n = size(A_gamma, 1); S = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n S(i,j) = exp(-norm(A_gamma(i,:)-A_gamma(j,:))^2); end end S = bsxfun(@rdivide, S, sum(S, 2));

这段代码是计算一个矩阵S，其中S的(i, j)位置的值是A_gamma(i, :)和A_gamma(j, :)之间欧几里得距离的负指数函数值，也就是高斯核函数值。具体来说，这个高斯核函数是以A_gamma矩阵中每一行为中心的，其中指数函数中的参数是两个行向量之差的二范数的平方。最后，代码中的bsxfun函数用来对矩阵S进行行归一化操作，也就是让每一行的和为1，以便后续处理使用。

相关问题

该代码的数学表达式是什么n = size(A_gamma, 1); S = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n S(i,j) = exp(-norm(A_gamma(i,:)-A_gamma(j,:))^2); end end S(logical(eye(n))) = 0; % 将对角线元素设为0 S = bsxfun(@rdivide, S, sum(S, 2)); % 对每一行进行行归一化操作

这段代码的数学表达式是：给定一个矩阵A_gamma，构造一个n×n的矩阵S，其中S(i,j)表示A_gamma第i行和第j行之间的相似度。相似度的计算方式是通过计算A_gamma第i行和第j行之间的欧几里得距离的平方，并将其负指数作为相似度值。然后对每一行进行行归一化，使得每一行的和都为1，最后将矩阵S的对角线元素设为0。

num = 2; den = [1 3 2]; G = tf(num, den); T = 1; N = 10; M = 2; Mp = 5; lambda = 1; gamma = 1; h = impulse(G, 0:T:(N-1)*T); Phi = zeros(N, M); for i = 1:N for j = 1:M if (i >= j) Phi(i,j) = h(i-j+1); end end end Delta = eye(N) * lambda; K = (Phi' * Phi + lambda * eye(M)) \ Phi' * gamma; t = linspace(0, 100, length(u)); r = ones(size(t)); y = zeros(size(t)); u = zeros(size(t)); for k = N+1:length(t) y(k) = step(G, u(k-N:k-1),t(k)); % pass the time vector 't' as the third input argument e = r(k) - y(k); du = K * e'; u(k) = u(k-1) + du(1); end figure; plot(t, r, 'k--', t, y, 'b', 'linewidth', 2); xlabel('Time (s)'); ylabel('Output'); legend('Reference', 'Output'); title('DMC Controller with Unit Step Reference');上述代码报错错误使用 DynamicSystem/step (第 95 行) Invalid syntax for time or frequency response command. See command help for more information.的错误请修改

这段Matlab代码中的错误是因为在第27行中的step函数调用中，第二个输入参数应该是u而不是t。正确的代码如下：

figure;
plot(t, r, 'k--', t, y, 'b', 'linewidth', 2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Output');
legend('Reference', 'Output');
title('DMC Controller with Unit Step Reference');

function y = step(G, u, t)
    [y, ~, ~] = lsim(G, u, t); 
end

num = 2;
den = [1, 3, 2];
G = tf(num, den);
T = 1;
N = 10;
M = 2;
Mp = 5;
lambda = 1;
gamma = 1;
h = impulse(G, 0:T:(N-1)*T);
Phi = zeros(N, M);
for i = 1:N
    for j = 1:M
        if (i >= j)
            Phi(i,j) = h(i-j+1);
        end
    end
end
Delta = eye(N) * lambda;
K = (Phi' * Phi + lambda * eye(M)) \ Phi' * gamma;
t = linspace(0, 100, length(u));
r = ones(size(t));
y = zeros(size(t));
u = zeros(size(t));
for k = N+1:length(t)
    y(k) = step(G, u(k-N:k-1), t(k)); % pass the input signal 'u' as the second input argument
    e = r(k) - y(k);
    du = K * e';
    u(k) = u(k-1) + du(1);
end

这个修改后的代码应该可以正确地运行了。