ts.diag输出的结果怎么看
时间: 2023-06-29 20:10:34 浏览: 150
ts.diag()是TypeScript中用于输出诊断信息的函数。它通常用于调试和查找代码错误。
ts.diag()会返回一个包含诊断信息的数组。每个诊断信息包含以下属性:
- category:诊断信息的类别,例如错误、警告或消息。
- code:诊断信息的编码。
- file:诊断信息所在的文件路径。
- start:诊断信息在文件中的起始位置(行和列)。
- end:诊断信息在文件中的结束位置(行和列)。
- messageText:诊断信息的文本描述。
你可以通过遍历诊断信息数组,将每个诊断信息的属性打印出来,以了解代码中存在的问题和错误。例如:
```
const diags = ts.getPreEmitDiagnostics(program);
for (const diag of diags) {
console.log(diag.category, diag.code, diag.file.fileName, diag.start, diag.end, diag.messageText);
}
```
其中,ts.getPreEmitDiagnostics(program)返回的是程序中所有的诊断信息数组,你可以将program替换为你的TypeScript项目中的ts.Program对象。
相关问题
R语言的ts.diag的输出图像怎么看
R语言中的ts.diag函数是用于绘制时间序列的诊断图。该函数返回一个包含四幅子图的图形窗口,分别表示时间序列的自相关函数图、偏自相关函数图、频谱密度图和残差图。
这四幅子图的含义如下:
1. 自相关函数图:展示了时间序列的自相关性。自相关函数图上的点表示时间序列中不同时间点的相关程度。如果自相关函数在某个时间点上显著偏离零的话,说明该时间点存在自相关性。
2. 偏自相关函数图:展示了时间序列的偏自相关性。偏自相关函数图上的点表示时间序列中不同时间点之间的偏自相关程度。如果偏自相关函数在某个时间点上显著偏离零的话,说明该时间点存在偏自相关性。
3. 频谱密度图:展示了时间序列的频率分布。频谱密度图上的点表示时间序列中不同频率上的分量。如果频谱密度在某个频率上显著偏离零的话,说明该频率对应的分量在时间序列中比较显著。
4. 残差图:展示了时间序列的残差序列。残差序列是指原时间序列去除趋势和季节性之后的部分。残差图上的点表示残差序列中不同时间点的取值。如果残差序列存在自相关性或其他规律性的话,说明原时间序列还包含有趋势或季节性等结构。
综上所述,通过观察ts.diag函数的输出图像,可以对时间序列的自相关性、偏自相关性、频率分布和残差序列等方面进行诊断和分析。
如图1所示,从空中水平抛射出单位质量的物体,初始水平速度,初始位置坐标();受重力和阻尼力影响,阻尼力与速度平方成正比,水平和垂直阻尼系数分别为;还存在不确定的零均值白噪声干扰力和。在坐标原点处有一观测设备(不妨想象成雷达),可测得距离(零均值白噪声误差)、角度(零均值白噪声误差)。 已知:,重力加速度=9.8; , 其方差均为100; 零均值白噪声干扰力和的中误差分别为 观测值和的采样间隔为Ts=0.1, 和的观测噪声中误差分别为。(观测值文件见“observation.txt”) 用扩展的卡尔曼滤波的观测值逐次更新法来估计物体的轨迹。
根据提供的信息,我们可以使用扩展的卡尔曼滤波算法来估计物体的轨迹。以下是使用Matlab实现的代码示例:
```matlab
% 读取观测值文件
data = load('observation.txt');
z_range = data(:, 1); % 距离观测值
z_angle = data(:, 2); % 角度观测值
% 初始化参数
Ts = 0.1; % 采样间隔
g = 9.8; % 重力加速度
Q = diag([100, 100]); % 状态噪声协方差矩阵
R = diag([1, 1]); % 观测噪声协方差矩阵
H = [1, 0; 0, 1]; % 观测矩阵
% 初始状态估计和协方差矩阵
x = [0; 0]; % 初始状态估计
P = diag([1000, 1000]); % 初始协方差矩阵
% 扩展卡尔曼滤波算法
for i = 1:length(z_range)
% 预测步骤
x_pred = [x(1) + Ts * x(2); x(2) - Ts * g];
F = [1, Ts; 0, 1]; % 状态转移矩阵的雅可比矩阵
P_pred = F * P * F' + Q;
% 更新步骤
z_pred = [sqrt(x_pred(1)^2 + x_pred(2)^2); atan2(x_pred(2), x_pred(1))];
y = [z_range(i); z_angle(i)] - z_pred;
S = H * P_pred * H' + R; % 协方差矩阵
K = P_pred * H' * inv(S);
x = x_pred + K * y;
P = (eye(2) - K * H) * P_pred;
% 输出估计的位置和速度
fprintf('时刻 %d:估计位置:%.2f,估计速度:%.2f\n', i, x(1), x(2));
end
```
请将观测值文件 `observation.txt` 放在同一目录下,并确保文件中的观测值按照时间顺序排列。该代码将逐步更新观测值并输出估计的位置和速度。根据需要,您可以自行调整参数和初始状态来满足实际情况。
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