[varargout{1:nargout}] = coder.const(@feval,'butter',n,Wn,varargin{:});

时间: 2024-03-26 11:37:18 浏览: 138
这一行 MATLAB 代码,用于调用MATLAB内置函数butter,并将其结果存储在输出参数varargout中。其中,@feval表示函数句柄,用于指定要调用的函数(这里是butter);n和Wn是butter函数的输入参数;varargin{:}表示将可选参数列表varargin中的所有元素作为输入参数传递给butter函数。因为该行代码使用了coder.const函数,所以butter函数的输入参数必须是常量,这通常用于MATLAB代码生成过程中进行优化。最后,该行代码将butter函数的输出结果存储在varargout中,以便后续使用。
相关问题

varargin{1} = gui_State.gui_Callback; if nargout [varargout{1:nargout}] = feval(varargin{:});

这段代码是一个 MATLAB GUI 中的回调函数,它的功能是将 GUI 中的用户交互事件转发给 MATLAB 代码处理。其中,第一个输入参数 varargin 是一个包含 GUI 对象和其他输入参数的 cell 数组,它的第一个元素是一个 handle 对象,表示 GUI 的句柄;第二个输入参数 nargout 是输出参数的数量,表示需要返回多少个输出参数;而 varargout 是一个包含输出参数的 cell 数组,它的长度由 nargout 决定。 在这段代码中,第一行将 GUI 对象的回调函数句柄保存在 varargin{1} 中,这个句柄可以用来调用 GUI 对象的回调函数。第二行判断是否需要返回输出参数,如果需要就使用 feval 函数调用 varargin 中保存的回调函数,并将输出参数存储在 varargout 数组中返回。如果不需要返回输出参数,则直接调用回调函数并忽略返回值。

出错 butter (第 59 行) [varargout{1:nargout}] = butterImpl(n,Wn,varargin{:});

这是MATLAB中的错误消息,表示在执行名为“butter”的函数时出现错误。出现此错误的原因可能是函数参数不正确或输入数据格式不正确。 解决此错误的步骤包括: 1.检查输入参数是否符合函数要求。 2.检查输入数据的格式是否正确。 3.尝试使用其他方法或函数来执行所需操作。 4.查看MATLAB文档和其他资源以获取更多帮助和信息。 在此之前,您可以尝试重新启动MATLAB并重新运行代码,以解决可能是临时问题的错误。

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function varargout = mixexpPredict(model, X) %% Predict using mixture of experts model % If the response y is real-valued, we return % [mu, sigma2, post, muk, sigma2k] = mixexpPredict(model, X) % mu(i) = E[y | X(i,:)] % sigma2(i) = var[y | X(i,:)] % weights(i,k) = p(expert = k | X(i,:) % muk(i) = E[y | X(i,:), expert k] % sigma2k(i) = var[y | X(i,:), expert k] % % If the response y is categorical, we return % [yhat, prob] = mixexpPredict(model, X) % yhat(i) = argmax p(y|X(i,:)) % prob(i,c) = p(y=c|X(i,:)) % This file is from pmtk3.googlecode.com [N,D] = size(X); %X = standardize(X); %X = [ones(N,1) X]; if isfield(model, 'preproc') [X] = preprocessorApplyToTest(model.preproc, X); end K = model.nmix; if model.fixmix weights = repmat(model.mixweights, N, 1); else weights = softmaxPmtk(X*model.Wq); % weights(n,q) end if model.classifier % implemented by JoAnne Ting prob = zeros(N, size(model.Wy,2)); yhat_k = zeros(N, model.Nclasses, K); for k = 1:K yhat_k(:,:,k) = softmaxPmtk(X*model.Wy(:,:,k)); % Weighted vote prob = prob + yhat_k(:,:,k) .* repmat(weights(:,k), 1, size(model.Wy,2)); end yhat = maxidx(prob, [], 2); varargout{1} = yhat; varargout{2} = prob; else % mean of a mixture model is given by % E[x] = sum_k pik muk %mu = sum(weights .* (X*model.Wy), 2); % variance of a mixture model is given by % sum_k pi_k [Sigmak + muk*muk'] - E[x] E[x]' muk = zeros(N,K); vk = zeros(N,K); mu = zeros(N,1); v = zeros(N,1); for k=1:K muk(:,k) = X*model.Wy(:,k); mu = mu + weights(:,k) .* muk(:,k); vk(:,k) = model.sigma2(k); v = v + weights(:,k) .* (vk(:,k) + muk(:,k).^2); end v = v-mu.^2; varargout{1} = mu; varargout{2} = v; varargout{3} = weights; varargout{4} = muk; varargout{5} = vk; end end

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