clc,clear; x0=[1:6]';y0=[16,18,21,17,15,12]'; a=vander(x0),p=a\y0 x=[1.5,2.6]; yh=polyval(p,x)什么意思

时间: 2024-04-18 15:28:35 浏览: 75
M

粒子群算法基础源代码，matlab

这段程序是使用MATLAB进行多项式拟合的计算。让我来解释一下每一步的意思： 1. `clc, clear;`：这个令用于清除MATLAB的命令窗口和工作空间中的变量，以确保开始时的环境是清晰的。 2. `x0=[1:6]'; y0=[16,18,21,17,15,12]';`：这两行代码定义了两个列向量x0和y0，它们分别表示已知数据点的x和y坐标。 3. `a=vander(x0), p=a\y0`：这两行代码使用`vander`函数生成一个Vandermonde矩阵a，然后使用`\`运算符进行矩阵右除运算，求解线性方程组a*p=y0，得到未知系数向量p。 4. `x=[1.5,2.6];`：这行代码定义了一个包含两个元素的向量x，表示我们希望在这些点上进行多项式拟合。 5. `yh=polyval(p,x)`：这行代码使用`polyval`函数计算多项式的值，其中p是多项式系数向量，x是要求值的点。结果存储在变量yh中。 综上所述，这段程序的目的是对给定的数据点进行多项式拟合，并计算指定点上的拟合值。如果还有其他问题，请随时提问！
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周期信号的合成与分解以及在matlab上的实现.doc

p0 = 4*sin(n*pi/2)*cos(n*x0)/(n*pi); sum = sum + p0; end plot(x0, sum, 'b') text(2.1, -1.2, 'n=5') hold on; 二、周期信号的分解 周期信号的分解是指将一个周期信号分解为多个不同频率的正弦分量的过程...
txt

美赛考的Logistic回归模型代码

Y0=xlsread('1.xlsx','E2:E21'); % 回归数据P值 % % 数据转化和参数回归 n=size(Y0,1); for i=1:n if Y0(i)==0 Y1(i,1)=0.25; else Y1(i,1)=0.75; end end X1=ones(size(X0,1),1); % 构建常数项系数 X=[X1,X0]...

请详细的解释这段代码含义：clc;clear data = readtable('syue2.csv'); x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1}; %GM n=length(x0); x1=zeros(1,n); x1(1)=x0(1); for i=2:n; x1(i)=x0(i)+x1(i-1); end af=0.2; z1=zeros(1,n); z1(1)=0; for i=2:n; z1(i)=x1(i)*af+(1-af)*x1(i-1); end Y=zeros(n-1,1);X=zeros(n-1,2); for i=2:n; Y(i-1)=x0(i); X(i-1)=-z1(i); X(i-1,2)=1; end B=inv(X'*X)*X'*Y; a=B(1); b=B(2); pred_n_1=(x0(1)-b/a)*exp(-a*n)*(1-exp(a)); x=0:1:13; n0=0:13; y3=(x0(1)-b/a).*exp(-a.*x).*(1-exp(a)); yuce=y3';

：从 data 变量中提取第二列和第一列的数据，并将其分别存储在名为 x0 和 y0 的变量中。 4. n=length(x0);：获取 x0 变量的长度，并将其存储在名为 n 的变量中。 5. x1=zeros(1,n); x1(1)=x0(1); for i=2:n; x1(i)=...

clc, clear x0=[1:50]'; y0=2*cos(2*x0)+6*sin(2*x0); lb=[-inf*ones(1,5),1]; ub=[inf*ones(1,5),1]; %w参数在最后一个位置，约束w=1 [f,g]=fit(x0,y0,'fourier2','Lower',lb,'Upper',ub)

x0是一个包含1到50的列向量，而y0是根据x0计算得到的列向量，其中的数值通过2*cos(2*x0)+6*sin(2*x0)计算得到。 3. lb=[-inf*ones(1,5),1]; ub=[inf*ones(1,5),1]; 创建了两个变量lb和ub。lb是一个包含5个负无穷...

详细分析程序：%%混合同余法 clear clc %% %初始化 A=65539; N=1200; x0=1; M=2147483647; C=1; for k=1:N y=A*x0+C; x1=mod(y,M); v1=x1/2147483647;%将x1中的数除以M得到小于1的随机数 v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v;%保存0-1随机数到v2 ave=mean(v) var=var(v) k1=k; save v; %% %绘图程序 k=1:k1; plot(k,v,'b'); xlabel('k');ylabel('v');title('(0-1)'); %% figure [num,val]=hist(v,10); num1=num/N;%频数转换成频率分布 hist(v,10); figure plot(val,num1,'b');

y = A * x0 + C; % 计算 y 值 x1 = mod(y, M); % 对 y 取模得到 x1 v1 = x1 / 2147483647; % 计算 v1，将 x1 中的数除以 M 得到小于 1 的随机数 v(:, k) = v1; % 将 v1 存入数组 v 中 x0 = x1; % 更新 x0 的值...

clc,clear format long X=-5:5 n=10; m=length(X); Y=zeros(1,m); syms x f(x)=18/(1+2*x^2) for i=1:m Y(i)=f(X(i)) end x0=X lagrange(X,Y,x0); Y_f=f(X); Y1=double(Y_f); figure (1) plot(X,Y); hold on fplot(@(x)18/(1+2*x^2),[-5,5],'-r') legend('拉格朗日插值图像','函数图像')的相似代码

y = 0; for i = 1:n p = 1; for j = 1:n if (j ~= i) p = p * (x - X(j)) / (X(i) - X(j)); end end y = y + Y(i) * p; end end 其中 lagrange 函数是实现拉格朗日插值的核心代码。

clc,clear close all x = linspace(-1,1,100); y = 1./(1+25*x.^2); plot(x,y); legend('f(x)'); hold on; for i=2:2:10 x0 = linspace(-1,1,i+1); y0 = 1./(1+25*x0.^2); y = largange(x0,y0,x); plot(x,y,'r-') hold on end

- y0是一个与x0相同长度的向量，它计算了函数f(x) = 1./(1+25*x.^2)在向量x0上的取值。 - y = largange(x0,y0,x)是一个自定义函数，它使用拉格朗日插值法计算函数f(x) = 1./(1+25*x.^2)在向量x上的...

clc,clear close all x = linspace(-5,5,100); y = x./(1+x.^4); plot(x,y); legend('h(x)'); hold on; for i=2:2:10 x0 = linspace(-5,5,i+1); y0 = x0./(1+x0.^4); y = largange(x0,y0,x); plot(x,y,'r-') hold on end

- y0是一个与x0相同长度的向量，它计算了函数h(x) = x./(1+x.^4)在向量x0上的取值。 - y = largange(x0,y0,x)是一个自定义函数，它使用拉格朗日插值法计算函数h(x) = x./(1+x.^4)在向量x上的取值。 - ...

逐行分析程序：%%混合同余法 clear clc %% %初始化 A=65539; N=1200; x0=1; M=2147483647; C=1; for k=1:N y=A*x0+C; x1=mod(y,M); v1=x1/2147483647;%将x1中的数除以M得到小于1的随机数 v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v;%保存0-1随机数到v2 ave=mean(v) var=var(v) k1=k; save v; %% %绘图程序 k=1:k1; plot(k,v,'b'); xlabel('k');ylabel('v');title('(0-1)'); %% figure [num,val]=hist(v,10); num1=num/N;%频数转换成频率分布 hist(v,10); figure plot(val,num1,'b');

其中，A、N、x0、M和C是混合同余法中的参数，用于生成随机数序列。变量v是用来保存生成的随机数序列的数组。 接下来是一个for循环，循环次数为N。在每次循环中，通过混合同余法生成一个随机数，并对其进行处理得到...

clc,clear x0=[0.1874 0.1879 0.2465 0.1890] lamda=x0(1:3)./(2:4) range=minmax(lamda') x1=cumsum(x0) B=[-0.5*(x1(1:3)+x1(2:4)),ones(3,1)] Y=x0(2:4) u=B\Y syms x(t) x=dsolve(diff(x)+u(1)*x==u(2),x(0)==x0(1)) xt=vpa(x,6) yuce1=subs(x,t,[0:3]) yuce1=double(yuce1) yuce=[x0(1),diff(yuce1)] epsilon=x0'-yuce delta=abs(epsilon./x0') rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1)*lamda')程序哪里错了

1. 缺少变量或函数的定义。在代码中，变量和函数可能没有定义。例如，函数minmax和dsolve可能没有定义或没有正确调用。请确保您有定义这些变量和函数的语句，或者您已经正确安装了必要的工具箱。 2. 符号x的定义不...

clc, clear, close all, z0=load('data5_7.txt'); x0=0:100:1400; y0=1200:-100:0; x=0:10:1400; y=[1200:-10:0]'; pp=csape({x0,y0},z0'); %双三次样条插值,注意这里z0要转置 z=fnval(pp,{x,y}); z=z'; %为了和z0的矩阵维数一致 max_z=max(max(z)), min_z=min(min(z)) subplot(121),h=contour(x,y,z); clabel(h) %画等高线 subplot(122), surf(x,y,z) %画三维表面图 m=length(x); n=length(y); s=0; for i=1:m-1 for j=1:n-1 p1=[x(i),y(j),z(j,i)]; p2=[x(i+1),y(j),z(j,i+1)]; p3=[x(i+1),y(j+1),z(j+1,i+1)]; p4=[x(i),y(j+1),z(j+1,i)]; p12=norm(p1-p2); p23=norm(p3-p2); p13=norm(p3-p1); p14=norm(p4-p1); p34=norm(p4-p3); z1=(p12+p23+p13)/2;s1=sqrt(z1*(z1-p12)*(z1-p23)*(z1-p13)); z2=(p13+p14+p34)/2; s2=sqrt(z2*(z2-p13)*(z2-p14)*(z2-p34)); s=s+s1+s2; end end s %显示面积的计算值这段程序的意思

3. 创建x0和y0作为初始坐标轴。 4. 创建x和y作为更密集的坐标轴。 5. 使用csape函数进行双三次样条插值，得到插值后的z值，记为pp。 6. 计算插值后的表面z的最大值和最小值。 7. 在第一个子图中，绘制等高线图，使用...

clc;clear;close all syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)));%悬链线方程 dy=diff(y,1);%求导 x=linspace(-112.6,112.6,564); b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))); k1=eval(dy);%切线斜率 x0=x;y0=b; syms x y=k1.*(x-x0)+y0;%切线方程 k2=-1./k1; syms x y=k2.*(x-x0)+y0;%法线方程 syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30; for ii=1:564 m=x0(ii);n=y0(ii);k=k2(ii); syms x y k m n [x,y]=solve('k.*(x-m))-y+n=0','300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y=0'); p(ii) = sqrt((x-m)^2 + (y-n)^2); end

1. 在使用linspace生成x数组时，可以使用向量化方式代替循环方式，例如：x = linspace(-112.6, 112.6, 564)。 2. 在计算切线方程和法线方程时，可以使用矩阵计算代替循环方式，例如： k1 = eval(dy); x0...

clc; clear all; %求解微分方程在[0,30]的解，并画出系统轨迹 dx=10*(-x+y); dy =28*x -y -x*z; dz = x*y -8*z/3; x0 =[12,2,9];

其中，初始条件为 x(0)=12，y(0)=2，z(0)=9。 代码中的 clc 和 clear all 分别是用来清空 MATLAB 命令窗口和工作空间中的变量，以便于后续计算和绘图。 x0=[12,2,9] 定义了微分方程组的初始条件。 最后一行代码...

clc; close all; clear all; data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据 data = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据 X0=data0(70:1000,:);%对应的频率 Y0=data(70:1000,:);%对应的信号幅值 %变量1的异常值处理 [m,n]=size(Y0); ave=mean(Y0);%均值 sigma=sqrt((Y0'-ave)*(Y0-ave)/m);%标准差 fangcha=sigma^2;%方差 jicha=max(Y0)-min(Y0);%极差 sx=ave+3*sigma; xx=ave-3*sigma; ycz=[]; zcz=[]; s=1; s1=1; for i=1:m if Y0(i,1)<xx||Y0(i,1)>sx ycz(s,1)=Y0(i,1); ycz(s,2)=i; s=s+1; end if Y0(i,1)<sx&&Y0(i,1)>xx zcz(s1,1)=Y0(i,1); zcz(s1,2)=i; s1=s1+1; end end

- 第10行到第15行是对变量1进行异常值处理，其中计算了变量1的均值、标准差、方差和极差等统计量，然后根据3sigma原则计算上下限，并将超出上下限范围的数据点识别为异常值。 - 第16行到第28行是将符合条件的异常值...

%% % ----------------------- 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

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...

clear all clc %数据格式 format long %前20组数据 X0=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','E4:G23'); %全部25组数据：验证和回归 XE=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','E4:G28'); %前20组评估的数据值：P Y0=xlsread('D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\11Logistic.xls','H4:H23'); n=size(Y0,1); %π和P的映射关系 for i=1:n if Y0(i)==0 Y1(i,1)=0.25; else Y1(i,1)=0.75; end end %构建常系数 X1=ones(size(X0,1),1); X=[X1,X0]; Y=log(Y1./(1-Y1)); b=regress(Y,X); %模型验证的应用 for i=1:size(XE,1) pai0=exp(b(1)+b(2)*XE(i,1)+b(3)*XE(i,2)+b(4)*XE(i,3))/(1+exp(b(1)+b(2)*XE(i,1)+b(3)*XE(i,2)+b(4)*XE(i,3))); if(pai0<=0.5) P(i)=0; else P(i)=1;

你的代码似乎是在使用 logistic 回归模型进行数据分析和预测。通过读取 Excel 文件中的数据，你首先进行了一些数据处理和准备工作。然后，你构建了一个 logistic 回归模型，并用回归系数拟合了数据。...

分析以下代码，并且为其作注释：% clear all % clc global m l g m = 2; l = 1; g = 9.8; [t,y] = ode45(@odeBai,[0 10],[-1;0]); figure(1); plot(t,y(:,1),'-.',t,y(:,2),'-.'); grid on figure(2); x0 = 0; y0 = 0; v = VideoWriter('Pen.avi'); open(v); for k=1:200:size(t) x1=l*cos(y(k,1)); y1=l*sin(y(k,1)); link1_x=[0,x1]; link1_y=[0,y1]; line(link1_x,link1_y,'linewidth',2,'color','b') axis equal axis([-1.55 1.55 -1.55 0.55]) grid on; hold on; plot(x0,y0,'o','linewidth',5,'color','r'); frame = getframe(gcf); writeVideo(v,frame); clf; end close(v); function dy = odeBai(t,y) dy = zeros(2,1); tau = PIDController(t,y); dy(1) = y(2); dy(2) = -3 * g / ( m * l )*sin(y(1)) + 3 * tau /(1*1*1); end function tau=PIDController(t,y) % 目标状态 y1_desire = -pi/3; y2_desire = 0; % 控制增益 Kp = 1000; Kd = 500; % 控制力矩 tau = Kp*(y1_desire-y(1))+Kd*(y2_desire-y(2)); end

plot(x0,y0,'o','linewidth',5,'color','r'); frame = getframe(gcf); writeVideo(v,frame); clf; end close(v); % 绘制单摆的运动轨迹，并将其保存为视频文件 function dy = odeBai(t,y) dy = zeros(2,1);...

A=989.9; n=0.5; a=4; L=30.7; x=1/L; U=100; B=1.1278; C=0.001895; D=88.93; pesdd1=0.1;%%%更正的盐密 theta1=-5:0.01:40; lambda=(415.0633.*pesdd1+0.4736).*10.^(-0.877.*(B.*(25-theta1)-C.*(25-theta1))./(theta1+D)-6); function f=F(I); %定义非线性方程组 f1=I-((U-A*I^-n*x)*pi*lambda*(pi*(L-x)+log(2.9*a/pi/pi/I/x)))/(pi*(L-x)/a*log(4*L*L/pi/pi/(I/1.45/pi)^0.5/x)+log(2.9*L*L*a/pi/pi/I/x)); f=[f1]; function df=dF(I) %雅克比矩阵 df=[diff(f,'I')]; clear; clc x0=[0.1]; % 迭代初始值 f=F(x); df=DF(x); fprintf('%d %.7f %.7f\n',0,x(1),x(2)); N=4; for i = 1:N y=df\f'; x=x-y; f=F(x); df=DF(x); fprintf('%d %.7f %.7f\n',i,x(1),x(2)); if norm(y)<0.0000001 %如果小于该精度，就结束 break; else end end disp('定位坐标：'); I disp('迭代次数：'); i

lambda = (415.0633 * pesdd1 + 0.4736) .* 10.^(-0.877 * (B .* (25 - theta1) - C .* (25 - theta1)) ./ (theta1 + D) - 6); function f = F(I) % 定义非线性方程组 f1 = I - ((U - A * I.^(-n * x)) * pi * ...

clc;clear; tic syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)));%悬链线方程 dy=diff(y,1);%求导 x=linspace(-112.6,112.6,564); b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))); k1 = eval(dy); x0 = x; y0 = b; k2 = -1./k1; syms x y y=k2.*(x-x0)+y0;%法线方程 m = x0.'; n = y0.'; k = k2.'; [x, y] = solve(k.*(x-m)-y+n, 300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y); p = sqrt((x-m).^2 + (y-n).^2); toc

b 值，k1 = eval(dy) 计算了斜率 k1，x0 = x，y0 = b，k2 = -1./k1 计算了法线的斜率 k2，y=k2.*(x-x0)+y0 计算了法线方程。接下来，m = x0.'; n = y0.'; k = k2.'; 将 x0、y0 和 k2 转置，[x, y] = solve(k.*(x-m)-...

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资源摘要信息:"STLinkV2.J16.S4固件.zip包含了用于STLinkV2系列调试器的JTAG/SWD接口固件，具体版本为J16.S4。固件文件的格式为二进制文件（.bin），适用于STMicroelectronics（意法半导体）的特定型号的调试器，用于固件升级或更新。" STLinkV2.J16.S4固件是指针对STLinkV2系列调试器的固件版本J16.S4。STLinkV2是一种常用于编程和调试STM32和STM8微控制器的调试器，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。固件是指嵌入在设备硬件中的软件，负责执行设备的低级控制和管理任务。 固件版本J16.S4中的"J16"可能表示该固件的修订版本号，"S4"可能表示次级版本或是特定于某个系列的固件。固件版本号可以用来区分不同时间点发布的更新和功能改进，开发者和用户可以根据需要选择合适的版本进行更新。 通常情况下，固件升级可以带来以下好处： 1. 增加对新芯片的支持：随着新芯片的推出，固件升级可以使得调试器能够支持更多新型号的微控制器。 2. 提升性能：修复已知的性能问题，提高设备运行的稳定性和效率。 3. 增加新功能：可能包括对调试协议的增强，或是新工具的支持。 4. 修正错误：对已知错误进行修正，提升调试器的兼容性和可靠性。 使用STLinkV2.J16.S4固件之前，用户需要确保固件与当前的硬件型号兼容。更新固件的步骤大致如下： 1. 下载固件文件STLinkV2.J16.S4.bin。 2. 打开STLink的软件更新工具（可能是ST-Link Utility），该工具由STMicroelectronics提供，用于管理固件更新过程。 3. 通过软件将下载的固件文件导入到调试器中。 4. 按照提示完成固件更新过程。 在进行固件更新之前，强烈建议用户仔细阅读相关的更新指南和操作手册，以避免因操作不当导致调试器损坏。如果用户不确定如何操作，应该联系设备供应商或专业技术人员进行咨询。 固件更新完成后，用户应该检查调试器是否能够正常工作，并通过简单的测试项目验证固件的功能是否正常。如果存在任何问题，应立即停止使用并联系技术支持。 固件文件通常位于STMicroelectronics官方网站或专门的软件支持平台上，用户可以在这里下载最新的固件文件，以及获得技术支持和更新日志。STMicroelectronics网站上还会提供固件更新工具，它是更新固件的必备工具。 由于固件涉及到硬件设备的底层操作，错误的固件升级可能会导致设备变砖（无法使用）。因此，在进行固件更新之前，用户应确保了解固件更新的风险，备份好重要数据，并在必要时寻求专业帮助。
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