绘图函数与 MATLAB 惯用法速查（附录）¶

本页是「拆解 PSINS 篇」配套绘图代码的字典页。 代码文件（assets/ 下的 miniinsplot.m / miniavpcmpplot.m / miniinsplot3d.m，及其 Python 镜像 miniplot.py）本身只写了轻量注释，所有函数签名、参数含义、以及那些"眼生的 MATLAB 写法"都集中放在这里讲透。 看不懂某段 .m 代码时，先来这一页查。 新人友好，尽量不假设你熟悉 MATLAB。

0. 先建立两个认知¶

1. 这些绘图函数不是 wiki 正文代码，而是「迷你 PSINS」的可视化模块——用来把 P1/P2/P3 的数值结果画成图。它们最重要的属性是"和 Python 版逐数字对齐"，而不是"让初学者一眼看懂"。
2. 你之前觉得看不懂，80% 是词汇问题，不是代码坏。里面那些 scrsz、figure(...)、nargin、varargin 全是 MATLAB 标准 idiom（惯用法），每个 MATLAB 函数为支持"多种调用方式"都得这么写。看懂下面第 2 节的词典，三个文件就通了。

1. 三个绘图函数速查¶

通用数据约定（三个函数都用）：传入的 avp / trj / dr 都是 N×10 矩阵，列含义如下（与 PSINS 的 avp 一致）：

列	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
含义	pitch	roll	yaw	Ve	Vn	Vu	lat	lon	h	t
单位	rad	rad	rad	m/s	m/s	m/s	rad	rad	m	s

所有角度在矩阵里是弧度；画图时才 ./deg 转成度。

1.1 miniinsplot —— 6 子图状态 + 轨迹¶

来源对齐：PSINS 的 insplot(avp,'avp')（自写零依赖，不调用 glv/myfigure/xygo/pos2dxyz）。

三种调用模式（靠「传了几个参数 + 第几个是字符串」自动区分，见第 2.1 节）：

% 模式 A：单轨迹（画一条解算自己的 6 子图）
miniinsplot(avp, ttl)
%   avp : N×10 解算结果
%   ttl : 字符串，作为输出文件名后缀 -> 生成 miniinsplot_<ttl>.png

% 模式 B：对比（单解算 vs 真值）
miniinsplot(dr, truth, ttl)
%   dr    : N×10 解算结果（红）
%   truth : N×10 真值（黑，参考基准）
%   轨迹子图叠加：黑(真值) + 红(估计) + 红星(起点)

% 模式 C：对比（多解算 vs 真值）
miniinsplot({s1, s2, ...}, truth, ttl, labels)
%   {s1,s2,...} : cell 数组，每个元素是一个 N×10 解算
%   truth       : N×10 真值（黑）
%   ttl          : 文件名后缀
%   labels       : 可选 cell 字符串，自定义图例；不传则自动推断

6 个子图布局（subplot(3,2,k) 表示 3 行 2 列的第 k 格）：

第 5 格的 DH 绿线就是看 free vs fix 垂直差异的地方（见 P2）。

1.2 miniavpcmpplot —— 误差曲线对比¶

来源对齐：PSINS 的 avpcmpplot(avp0, varargin) 的 'avp' 6 面板。

miniavpcmpplot(trj, avps, names)
%   trj   : N×10 真值（100 Hz）
%   avps  : cell 数组，每个元素是一个解算的 N×10（50 Hz，双子样）
%   names : cell 字符串，每个解算一个图例名

6 面板：(1) 姿态（真值黑实线 + 各解算彩色虚线）、(2) 姿态误差(arcsec)、(3) 速度、(4) 速度误差、(5) 位置偏移(Dlat/Dlon/DH)、(6) 位置误差(dN/dE/dH)。每面板标题带 RMS。

解算配色/线型固定循环：sol_color = {'b','r','g','m','c'}、sol_style = {'--','-.',':','-'}（free=蓝虚线、fix=红点划线…）。

1.3 miniinsplot3d —— 3D 轨迹对比（PSINS 无此图，属自写增强）¶

% 模式 A：单轨迹
miniinsplot3d(avp, ttl)
%   Z = (高度 - 起点高度) × ZFAC

% 模式 B：对比（多解算 vs 真值）
miniinsplot3d({s1, s2, ...}, truth, ttl, labels)
%   真值画黑线、贴在 Z=0 参考平面
%   解算的 Z = (估计高度 - 同时间戳真值高度) × ZFAC

关键参数 ZFAC = 8.0：Z 轴放大倍数（仅为显示放大，单位仍是 m）。原因：本场景水平跨度 ~6000 m，而垂直误差最多才 ~580 m，真比例下 3D 会变成"摊平的煎饼"，free 的抬升肉眼看不见；放大 8 倍后才明显。标题会标注 ×8。

用途：专门把"垂直通道开环发散"立起来——free 轨迹明显抬离 truth 平面、fix 紧贴地面（详见 P2）。

1.4 三个函数的通用约定¶

2. MATLAB 惯用法小词典（看不懂的词来这查）¶

按"你之前点名的顺序"讲。每条给：它是什么 → 在本项目干嘛 → 口诀。

2.1 函数签名与多模式分发¶

function miniinsplot(varargin)     % 不写死形参，所有输入收进 varargin（cell 数组）
if nargin==2 && ischar(varargin{2})    % nargin = 本次调用传了几个参数
    ...                                % ischar = 判断某元素是不是字符串
elseif nargin>=3 && ischar(varargin{3})
    if iscell(varargin{1})             % iscell = 判断是不是 cell（区分 {s1,s2} 多解算 vs 单个矩阵）
        sols = varargin{1};
    else
        sols = {varargin{1}};          % 单个矩阵包成 cell，统一后续处理
    end

口诀：varargin 是"百宝袋"，nargin 数个数，iscell/ischar 看清类型——三者配合实现"一个函数多种签名"。

2.2 图形窗口：get(0,'ScreenSize') 与 figure(...)¶

scrsz = get(0,'ScreenSize');   % 0 = MATLAB 的"根图形对象"（就是屏幕）；返回 [左,下,宽,高] 像素
figure('Color','w', ...
       'OuterPosition',[0.02*scrsz(3), 0.05*scrsz(4), 0.9*scrsz(3), 0.85*scrsz(4)]);

这是纯装饰（让交互看图时窗口大一点）。PNG 由 Python 生成，这段对出图无影响，可放心忽略或删。

2.3 子图布局：subplot(3,2,[4,6])¶

subplot(3,2,1);   % 3 行 2 列，第 1 格
subplot(3,2,[4,6]); % 把第 4、6 格"合并"成一个大面板

• 编号按行优先：1 2 / 3 4 / 5 6。
• 传向量 [4,6] = 把第 4 格（左下）和第 6 格（右下）合并 → 底部一整行，给大轨迹图用。

口诀：subplot(m,n,k) 单数是单格；subplot(m,n,[a,b]) 向量把几格拼一起。

2.4 图例控制（三件套）¶

% ① 起点红点：画了但不进图例
plot(0, 0, 'rp', 'HandleVisibility','off');

% ② 多条曲线共用一个图例项（姿态的 Pitch/Roll/Yaw 画成一次 plot 的 3 列）
h = plot(t, att(:,1:3), ...);
for j=2:3, h(j).Annotation.LegendInformation.IconDisplayStyle = 'off'; end  % 只留第 1 条(Pitch)入图例

% ③ 显式指定图例（句柄 + 文字一一对应）
legend([ht, hs], [{'Truth'}, sollbl(1:length(sols))], 'Location','best');

为什么不用 legend('Truth','free') 这种按出现顺序的写法？ 因为起点红点、多条曲线会污染自动图例（你之前在 Python 版就踩过这个坑）。显式传句柄最稳。

2.5 时间对齐：interp1¶

h_truth = interp1(truth(:,10), truth(:,9), s(:,10), 'linear', 'extrap');
%            ↑真值时间        ↑真值高度      ↑解算时间       ↑线性、超界外推

把"真值高度"按时间插值到"解算的时间轴"上，这样两者逐点相减才有意义（解算 50 Hz、真值 100 Hz，时间戳不完全重合）。

等价于 Python 的 np.interp(s_t, truth_t, truth_h)。

2.6 数组与单元格：arrayfun / cellfun / deal¶

匿名函数 @(k) ...：没有名字、一行写完的小函数，k 是它输入的占位符。

2.7 角度与坐标小工具¶

de(:,3) = mod(de(:,3)+pi, 2*pi) - pi;   % yaw 误差归一到 [-pi, pi]
range(x)                                 % = max(x)-min(x)，用于轴边距
strdms = @(d) sprintf('%03d%02d%05.2f', ...);  % 度分秒(DMS) 字符串格式化，对齐 PSINS 图例

• mod(de+pi,2*pi)-pi：把角度差包回 [-π, π]。没有它，yaw 从 179° 跳到 -179° 会被算成 358° 的巨大误差，曲线画出垂直毛刺。
• range(x)：数据跨度，用来给坐标轴留 2% 边距（min-0.02*range, max+0.02*range）。
• strdms：把纬度/经度格式化成 dddmmss.ss（度分秒），PSINS 图例用这种格式。

2.8 保存图片：saveas / close（为什么注释掉）¶

% saveas(gcf, sprintf('miniinsplot_%s.png', ttl));  % 把当前图窗存成 PNG
% close(gcf);                                        % 关掉图窗

三个 .m 里这两行默认注释。原因：本环境的 matlab -batch 一开图窗就崩（access violation），所以 PNG 实际由 Python 版 miniplot.py 生成。.m 里的 saveas 保留给"你有带界面的 MATLAB、想手动导出"时用——取消注释、在 MATLAB 里直接运行函数即可。

3. 双轨说明：.m 是参考、.py 出图¶

所以：你想读懂"图是怎么画的"→ 看 .m（结构清晰、对齐 PSINS）；你想改数值/重出图 → 改 .py 跑。两者逻辑 1:1 对应。

4. 可复现：如何自己跑出这些图¶

# 进资产目录
cd docs/惯性导航/assets

# Python（实际出图，零依赖）
python gen_sins.py     # 生成 P2 的 fix/free 系列图 + 3D 图
python gen_dr.py       # 生成 P3 的 DR 对比图

# MATLAB（仅参考；需带界面 MATLAB，并取消 .m 里 saveas 注释）
% 在 MATLAB 命令行直接调用，例如：
%   trj = ...; avp_free = ...; avp_fix = ...;
%   miniinsplot({avp_free, avp_fix}, trj, 'cmp_freefix');

相关：← 拆解 PSINS 篇总览 · P2 纯惯导