clc,clear yt = load('C:\Users\宗欣瑶\Desktop\b.txt'); n = length(yt); alpha = 0.4; dyt = diff(yt); dyt = [0;dyt]; dy_hat(2) = dyt(2); for i = 2:n dy_hat(i+1) = alpha * dyt(i) + (1-alpha) * dy_hat(i); end for i = 1:n y_hat(i+1) = dy_hat(i+1)+yt(i); end y_hat xlswrite('C:\Users\宗欣瑶\Desktop\b.xls', [yt, dyt]) xlswrite('C:\Users\宗欣瑶\Desktop\b.xls', [dy_hat', y_hat'], 'Sheet1','C1')

这段代码的功能是使用指数平滑法对一组数据进行预测，并将预测结果输出到Excel文件中。

具体来说，代码首先从文件中读取一组数据，然后定义了平滑系数alpha和一些变量，包括一阶差分dyt和dy_hat，以及预测结果y_hat。

接下来，代码使用指数平滑法对一阶差分dyt进行平滑，得到dy_hat。这里的指数平滑法是一种时间序列预测方法，其基本思想是将当前观测值与之前的预测值进行加权平均，以得到新的预测值。平滑系数alpha控制了当前观测值的权重，值越大表示更加重视当前观测值，值越小表示更加重视历史观测值。

最后，代码将dy_hat和原始数据yt相加，得到预测结果y_hat，并将yt、dyt、dy_hat和y_hat输出到Excel文件中的Sheet1中。其中，输出的yt和dyt在第一列和第二列，输出的dy_hat和y_hat在第三列和第四列，输出的起始位置为C1。

相关问题

clc clear symbols = 1:3: p = [.45 .35 .2]: sig = randsrc (100, 1, [symbols:p]): tic dict = huffmandict (symbols,p) ; comp = huffmanenco(sig, dict);toc dsig = huffmandeco(comp, dict) ; if(~ isequal (sig, dsig)) print(' Error!'): else L=sum (cellfun(' length' ,dict(:,2))' . *p); l=length (comp)/100; H=- -sum(p. *log2(p)): eta=H/L; fprintf(' Source Entropy:%1. 2f, nAverage Huffman code length:%1. 2f, nCoding efficiency:%3. 1f. ln' ,.... H, L, eta*100) : end

这段代码是用 MATLAB 实现的一个简单的哈夫曼编码示例。代码中首先定义了一个包含 1、4、7、... 的符号集 `symbols` 和对应的概率分布 `p`，并生成了一个长度为 100 的随机信号 `sig`，用于后续的编码和解码演示。接着，使用 `huffmandict` 函数生成哈夫曼编码字典 `dict`，并用 `huffmanenco` 函数对信号 `sig` 进行哈夫曼编码，得到压缩后的二进制编码 `comp`。使用 `huffmandeco` 函数对 `comp` 进行解码，得到解压后的信号 `dsig`。如果解码后的信号与原始信号不一致，则提示错误。否则，计算哈夫曼编码的熵 `H`、平均编码长度 `L` 和编码效率 `eta`，并输出结果。

clear clc close all hidden fs=10000; Data601=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\01.txt'); Data602=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\02.txt'); Data603=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\03.txt'); Data604=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\11.txt'); Data605=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\12.txt'); Data606=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\13.txt'); D601=Data601(:,3); D602=Data602(:,3); D603=Data603(:,3); detx=0.1; %归零 for i=1:1 %1/3倍频db值 [san601(:,i),f(:,i)]=sfzybp_db0(D601(:,i),fs); %计算测点1数据垂向加速度三分之一倍频程值，分别计算测点2，测点3的 [san602(:,i),f(:,i)]=sfzybp_db0(D602(:,i),fs); [san603(:,i),f(:,i)]=sfzybp_db0(D603(:,i),fs); A=[san601(:,i),san602(:,i),san603(:,i)]; %编制一个计算振动衰减率子程序 [DR(:,i),f(:,i)]=DRR(A,detx); end %画图 plot(DR,f);

这段代码的作用是读取六个文本文件中的数据，并进行数据处理和绘图。具体来说，它的主要步骤包括：

1. 使用 `load` 函数读取六个文本文件中的数据，分别存储在 `Data601` 到 `Data606` 中。
2. 从读取的数据中提取出第三列数据，分别存储在 `D601` 到 `D603` 中。
3. 使用函数 `sfzybp_db0` 计算三个测点的垂向加速度三分之一倍频程值，分别存储在 `san601` 到 `san603` 中。
4. 将三个测点的三分之一倍频程值组成一个矩阵 `A`。
5. 使用自编的 `DRR` 函数计算振动衰减率，存储在 `DR` 中。
6. 绘制振动衰减率与频率的变化关系图，使用 `plot` 函数完成。

需要注意的是，这段代码只对第一个测点的数据进行了处理，因为 `for` 循环只执行了一次。如果需要对多个测点进行处理，需要修改循环的终止条件和处理的数据。