function X = sigm(P) X = 1./(1+exp(-P)); end
时间: 2024-02-19 09:59:53 浏览: 27
这是一个 MATLAB 函数,实现了逐元素的 sigmoid 函数操作,将输入的矩阵 P 中每个元素作为自变量,返回一个新的矩阵 X,其中每个元素的值等于对应输入元素的 sigmoid 函数值。
sigmoid 函数的公式为:f(x) = 1 / (1 + e^(-x)),其中 x 为自变量。在这个函数中,输入矩阵 P 中的每个元素都作为自变量 x,经过 sigmoid 函数计算后得到输出矩阵 X 中的对应元素。
具体实现如下:
1. 定义一个函数 sigm,输入参数为一个矩阵 P。
2. 在函数体内,使用 MATLAB 内置的 exp 函数对 P 中的每个元素进行指数运算,得到一个新的矩阵 expP。
3. 计算一个新的矩阵 X,其中每个元素的值等于 1 / (1 + exp(-P))。
4. 将 X 作为函数的输出。
相关问题
u=zeros(1,thetanum); for z=1:SignalNum u(1,theta(z)+ 90+1)=sigm_s(z); end u=u';
这段代码的功能是根据信号的角度和幅度值,将幅度值赋给向量u。
首先,代码创建了一个大小为(1, thetanum)的全零向量u,其中thetanum是预先定义的变量。
接下来,通过一个循环,代码遍历信号的数量SignalNum。在每次循环迭代时,代码根据信号的角度theta(z)和幅度值sigm_s(z),将幅度值赋给u向量的特定位置。具体地,幅度值被赋给了u向量的第theta(z) + 90 + 1个元素。
最后,代码通过转置操作将u向量转换为列向量。
通过这段代码,我们可以得到一个大小为(thetanum, 1)的列向量u,其中每个元素对应于特定角度位置上的信号幅度值。
S1=W12*(y-sigm_n*I(:))-Q*u;
这行代码计算了矩阵 S1。它涉及了矩阵乘法运算和向量运算。
首先,代码中使用了矩阵乘法运算 W12*(y-sigm_n*I(:))。其中,W12 是一个矩阵,(y-sigm_n*I(:)) 表示一个向量。这里的乘法操作将 W12 的每一行与 (y-sigm_n*I(:)) 进行点积运算,得到一个新的向量。
接着,代码中使用了减法运算符 - 将两个结果相减,即 (W12*(y-sigm_n*I(:))) - (Q*u)。其中,(W12*(y-sigm_n*I(:))) 是之前计算得到的向量,Q 是一个矩阵,u 是一个向量。
最终,得到的结果就是矩阵 S1。
综上所述,这行代码通过矩阵乘法、减法运算和点积运算,计算了矩阵 S1。