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

这段代码是用来计算关联维数的，它实现的方法是首先根据输入参数m和t将原始数据x重构为一个相图矩阵，然后计算各列之间的距离，并根据距离分布计算关联维数。

具体实现过程如下：
1. 根据输入参数m和t将原始数据x重构为一个相图矩阵，其中m表示窗口长度，t表示窗口间隔；
2. 计算相图矩阵中各列之间的距离，并将距离存放在juli矩阵中；
3. 根据距离分布统计小于每个距离的距离个数cr，同时记录每个距离rr的大小；
4. 计算cr和rr的对数，然后根据对数统计每个点的斜率scope；
5. 计算斜率的均方根msr和斜率平均值tt，然后根据阈值tshold筛选出符合条件的点；
6. 对符合条件的点进行线性拟合，得到斜率和截距，作为拟合系数p返回。

在代码中使用了一些矩阵操作和数学函数，需要比较熟悉Matlab语言和数学知识才能理解。

相关问题

void(*prr)[4](int , int*, int*) = { up,down,left,right};

这是一个指向函数指针数组的声明语句。名为 `prr`，类型为指向函数指针的指针，每个函数指针都接受两个 `int` 类型的参数，并返回 `void`。数组的大小为 4，表示有 4 个函数指针。

同时，数组被初始化为 `{ up, down, left, right }`，其中 `up`、`down`、`left`、`right` 是函数指针。这意味着 `prr` 数组中的每个元素都指向一个特定的函数。

请注意，我没有具体了解这些函数的实现，所以无法提供更多关于这些函数的信息。

matlab3-prr并联机构工作空间代码

### 回答1：
MATLAB3-PRR并联机构工作空间代码包括对机构参数的定义以及计算机构的工作空间范围。

在定义机构参数时，需要确定机构的三个移动平台的长度a、底座半径r和上下平台的高度h，以及机构的运动范围θ1和θ2。

具体计算机构的工作空间范围时，需要进行以下步骤：

1.设定关节的角度范围，可以通过for循环实现。
2.根据三个平台的长度和高度，以及底座半径计算平台的位置。
3.使用向量运算计算出平台之间的距离，判断是否在机构范围内。
4.将符合条件的点保存在坐标数组中。
5.以三维图形的形式呈现机构工作空间。

根据以上步骤可以编写MATLAB3-PRR并联机构的工作空间代码。通过该代码可以清晰地呈现机构的工作空间范围，为后续机构运动路径的规划提供依据，同时可以检查机构设计是否符合要求。

### 回答2：
MATLAB3-prr并联机构工作空间代码是一种可利用MATLAB程序语言编写的机器人控制及运动学计算的代码。3-prr并联机构是一种机械结构，由三个平行的运动臂和一个旋转支点组成。在机械臂上安装一个末端执行器，在执行器上安装工具，可以执行复杂的工业制造和组装任务。

MATLAB3-prr并联机构工作空间代码基于机械臂运动学理论，首先使用Denavit-Hartenberg方法推导机构的运动学参数，然后利用MATLAB程序编写计算机程序，以计算机手段实现机器人运动控制。该程序通过输入机械臂每个关节的角度，计算机可以计算机械臂工作范围内可以访问的所有点的坐标。这些坐标在三维坐标系中表示，提供了可视化的显示，帮助用户直观地观察这些点的位置和机械臂的运动轨迹。

通过MATLAB3-prr并联机构工作空间代码，工程师们可以确定机械臂的运动工作范围，为机器人控制系统的设计提供重要信息。同时，该程序还可以帮助工程师进行工具路径规划，计算机械臂的末端执行器的运动轨迹，帮助工程师制定自动化工厂中的生产计划和任务指令。MATLAB3-prr并联机构工作空间代码在工业制造和装配自动化领域具有广泛的应用前景。

### 回答3：
MATLAB3-PRR并联机构是一种主动力学并联机构，它由三个平动运动副构成，可实现在一个平面内的六自由度运动。该机构由两个相同的主臂和一个被动底座组成，主臂之间通过传动轮连接。

要编写MATLAB3-PRR并联机构的工作空间代码，需要先定义该机构的相关参数，包括主臂长度、传动轮半径、底座姿态等。然后，通过利用相关的运动学公式，可以得到机构的正解方程。通过对正解方程求解，可以得到各关节的运动学解，并根据这些解，进一步计算出机构在三维空间内的各个点的位置。

在编写代码时，还需要考虑到机构的工作空间。由于MATLAB3-PRR并联机构的构型比较特殊，因此其工作空间也比较特殊。具体而言，机构的工作空间由一个内部空间和一个外部空间组成，内部空间是机构的有效运动范围，外部空间是机构的最大运动范围。

为了计算机构的工作空间，可以先定义机构的各个关节的角度范围，然后通过迭代法计算机构的位置和姿态，最后绘制出机构的工作空间图像。

综上所述，MATLAB3-PRR并联机构工作空间代码的编写需要掌握机构的运动学原理和工作空间计算方法，同时需要具备一定的MATLAB编程能力。