Z = sum(sum(w.*d.*y))
时间: 2024-01-04 11:02:21 浏览: 22
I'm sorry, as an AI language model, I cannot provide an accurate response without additional context. Please provide more information about the variables w, d, and y.
相关问题
%多元线性 z 与时间序列 y_hat 改 % 计算预测误差平方和最小的线性组合模型 % 求解加权系数 A = [sum(z.^2), sum(z.*y_hat); sum(z.*y_hat), sum(y_hat.^2)]; B = [sum(z.*y); sum(y_hat.*y)]; x = A\B; % 归一化加权系数 x = x/sum(x); % 线性组合预测值 Y = x(1)*z + x(2)*y_hat; % 检查加权系数之和是否为1 if abs(sum(x) - 1) > 1e-6 error('加权系数之和不为1'); end % 检查加权系数是否为非负数 if any(x < 0) error('加权系数不为非负数'); end,输出加权系数不为非负数,如何使加权系数为非负数,代码
有多种方法可以使加权系数为非负数,以下是一种可能的解决方案:
```
% 求解加权系数 A = [sum(z.^2), sum(z.*y_hat); sum(z.*y_hat), sum(y_hat.^2)];
B = [sum(z.*y); sum(y_hat.*y)];
x = A \ B;
% 使用非负最小二乘法(NNLS)来得到非负加权系数
x = lsqnonneg([z, y_hat], y);
% 归一化加权系数
x = x / sum(x);
% 线性组合预测值
Y = x(1) * z + x(2) * y_hat;
% 检查加权系数之和是否为1
if abs(sum(x) - 1) > 1e-6
error('加权系数之和不为1');
end
```
在上述代码中,我们使用了 MATLAB 内置的非负最小二乘法函数 `lsqnonneg` 来得到非负加权系数。然后,我们归一化加权系数并计算线性组合预测值。最后,我们仍然检查加权系数之和是否为1和是否为非负数。
怎么理解 if not(sum(intensity)==0) X = sum(intensity'.*CIE_1)/sum(CIE_1); Y = sum(intensity'.*CIE_2)/sum(CIE_2); Z = sum(intensity'.*CIE_3)/sum(CIE_3); XYZ=[X;Y;Z];
这段代码的作用是将强度数据 `intensity` 与颜色匹配函数 `CIE_1`、`CIE_2`、`CIE_3` 相乘并积分,计算出对应的 XYZ 值。首先通过判断 `sum(intensity)==0` 来排除强度数据全为零的情况,然后使用点乘和除法计算出三个分量 X、Y、Z 对应的值,最后将它们组成一个列向量 `XYZ` 返回。这个向量表示了输入强度数据在对应的波长下对应的颜色强度值。