clear,clc t=[0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60]; I=[0.2 0.4 0.5 0.9 1.5 2.4 3.1 3.8 4.1 4.2 4.5 4.4 4.5]; p=nlinfit(t,I,@(t,p)model(t,p(1),p(2)),[0 0]); disp(['a=',num2str(p(1))]) disp(['b=',num2str(p(2))]) I_pred=feval(@model,t,p(1),p(2)); plot(t,I,'o',t,I_pred,'-') xlabel('t') ylabel('I') legend('data','fitted') function I=model(t,a,b) I=(a+b*exp(t))^(-1); end产生下面报错错误使用 nlinfit 计算模型函数 '@(t,p)model(t,p(1),p(2))' 时出错。 出错 untitled (第 82 行) p=nlinfit(t,I,@(t,p)model(t,p(1),p(2)),[0 0]); 原因: 错误使用 ^ 用于对矩阵求幂的维度不正确。请检查并确保矩阵为方阵并且幂为标量。要单独对矩阵的每个元 素进行运算，请使用 POWER (.^)执行按元素求幂。

根据报错信息，问题出在模型函数的计算上。在你的模型函数中，你使用了矩阵运算符^，但是矩阵的维度不正确。请确保你的矩阵为方阵并且幂为标量。

如果你想对矩阵的每个元素进行运算，你可以使用逐元素求幂运算符.^。你可以修改模型函数如下：

function I = model(t, a, b)
I = (a + b .* exp(t)).^(-1);
end

然后重新运行你的代码，看看是否还会报错。

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clc,clear dt=0.01; t=0:dt:2; n=length(t); G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3; 0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2; 0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1; 0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2; 0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1]; R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2; 0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1; 0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3; 0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3; 0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4]; A1=[10,0;0,10]; A2=[10,0;0,10]; B1=[2,-0.1;-3,1.5]; B2=[2,-0.1;-3,4.5]; theta1=1; theta2=1; t_delay = @(t) exprnd(1/n); % 采用指数分布进行建模 gamma1=[1,0;0,1]; w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9]; w1=leader(t(1),w0); numew = zeros(n,10); numew(1,:) = w0; for i=1:n numew(i,:)=w0+dt*w1; w0=numew(i,:);%赋新的初值 w1=leader(t(i),w0); end e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2); e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2); e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2); e1 = (e11+e22+e33)/2; plot(t,e11,'r-.') hold on plot(t,e22,'b') hold on plot(t,e33,'y-')帮我在这段代码中加入无穷分布时滞

可以将原来的指数分布时滞改为无穷分布时滞，具体实现方法如下：

t_delay = @(t) inf; % 将原来的指数分布时滞改为无穷分布时滞

然后将修改后的代码如下：

clc,clear
dt=0.01;
t=0:dt:2;
n=length(t);
G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3;
0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2;
0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1;
0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2;
0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1];
R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2;
0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1;
0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3;
0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3;
0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4];
A1=[10,0;0,10];
A2=[10,0;0,10];
B1=[2,-0.1;-3,1.5];
B2=[2,-0.1;-3,4.5];
theta1=1;
theta2=1;
t_delay = @(t) inf; % 采用无穷分布进行建模
gamma1=[1,0;0,1];
w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9];
w1=leader(t(1),w0);
numew = zeros(n,10);
numew(1,:) = w0;
for i=1:n
numew(i,:)=w0+dt*w1;
w0=numew(i,:);%赋新的初值
w1=leader(t(i),w0);
end
e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2);
e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2);
e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2);
e1 = (e11+e22+e33)/2;
plot(t,e11,'r-.')
hold on
plot(t,e22,'b')
hold on
plot(t,e33,'y-')

%% % ----------------------- 卡尔曼滤波 ----------------------------- % -------说明 %X(k^l)=Ak*X(k)+W(k); %Y(k)=Ck*X(k)+V(k) %% clear;clc; %基本参数值 Ak=exp(-0.02); Ck=1; Qk=1-exp(-0.04); Rk=1; %初始时刻的卡尔曼最优值设置 X0=0; P0=1; %观测值y(k) Y=[-3.2 -0.8 -14 -16 -17 -18 -3.3 -2.4 -18 -0.3 -0.4 -0.8 -19 -2.0 -1.2 ... -11 -14 -0.9 0.8 10 0.2 0.5 2.4 -0.5 0.5 -13 0.5 10 -12 0.5 -0.6 -15 -0.7 15 ... 0.5 -0.7 -2.0 -19 -17 -11 -14]; %数据长度 N=length(Y); for k=1:N if k==1 %k=l时由初值开始计算 %预测 X_pre(k)= P_pre(k)= K(k)= %卡尔曼增益 X_kalman(k)= I=eye(size(K(k)));%生成单位矩阵 P_kalman(k)=; else %k>l时开始递推 %预测 X_pre(k)= X_pre(k)= %更新 K(k)= X_kalman(k)= I=eye(size(K(k))); %卡尔曼增益 P_kalman(k) = end end M=1:N; T=0.02*M %作图,画出x(t)的波形 figure () plot(T,Y,'r','LineWidth',1); hold on; plot(T,X,'b','LineWidth',1); legend('测量信号y(t)','Kalman估计信号x(t)') 请补全上述代码

补全代码如下：

clear;clc;

%基本参数值
Ak=exp(-0.02);
Ck=1;
Qk=1-exp(-0.04);
Rk=1;

%初始时刻的卡尔曼最优值设置
X0=0;
P0=1;

%观测值y(k)
Y=[-3.2 -0.8 -14 -16 -17 -18 -3.3 -2.4 -18 -0.3 -0.4 -0.8 -19 -2.0 -1.2 ...
    -11 -14 -0.9 0.8 10 0.2 0.5 2.4 -0.5 0.5 -13 0.5 10 -12 0.5 -0.6 -15 -0.7 15 ...
    0.5 -0.7 -2.0 -19 -17 -11 -14];

%数据长度
N=length(Y);

for k=1:N
    if k==1 %k=l时由初值开始计算
        
        %预测
        X_pre(k)=Ak*X0;
        P_pre(k)=Ak*P0*Ak'+Qk;
        
        K(k)=P_pre(k)*Ck'/(Ck*P_pre(k)*Ck'+Rk); %卡尔曼增益
        
        X_kalman(k)=X_pre(k)+K(k)*(Y(k)-Ck*X_pre(k)); %更新
        I=eye(size(K(k)));%生成单位矩阵
        P_kalman(k)=(I-K(k)*Ck)*P_pre(k); 
        
    else %k>l时开始递推
        
        %预测
        X_pre(k)=Ak*X_kalman(k-1);
        P_pre(k)=Ak*P_kalman(k-1)*Ak'+Qk;
        
        K(k)=P_pre(k)*Ck'/(Ck*P_pre(k)*Ck'+Rk); %卡尔曼增益
        
        X_kalman(k)=X_pre(k)+K(k)*(Y(k)-Ck*X_pre(k)); %更新
        I=eye(size(K(k))); %卡尔曼增益
        P_kalman(k)=(I-K(k)*Ck)*P_pre(k);
        
    end
end

M=1:N;
T=0.02*M;

%作图,画出x(t)的波形
figure()
plot(T,Y,'r','LineWidth',1); 
hold on; 
plot(T,X_kalman,'b','LineWidth',1); 
legend('测量信号y(t)','Kalman估计信号x(t)')