1,1]),ones([obj.num+1,1]).*nan];
bY=[repmat((.5:1:obj.num+.5)',[1,2]),ones([obj.num+1,1]).*nan];
bXX=[bX;bY]';bYY=[bY;bX]';bXX=bXX(:);bYY=bYY(:);
obj.boxHdl=plot(bXX,bYY,'LineWidth',.8,'Color',[1,1,1].*.85,'Visible',vb0);
case 'tril'
bX=[.5.*ones([obj.num+1,1]),(0:obj.num)'+1.5,ones([obj.num+1,1]).*nan];
bX(end,2)=bX(end,2)-1;
bY=[repmat((obj.num+.5:-1:.5)',[1,2]),ones([obj.num+1,1]).*nan];
bXX=[bX;bY]';bYY=[bY;bX]';bXX=bXX(:);bYY=bYY(:);
obj.boxHdl=plot(bXX,bYY,'LineWidth',.8,'Color',[1,1,1].*.85,'Visible',vb0);
case 'triu'
bX=[(obj.num+.5).*ones([obj.num+1,1]),(obj.num:-1:0)'-.5,ones([obj.num+1,1]).*nan];
bX(end,2)=bX(end,2)+1;
bY=[repmat((.5:1:obj.num+.5)',[1,2]),ones([obj.num+1,1]).*nan];
bXX=[bX;bY]';bYY=[bY;bX]';bXX=bXX(:);bYY=bYY(:);
obj.boxHdl=plot(bXX,bYY,'LineWidth',.8,'Color',[1,1,1].*.85,'Visible',vb0);
end
colorFunc=colorFuncFactory(obj.colorMap);
colormap(colorFunc(linspace(-1,1,100)));caxis([-1,1])
cb=colorbar();
% 绘制colorbar
cb.Limits=[-1.02,1.02];
cb.TickDirection='out';
cb.LineWidth=.8;
cb.Ticks=-1:.2:1;
cb.FontName='Arial';
cb.FontSize=11;
obj.colorbarHdl=cb;
for row=1:obj.num
for col=1:obj.num
tValue=obj.corrMat(row,col);
tColor=colorFunc(tValue);
tGray=1-rgb2gray(tColor);
baseT=linspace(0,2*pi,500);
thetaMat=[1,-1;1,1].*sqrt(2)./2;
vb1='on';
if strcmp(obj.Format,'triu')&&row>col,vb1='off';end
if strcmp(obj.Format,'tril')&&row<col,vb1='off';end
switch obj.Type
case 'sq' % 方形
baseSqX=[-.5,.5,.5,-.5].*0.95;
baseSqY=[-.5,-.5,.5,.5].*0.95;
obj.matrixHdl(row,col).f=fill(baseSqX+col,baseSqY+1+obj.num-row,...
tColor,'EdgeColor','none','Visible',vb1);
case 'ssq' % 含文本方形
baseSqX=[-.5,.5,.5,-.5].*0.95;
baseSqY=[-.5,-.5,.5,.5].*0.95;
obj.matrixHdl(row,col).f=fill(baseSqX+col,baseSqY+1+obj.num-row,...
tColor,'EdgeColor','none','Visible',vb1);
obj.matrixHdl(row,col).t=text(col,1+obj.num-row,...
sprintf('%.2f',obj.corrMat(row,col)),'FontName','Arial','FontSize',10,...
'HorizontalAlignment','center','Color',tGray,'Visible',vb1);
case 'pie' % 饼图
baseCircX=cos(baseT).*.92.*.5;
baseCircY=sin(baseT).*.92.*.5;
obj.matrixHdl(row,col).c=fill(baseCircX+col,baseCircY+1+obj.num-row,...
[1,1,1],'EdgeColor',[1,1,1].*.3,'LineWidth',.8,'Visible',vb1);
baseTheta=linspace(pi/2,pi/2+tValue.*2.*pi,200);
basePieX=[0,cos(baseTheta).*.92.*.5];
basePieY=[0,sin(baseTheta).*.92.*.5];
obj.matrixHdl(row,col).f=fill(basePieX+col,basePieY+1+obj.num-row,...
tColor,'EdgeColor',[1,1,1].*.3,'lineWidth',.8,'Visible',vb1);
case 'circ' % 圆形
baseR=(.25+.6.*abs(tValue)).*.5;
baseCircX=cos(baseT).*baseR;
baseCircY=sin(baseT).*baseR;
obj.matrixHdl(row,col).f=fill(baseCircX+col,baseCircY+1+obj.num-row,...
tColor,'EdgeColor','none','Visible',vb1);
case 'oval' % 椭圆形
baseA=1+(tValue<=0).*tValue;
baseB=1-(tValue>=0).*tValue;
baseOvalX=cos(baseT).*.98.*.5.*baseA;
baseOvalY=sin(baseT).*.98.*.5.*baseB;
baseOvalXY=thetaMat*[baseOvalX;baseOvalY];
obj.matrixHdl(row,col).f=fill(baseOvalXY(1,:)+col,baseOvalXY(2,:)+1+obj.num-row,...
tColor,'EdgeColor',[1,1,1].*.3,'lineWidth',.8,'Visible',vb1);
end
end
end
tfig=obj.ax.Parent;
tfig.Position(2)=tfig.Position(2)./2;
tfig.Position(4)=tfig.Position(3);
tfig.Color=[1,1,1];
for row=1:obj.num
obj.RLabelHdl(row)=text(.42+(row-1).*strcmp(obj.Format,'triu'),obj.num+1-row,...
obj.Labels{row},'HorizontalAlignment','right',...
'FontName','Arial','FontSize',12);
end
for col=1:obj.num
obj.CLabelHdl(col)=text(col-.1,obj.num+.75-(col-1).*strcmp(obj.Format,'tril'),...
obj.Labels{col},'HorizontalAlignment','left',...
'FontName','Arial','FontSize',12,'Rotation',30);
end
obj.drawn=true;
% -------------------------------------------------------------
% 渐变色句柄生成函数
function colorFunc=colorFuncFactory(colorList)
x=linspace(-1,1,size(colorList,1));
y1=colorList(:,1);y2=colorList(:,2);y3=colorList(:,3);
colorFunc=@(X)[interp1(x,y1,X,'linear')',...
interp1(x,y2,X,'linear')',interp1(x,y3,X,'linear')'];
end
end
% =========================================================================
% 预设/设置colormap
function obj=setColorMap(obj,CM)
if length(CM)==1
obj.colorMap=obj.baseCM{CM};
else
obj.colorMap=CM;
end
if obj.drawn
colorFunc=colorFuncFactory(obj.colorMap);
colormap(colorFunc(linspace(-1,1,100)));
for row=1:obj.num
for col=1:obj.num
tValue=obj.corrMat(row,col);
tColor=colorFunc(tValue);
tGray=1-rgb2gray(tColor);
set(obj.matrixHdl(row,col).f,'FaceColor',tColor);
if strcmp(obj.Type,'ssq')
set(obj.matrixHdl(row,col).t,'Color',tGray)
end
end
end
end
% -------------------------------------------------------------
% 渐变色句柄生成函数
function colorFunc=colorFuncFactory(colorList)
x=linspace(-1,1,size(colorList,1));
y1=colorList(:,1);y2=colorList(:,2);y3=colorList(:,3);
colorFunc=@(X)[interp1(x,y1,X,'linear')',...
interp1(x,y2,X,'linear')',interp1(x,y3,X,'linear')'];
end
end
% XY轴标签设置
function obj=setLabelStr(obj,LB)
obj.Labels=LB;
if obj.drawn
for i=1:obj.num
set(obj.RLabelHdl(i),'String',obj.Labels{i});
set(obj.CLabelHdl(i),'String',obj.Labels{i});
end
end
end
function obj=setXLabel(obj,varargin)
for i=1:obj.num
set(obj.CLabelHdl(i),varargin{:})
end
end
function obj=setYLabel(obj,varargin)
for i=1:obj.num
set(obj.RLabelHdl(i),varargin{:})
end
end
% patch对象设置
function obj=setPatch(obj,varargin)
for row=1:obj.num
for col=1:obj.num
set(obj.matrixHdl(row,col).f,varargin{:});
if strcmp(obj.Type,'pie')
set(obj.matrixHdl(row,col).c,varargin{:},'FaceColor',[1,1,1])
end
end
end
end
% 设置数值文本
function obj=setCorrTxt(obj,varargin)
if strcmp(obj.Type,'ssq')
for row=1:obj.num
for col=1:obj.num
set(obj.matrixHdl(row,col).t,varargin{:})
end
end
end
end
% 设置框样式
function obj=setBox(obj,varargin)
set(obj.boxHdl,varargin{:},'Visible','on')
end
end
% @author : slandarer
% gzh : slandarer随笔
end
另：试了一下更多组数据绘图，效果还行：
未经允许本代码请勿作商业用途，引用的话可以引用我file exchange上的链接，可使用如下格式：
Zhaoxu Liu (2022). corr plot 相关系数矩阵图 (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/117100-corr-plot), MATLAB Central File Exchange. 检索来源 2022/9/3.
若转载请保留以上file exchange链接及本文链接！！！
以上已经为全部代码，但懒得复制的话:
【相关系数矩阵图】
更新时会跟进更新以下连接：
【链接】：https://pan.baidu.com/s/1URle1b3dwdsE-9gtj5Ru-g?pwd=slan
【提取码】：slan
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matlab打开matlab，用最简单的imread方法读取一个图像clcclearimg_h=imread('hua.jpg');返回一个数组（矩阵），往往是a*b*cunit8类型解释一下这个三维数组的意思，行数、数和层数，unit8：指数据类型，无符号八位整形，可理解为0~2^8的数三个层数分别代表RGB三个通道图像rgb最常用的是24-位实现方法，即RGB每个通道有256色阶（2^8）。基于这样的24-位RGB模型的色彩空间可以表现256×256×256≈1670万色当imshow传入了一个二维数组，它将以灰度方式绘制；可以把图像拆分为rgb三层，可以以灰度的方式观察它figure(1
点向量坐标矩阵的几何意义介绍旋转矩阵的几何含义之前，先介绍一下点向量坐标矩阵的几何含义点：在一维空间下就是一个标量，如同一条直线上，以任意某一个位置为0点，以一定的尺度间隔为1，2，3...,相反方向为-1，-2，-3...；如此就形成了一维坐标系，这时候任何一个点都可以用一个数值表示，如点p1=5，即即从原点出发沿着x轴正方向移动5个尺度；点p2=-3，负方向移动3个尺度； 在一维坐标系上过原点做垂直于一维坐标系的直线，则形成了二维坐标系，此时描述一个点需要两个数值来表示点p3=（3，2），即从原点出发沿着x轴正方向移动3个尺度，在此基础上沿着y轴正方向移动两个尺度的位置就是点p3。
MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括：阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下，MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中，可以获得复用增益，即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中，可以获得分集增益，即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述，即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中，由于接收天线或发射天线之间的间距较远，可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的，因此分布式MIMO
我正在尝试按Rails相关模型中的字段进行排序。我研究的所有解决方案都没有解决如果相关模型被另一个参数过滤？元素模型classItem相关模型:classPriority我正在使用where子句检索项目:@items=Item.where('company_id=?andapproved=?',@company.id,true).all我需要按相关表格中的“位置”列进行排序。问题在于，在优先级模型中，一个项目可能会被多家公司列出。因此，这些职位取决于他们拥有的company_id。当我显示项目时，它是针对一个公司的，按公司内的职位排序。完成此任务的正确方法是什么？感谢您的帮助。PS-我
假设您有一个可执行文件foo.rb，其库bar.rb的布局如下:/bin/foo.rb/lib/bar.rb在foo.rb的header中放置以下要求以在bar.rb中引入功能:requireFile.dirname(__FILE__)+"../lib/bar.rb"只要对foo.rb的所有调用都是直接的，这就可以正常工作。如果你把$HOME/project和符号链接(symboliclink)foo.rb放入$HOME/usr/bin,然后__FILE__解析为$HOME/usr/bin/foo.rb,因此无法找到bar.rb关于foo.rb的目录名.我意识到像rubygems这
所有题目均有五种语言实现。C实现目录、C++实现目录、Python实现目录、Java实现目录、JavaScript实现目录题目n行m列的矩阵，每个位置上有一个元素你可以上下左右行走，代价是前后两个位置元素值差的绝对值.另外，你最多可以使用一次传送阵(只能从一个数跳到另外一个相同的数)求从走上角走到右下角最少需要多少时间。输入描述：第一行两个整数n,m，分别代表矩阵的行和列。后面n行，每行m个整数，分别代表矩阵中的元素。输出描述：一个整数，表示最少需要多少时间。
目录0专栏介绍1平面2R机器人概述2运动学建模2.1正运动学模型2.2逆运动学模型2.3机器人运动学仿真3动力学建模3.1计算动能3.2势能计算与动力学方程3.3动力学仿真0专栏介绍?附C++/Python/Matlab全套代码?课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。?详情：图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning)，附几十种规划算法1平面2R机器人概述如图1所示为本文的研究本体——平面2R机器人。对参数进行如下定义：机器人广义坐标
术语中文解释Ability原子化服务帮助用户完成任务的原子化服务，和用户的意图进行关联。Fulfillment服务履行通过图标，卡片，语音等形式呈现用户意图。开发者通过接口的方式，处理用户意图，返回内容。Intent意图用于表达用户想要达成的目标或完成的任务。HUAWEIAssistant智能助手“无微不智”的个人助手，通过不断的学习用户的使用习惯，不断的为用户提供贴心的精准的便捷的个性化服务。AISearch全局搜索用户可快速搜索关键词，与之匹配的原子化服务则会出现在搜索结果中。SmartService智慧服务用户订阅原子化服务，在到达特定触发条件（时间、地点、事件）后，卡片推送至用户智能助
一、机器人介绍 此处是基于MATLABRVC工具箱，对ABB-IRB-1200型号的微型机械臂进行正逆向运动学分析，并利Simulink工具实现对机械臂进行具有动力学参数的末端轨迹规划仿真，最后根据机械模型设计Simulink-Adams联合仿真。 图1.ABBIRB 1200尺寸参数示意图ABBIRB 1200提供的两种型号广泛适用于各作业，且两者间零部件通用，两种型号的工作范围分别为700 mm 和 900 mm，大有效负载分别为 7 kg 和5 kg。 IRB 1200 能够在狭小空间内能发挥其工作范围与性能优势，具有全新的设计、小型化的体积、高效的性能、易于集成、便捷的接