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')
时间: 2023-06-16 17:05:29 浏览: 48
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。
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clc,clear a1=load("2.txt") G =upper(a1); plot(G)
你好!你的代码看起来是用来加载一个名为 "2.txt" 的文件,然后将其内容转换为大写,并绘制成图形。不过在你运行之前,我需要先确认一下:
1. 你确定你已经将 "2.txt" 文件放置在正确的路径下了吗?确保文件存在,并且你在运行代码时指定了正确的路径。
2. 你确定文件内容是可以被正确转换为大写的吗?请确保文件内容是可以被转换为大写的文本。
如果以上两个条件都满足,你应该可以成功加载文件并绘制图形。祝你成功!如果有任何其他问题,请随时提问。
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。