for i=1:N-1 for j=i:N D(i,j)=sqrt((x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2); D(j,i)=D(i,j); end end

时间: 2024-05-31 17:12:23 浏览: 76
这段代码是计算一个N个点的二维欧几里得距离矩阵D,其中x和y分别是长度为N的向量,表示每个点的二维坐标。具体来说,这段代码使用了两个嵌套的for循环,对于每一对不同的点i和j,计算它们之间的距离,并将距离值存储到D矩阵的对应位置,同时由于欧几里得距离是对称的,因此也需要将D(j,i)赋值为D(i,j)。最终,D矩阵中的每个元素D(i,j)表示第i个点和第j个点之间的距离。
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将以下matlab代码中两层for循环部分修改为矩阵运算:N=size(x,1); Uij=zeros(N-1,N-1); for i=1:N-1 for j=1:N-1 if j==i || j==i-1 || j==i+1 || (i==1 && j==N-1) || (i==N-1 && j==1) continue end L1=[x(i) y(i) z(i);x(i+1) y(i+1) z(i+1)]; L2=[x(j) y(j) z(j);x(j+1) y(j+1) z(j+1)]; d = distance(L1, L2); if d^2<10^(-10) 1 end Uij(i,j)=norm(L1)*norm(L2)/d^2; end end

以下是将两层for循环部分修改为矩阵运算的代码: N = size(x,1); Uij = zeros(N-1,N-1); indices = 1:N-1; i = indices.'; j = indices; mask1 = (j == i-1) | (j == i+1); mask2 = (i == 1) & (j == N-1) | (i == N-1) & (j == 1); mask = ~(mask1 | mask2); mask = mask & (i~=j); L1 = permute([x(i), y(i), z(i); x(i+1), y(i+1), z(i+1)], [3 1 2]); L2 = permute([x(j), y(j), z(j); x(j+1), y(j+1), z(j+1)], [3 1 2]); d = sqrt(sum((L1 - L2).^2, 3)); Uij(mask) = sum(L1(mask,:,:) .* L2(mask,:,:), 3) ./ (d(mask).^2); Uij(d.^2 < 1e-10) = 1; 在这里,使用了permute函数将L1和L2的维度从(N-1)×2×3转换为3×(N-1)×2,进行转置得到(N-1)×1×3的形式,然后使用逐元素运算符".*"进行按元素运算。同时,使用掩码mask来选择需要进行计算的元素,以及使用逐元素运算符".^2"进行按元素平方运算。最后,使用逻辑索引的方式将d^2小于1e-10的位置的Uij设为1。

DD=xlsread('residual.xlsx') P=DD(1:621,1)' N=length(P) n=486 F =P(1:n+2) Yt=[0,diff(P,1)] L=diff(P,2) Y=L(1:n) a=length(L)-length(Y) aa=a Ux=sum(Y)/n yt=Y-Ux b=0 for i=1:n b=yt(i)^2/n+b end v=sqrt(b) Y=zscore(Y) f=F(1:n) t=1:n R0=0 for i=1:n R0=Y(i)^2/n+R0 end for k=1:20 R(k)=0 for i=k+1:n R(k)=Y(i)*Y(i-k)/n+R(k) end end x=R/R0 X1=x(1);xx(1,1)=1;X(1,1)=x(1);B(1,1)=x(1); K=0;T=X1 for t=2:n at=Y(t)-T(1)*Y(t-1) K=(at)^2+K end U(1)=K/(n-1) for i =1:19 B(i+1,1)=x(i+1); xx(1,i+1)=x(i); A=toeplitz(xx); XX=A\B XXX=XX(i+1); X(1,i+1)=XXX; K=0;T=XX; for t=i+2:n r=0 for j=1:i+1 r=T(j)*Y(t-j)+r end at= Y(t)-r K=(at)^2+K end U(i+1)=K/(n-i+1) end q=20 S(1,1)=R0; for i = 1:q-1 S(1,i+1)=R(i); end G=toeplitz(S) W=inv(G)*[R(1:q)]' U=20*U for i=1:20 AIC2(i)=n*log(U(i))+2*(i) end q=20 C=0;K=0 for t=q+2:n at=Y(t)+Y(q+1); for i=1:q at=-W(i)*Y(t-i)-W(i)*Y(q-i+1)+at; end at1=Y(t-1); for i=1:q at1=-W(i)*Y(t-i-1)+at1 end C=at*at1+C K=(at)^2+K end p=C/K XT=[L(n-q+1:n+a)] for t=q+1:q+a m(t)=0 for i=1:q m(t)=W(i)*XT(t-i)+m(t) end end m=m(q+1:q+a) for i =1:a m(i)=Yt(n+i+1)+m(i) z1(i)=P(n+i+1)+m(i); end for t=q+1:n r=0 for i=1:q r=W(i)*Y(t-i)+r end at= Y(t)-r end figure for t=q+1:n y(t)=0 for i=1:q y(t)=W(i)*Y(t-i)+y(t) end y(t)=y(t)+at y(t)=Yt(t+1)-y(t) y(t)=P(t+1)-y(t) end D_a=P(n+2:end-1); for i=1:a e6_a(i)=D_a(i)-z1(i) PE6_a(i)= (e6_a(i)/D_a(i))*100 end e6_a PE6_a 1-abs(PE6_a) mae6_a=sum(abs(e6_a)) /6 MAPE6_a=sum(abs(PE6_a))/6 Z(1)=0;Xt=0 for i =1:q Xt(1,i)=Y(n-q+i) end for i =1:q Z(1)=W(i)*Xt(q-i+1)+Z(1) end for l=2:q K(l)=0 for i=1:l-1 K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end G(l)=0 for j=l:q G(l)=W(j)*Xt(q+l-j)+G(l) end Z(l)=K(l)+G(l) end for l=q+1:aa K(l)=0 for i=1:q K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end Z(l)=K(l) end r=Z*v+Ux r(1)=Yt(n+2)+r(1) z(1)=P(n+2)+r(1) for i=2:aa r(i)=r(i-1)+r(i) z(i)=z(i-1)+r(i) end D=P(n+2:end-1) for i=1:aa e6(i)=D(i)-z(i) PE6(i)= (e6(i)/D(i))*100 end e6 PE6 1-abs(PE6) mae6=sum(abs(e6)) /6 MAPE6=sum(abs(PE6))/6把单步预测的完整代码单独摘出来

以下是该段代码的注释: ```matlab % 读取数据 DD = xlsread('residual.xlsx'); P = DD(1:621, 1)'; N = length(P); n = 486; % 获取一阶差分、二阶差分、原始序列的部分 F = P(1:n+2); Yt = [0, diff(P, 1)]; L = diff(P, 2); Y = L(1:n); % 计算Ux、v、Y的z-score Ux = sum(Y) / n; yt = Y - Ux; v = sqrt(sum(yt.^2) / n); Y = zscore(Y); % 计算R、X、U、AIC2、C、K、m、y、e6、PE6、mae6、MAPE6等 R0 = sum(Y.^2) / n; R = zeros(1, 20); for k = 1:20 for i = k+1:n R(k) = R(k) + Y(i) * Y(i-k) / n; end end X1 = R(1); xx(1, 1) = 1; X(1, 1) = X1; B(1, 1) = X1; K = 0; T = X1; for t = 2:n at = Y(t) - T * Y(t-1); K = at^2 + K; end U(1) = K / (n-1); for i = 1:19 B(i+1, 1) = R(i+1); xx(1, i+1) = R(i); A = toeplitz(xx); XX = A \ B; XXX = XX(i+1); X(1, i+1) = XXX; K = 0; T = X(1, 1:i+1); for t = i+2:n r = 0; for j = 1:i+1 r = T(j) * Y(t-j) + r; end at = Y(t) - r; K = at^2 + K; end U(i+1) = K / (n-i+1); end q = 20; S(1,1) = R0; for i = 1:q-1 S(1, i+1) = R(i); end G = toeplitz(S); W = inv(G) * [R(1:q)]'; U = 20 * U; for i = 1:20 AIC2(i) = n*log(U(i)) + 2*(i); end C = 0; K = 0; for t = q+2:n at = Y(t) + Y(q+1); for i = 1:q at = -W(i) * Y(t-i) - W(i) * Y(q-i+1) + at; end at1 = Y(t-1); for i = 1:q at1 = -W(i) * Y(t-i-1) + at1; end C = at * at1 + C; K = at^2 + K; end p = C / K; XT = [L(n-q+1:n+a)]; for t = q+1:q+a m(t) = 0; for i = 1:q m(t) = W(i) * XT(t-i) + m(t); end end m = m(q+1:q+a); for t = q+1:n y(t) = 0; for i = 1:q y(t) = W(i) * Y(t-i) + y(t); end y(t) = y(t) + Y(t) - Yt(t+1); y(t) = P(t+1) - y(t); end D_a = P(n+2:end-1); for i = 1:a e6_a(i) = D_a(i) - (P(n+i+1) + m(i)); PE6_a(i) = (e6_a(i) / D_a(i)) * 100; end mae6_a = sum(abs(e6_a)) / 6; MAPE6_a = sum(abs(PE6_a)) / 6; Z(1) = 0; Xt = 0; for i = 1:q Xt(1, i) = Y(n-q+i); end for i = 1:q Z(1) = W(i) * Xt(q-i+1) + Z(1); end for l = 2:q K(l) = 0; for i = 1:l-1 K(l) = W(i) * Z(l-i) + K(l); end G(l) = 0; for j = l:q G(l) = W(j) * Xt(q+l-j) + G(l); end Z(l) = K(l) + G(l); end for l = q+1:aa K(l) = 0; for i = 1:q K(l) = W(i) * Z(l-i) + K(l); end Z(l) = K(l); end r = Z * v + Ux; r(1) = Yt(n+2) + r(1); z(1) = P(n+2) + r(1); for i = 2:aa r(i) = r(i-1) + r(i); z(i) = z(i-1) + r(i); end D = P(n+2:end-1); for i = 1:aa e6(i) = D(i) - z(i); PE6(i) = (e6(i) / D(i)) * 100; end mae6 = sum(abs(e6)) / 6; MAPE6 = sum(abs(PE6)) / 6; ``` 该代码主要实现了单步预测的过程,其中主要的计算包括: 1. 计算一阶差分、二阶差分和原始序列的部分; 2. 计算Ux、v、Y的z-score; 3. 计算R、X、U、AIC2、C、K、m、y、e6、PE6、mae6、MAPE6等; 4. 实现单步预测过程,计算得到预测值z1和z; 5. 计算e6、PE6、mae6和MAPE6等评价指标。
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function [prr,pcr,p]=glws(x,m,t) %函数名为关联维数的首字母,用于单串序列,多串到glsw; %x为要分析的数据; %x=xlsread('d:\matworks\dbin.xls'); [m1,n1]=size(x); n=m1; [mm1,mm]=size(m); p=zeros(mm,2); %存放拟合系数的矩阵; rr=zeros(20,mm);%rr是相当于筛子的那个距离,存放的是对数; cr=zeros(20,mm);%cr是小于筛子距离的距离个数,存放的是对数; %prr=zeros(20,mm);%rr是相当于筛子的那个距离,存放的是对数; %pcr=zeros(20,mm);%cr是小于筛子距离的距离个数,存放的是对数; scope=zeros(19,1); msr=zeros(19,1); for k=1:mm tt=0; nm=n-(m(k)-1)*t;%Nm为列数; nr=(nm-1)*nm/2;%Nr为距离的总个数; juli=zeros(nr,1);%全部距离搞成一列的长矩阵; r=zeros(nm,nm);%各列之间距离矩阵; y=zeros(m(k),nm);%重构相矩阵的值yij; for j=1:nm for i=1:m(k) y(i,j)=x(j+(i-1)t); end end for i=1:nm-1 for j=i+1:nm for kk=1:m(k) r(i,j)=r(i,j)+(y(kk,j)-y(kk,i))^2; end r(i,j)=sqrt(r(i,j)); tt=tt+1; juli(tt)=r(i,j); end end %进行r和cr个数的计算; rmin=min(juli); rmax=max(juli); for i=1:20 %每次把距离间隔分20分来慢慢加; rr(i,k)=(rmax-rmin)(i+1)/21; %距离取法值得研究一下; for j=1:nr if juli(j)<=rr(i,k) cr(i,k)=cr(i,k)+1; end end rr(i,k)=log(rr(i,k)); cr(i,k)=log(cr(i,k)/nr); end %rr=rr'; tt=0; for i=1:19 scope(i)=(cr(i+1,k)-cr(i,k))/(rr(i+1,k)-rr(i,k));%每点的斜率; tt=tt+scope(i); plot(i,scope(i),'-bd'),hold on; end tt=tt/19;%各相邻点间斜率平均值; tshold=(max(scope)-min(scope))/2;%threshold,阈值; for i=1:19 msr(i)=abs(scope(i)-tt); %各斜率与平均值的均方根,mean square root; end tt=0; for i=2:18 if (msr(i-1)>tshold & msr(i+1)>tshold)|(msr(i-1)<0.001 & msr(i+1)<0.001) continue else tt=tt+1; prr(tt)=rr(i,k);%符合条件的; pcr(tt)=cr(i,k); end end p(k,1:2)=polyfit(prr,pcr,1);%线性拟合,p为两个数,p1为斜率,p2为截距; end 解释一下这段代码

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调:%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算,数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

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在三级客户支持体系中,服务台工程师是如何处理日常问题并与其他层次协作以确保IT服务质量和连续性的?

在ITSS认证的三级客户支持体系中,服务台工程师扮演着至关重要的角色,他们负责接收和记录客户问题,并提供初步的解决方案和响应。日常工作中,服务台工程师通常需要执行以下任务: 参考资源链接:[ITSS认证:三级客户支持体系详解与项目经理角色](https://wenku.csdn.net/doc/7yvmbjk863?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 问题记录:首先,服务台工程师需要详细记录客户提出的所有问题,确保问题描述清晰完整,并将相关信息录入IT服务管理系统中。 2. 问题分类:根据问题的性质和紧急程度,服务台工程师对问题进行分类,决定是立即解决还是转交给二线专