使用了@(y,x),为什么函数或变量 'x' 无法识别。
时间: 2024-04-21 20:23:01 浏览: 17
对不起,我在之前的回答中有一个错误。在MATLAB中的integral2函数中,参数的顺序应该是 @(x,y),而不是 @(y,x)。这是一个笔误,我混淆了变量的顺序。
以下是修正后的示例代码:
```matlab
f = @(x, y) abs(cos(x + y));
result = integral2(f, 0, pi, 0, pi);
disp(result);
```
在这个示例中,我们定义了函数f(x, y) = |cos(x + y)|,并将其传递给integral2函数。这次函数定义中的变量顺序是正确的,先是x,后是y。
请将代码中的@(y,x)更正为@(x,y),然后再次尝试运行,应该就能够正确计算重积分了。非常抱歉给你带来困惑。
相关问题
上述代码:函数或变量 'h_y' 无法识别。
非常抱歉,代码中的 `h_y` 是笔误,应该是 `h_x`,已修正并重新发布。以下是修改后的完整代码:
```matlab
function tau = avg_mi(x)
% 使用平均互信息法确定时间间隔
N = length(x);
max_tau = floor(N/10);
mi = zeros(max_tau, 1);
for tau = 1:max_tau
% 计算自身信息熵
p_x = histcounts(x, 'Normalization', 'pdf');
h_x = -sum(p_x .* log2(p_x));
% 计算时延 tau 的条件熵
y1 = x(1:end-tau);
y2 = x(tau+1:end);
p_xy = histcounts2(y1, y2, 'Normalization', 'pdf');
h_xy = -sum(sum(p_xy .* log2(p_xy)));
% 计算互信息
mi(tau) = h_x + h_xy;
end
tau = find(mi == max(mi), 1);
end
function dim = false_nearest_neighbors(x, max_dim, tau, eps)
% 使用虚假最近邻点法确定嵌入维度
N = length(x);
fnn = zeros(max_dim, 1);
for dim = 1:max_dim
% 重构
n = N - (dim - 1) * tau;
X = zeros(n, dim);
for i = 1:n
for j = 1:dim
X(i, j) = x((i - 1) * tau + j);
end
end
% 计算最近邻点
k = 4;
[idx, dist] = knnsearch(X, X, 'K', k+1);
dist = dist(:, 2:end);
% 计算虚假最近邻点数
r = eps * max(max(dist));
fnn(dim) = sum(any(dist > r, 2)) / n;
end
% 找到第一个虚假最近邻点数大于 10% 的嵌入维度
dim = find(fnn > 0.1, 1);
end
```
函数或变量 'quantreg' 无法识别。
非常抱歉,如果您的MATLAB版本低于R2017a,则可能没有`quantreg`函数。在这种情况下,您可以使用MATLAB的统计工具箱中的`fitrlinear`函数来进行分位数回归。以下是一个使用`fitrlinear`函数的示例代码:
```matlab
data = readtable('data.csv'); % 读取数据
x = data.x; % 提取自变量
y = data.y; % 提取因变量
% 构建分位数回归模型
tau = 0.05; % 指定分位数
mdl = fitrlinear(x, y, 'Learner', 'leastsquares', 'Quantile', tau);
% 计算预测值
yPred = predict(mdl, x);
% 计算分位数
quantiles = quantile(y,[tau 0.5 1-tau]);
% 计算IQR
iqr = quantiles(3) - quantiles(1);
% 计算阈值
k = 1.5; % 设置离群值检测的参数k
f1 = quantiles(1) - k * iqr;
% 绘制数据和分位数回归线
plot(x,y,'.');
hold on;
plot(x,yPred,'r');
plot(x,f1*ones(size(x)),'g');
legend('数据','分位数回归线','F_1');
title('使用分位数回归的离群值检测');
```
在这个示例中,我们使用`fitrlinear`函数构建一个分位数回归模型,并使用`predict`函数计算模型的预测值。然后,计算数据的分位数和IQR(四分位距),使用参数k计算阈值F1。最后,绘制数据和分位数回归线,并标记离群值检测的阈值F1。这个示例可以帮助您入门MATLAB中的分位数回归和离群值检测。如果您需要更深入的了解,可以查看MATLAB官方文档中的说明和示例。
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