import scipy.signal as signal import numpy as np import pylab as pl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) ''' 一阶滞后滤波法 a: 滞后程度决定因子,0~1 ''' def FirstOrderLag(inputs,a): tmpnum = inputs[0] #上一次滤波结果 for index,tmp in enumerate(inputs): inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum tmpnum = tmp return inputs path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x1= list(data_B.iloc[::, 0]) x2= list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] y=FirstOrderLag(x1,0.48) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x2, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 将python代码转化成matlab代码
时间: 2024-04-11 08:31:21 浏览: 36
import numpy as np
import scipy.io
a = 0.48
def first_order_lag(inputs, a):
tmpnum = inputs[0]
for index, tmp in enumerate(inputs):
inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum
tmpnum = tmp
return inputs
path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx'
data_B = pd.read_excel(path, header=None)
x1= list(data_B.iloc[::, 0])
x2= list(data_B.iloc[::, 0])
y = first_order_lag(x1, a)
# Save data to MATLAB .mat file
scipy.io.savemat('data.mat', {'x2': x2, 'y': y})
相关问题
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat
这段代码导入了一些常用的Python库和加载.mat文件的函数loadmat。具体解释如下:
- numpy:Python数学计算库,提供了高效的数组运算和大量的数学函数。
- matplotlib.pyplot:Python绘图库,提供了广泛的绘图功能和自定义选项。
- scipy.io.loadmat:Scipy科学计算库的一个函数,用于读取MATLAB格式的数据文件。
代码解读,import networkx as nx import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy as sp
这段代码是Python中导入几个常用的数据分析和可视化库。具体解释如下:
- `import networkx as nx`:导入 `networkx` 库,它是一个用于复杂网络分析的Python库,可以方便地创建、操作和可视化各种类型的网络结构。
- `import pandas as pd`:导入 `pandas` 库,并将其命名为 `pd`,它是一个用于数据处理和分析的Python库,可以方便地读取、操作和处理各种格式的数据,如CSV、Excel、SQL等。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入 `matplotlib` 库,并将其子模块 `pyplot` 命名为 `plt`,它是一个用于绘制各种类型图表的Python库,包括线图、散点图、柱状图等。
- `import numpy as np`:导入 `numpy` 库,并将其命名为 `np`,它是一个用于科学计算的Python库,可以方便地进行数值计算、数组操作和线性代数运算等。
- `import scipy as sp`:导入 `scipy` 库,并将其命名为 `sp`,它是一个用于科学计算和数据分析的Python库,包括线性代数、数值计算、优化、统计分析等。
这些库都是Python数据分析和可视化领域的常用工具,可以帮助我们进行各种类型的数据处理和分析,并将结果可视化。
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