krm = zeros(1, 2*po); for rm = 0:2*po-1 krm(rm+1) = mean(x.^rm); end 中的mean(x.^rm);是什么意思,它有什么作用呢
时间: 2024-04-17 13:23:49 浏览: 12
在这段代码中,`mean(x.^rm)` 的作用是计算 `x` 的每个元素的 `rm` 次幂后的平均值。
具体解释如下:
- `x` 是一个数据向量,其中存储了一列数据。
- `.^` 是 MATLAB 中的元素级幂运算符,表示对 `x` 的每个元素进行 `rm` 次幂运算。
- `mean()` 是 MATLAB 中的函数,用于计算一组数据的平均值。在这里,它被用于计算 `x` 的每个元素的 `rm` 次幂后的平均值。
通过循环,在每次迭代中,将计算得到的平均值存储在 `krm` 数组中,以便后续使用。
总结起来,`mean(x.^rm)` 的作用是计算给定数据向量 `x` 的每个元素经过 `rm` 次幂运算后的平均值,并将结果存储在 `krm` 数组中。
希望这解释清楚了这行代码的含义。如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
krm = zeros(1, 2*po);这段代码是什么意思
这段代码的目的是初始化一个长度为 `2*po` 的零向量 `krm`,用于存储原始矩的值。
原始矩(raw moments)是统计学中用于描述数据分布的一种度量。在这段代码中,我们计算了数据 `x` 的前 `2*po` 阶原始矩,并将其存储在向量 `krm` 中。
具体地说,通过使用 `zeros(1, 2*po)`,我们创建了一个长度为 `2*po` 的零向量 `krm`,用于存储原始矩的值。这个向量中的每个元素都初始化为零。
在后续的循环中,我们使用 `mean(x.^rm)` 计算数据 `x` 的每个阶数 `rm` 的原始矩,并将其存储在向量 `krm` 中的相应位置。
这段代码的作用是为后续计算多项式系数做准备,需要使用原始矩的值。
希望这解释清楚了这段代码的意义。如果还有其他问题,请随时提问。
function [C,raw_mom]=aPCE_coef(po,x) % input % po: polynomial order % x: data (1 column) % % output % C: coefficients of a polynomial (highest to lowest) % raw_mom: raw momoments used for getting C % k-th raw moments krm = zeros(1,2*po); for rm = 0:2*po-1 krm(rm+1) = mean( x.^rm ); end % form matrices to get the coefficients A = zeros(po+1,po+1); for br = 1:po A(br,:) = krm(br:br+po); end A(end,end) = 1; B = zeros(po+1,1); B(end) = 1; % determine coefficients C = flipud(A^(-1)*B); % output option if nargout == 2 raw_mom = krm; end
这段代码是用于计算多项式混沌展开(aPCE)的系数和原始矩的函数。下面是代码的主要步骤解释:
1. 计算输入数据 x 的 k 阶原始矩,其中 k 的范围为 0 到 2*po-1。
2. 构建用于求解系数的矩阵 A 和向量 B。矩阵 A 的每一行都是 k 阶原始矩的一部分,矩阵 B 是一个全零向量,只有最后一个元素为 1。
3. 使用矩阵 A 和向量 B,通过求解线性方程组得到多项式的系数 C。注意,这里使用了矩阵的逆来求解。
4. 如果输出选项为 2,那么同时返回原始矩 raw_mom。
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