clc;clear all;close all; x=xlsread('guang'); x=sort(x); y=xlsread('风机'); y=sort(y); n=743; m=743; minx = min(x); maxx = max(x); dx = (maxx-minx)/743; x1 = minx:dx:maxx-dx; miny = min(y); maxy = max(y); dy = (maxy-miny)/743; y1 = miny:dy:maxy-dy; h=0.5; f=zeros(1,n);%概率密度 for j = 1:n p(1)=0; for i=1:n f(j)=f(j)+exp(-(x1(j)-x(i))^2/2/h^2)/sqrt(2*pi); end f(j)=f(j)/n/h; end

这段代码是用来计算一组数据的概率密度函数的，具体来说，它首先读取两个Excel文件中的数据，并对它们进行排序。然后，根据数据的最小值和最大值，将横轴和纵轴分别等分为743个点，得到一组网格点。接下来，它使用高斯核函数来计算每个网格点处的概率密度值，最后得到一个概率密度函数曲线。

具体而言，这段代码使用了一个高斯核函数：$K(x,x_i)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}\exp\left(-\frac{(x-x_i)^2}{2h^2}\right)$，其中，$x$为网格点的横坐标，$x_i$为数据点的横坐标，$h$为带宽参数，控制核函数的宽度。对于每个网格点$x$，它将所有数据点$x_i$代入核函数中进行计算，然后将计算结果相加并除以数据点的数量$n$和带宽参数$h$，得到一个概率密度值$f(x)$。

最后，这段代码输出的是一个一维数组$f$，其中$f(i)$表示第$i$个网格点处的概率密度值。

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代码1： % 画 y = x + 10sin5x + 7cos4x, 0<=x<=9 clc clear close all warning off x = 0: 0.01: 9; y = x + 10 * sin(5*x) + 7 * cos(4*x); plot(x,y)

这段MATLAB代码的作用是画出函数y = x + 10sin(5x) + 7cos(4x)，其中x的取值范围是从0到9，步长为0.01。具体的解释如下：

- clc：清除命令行窗口中的内容。
- clear：清除工作区中的所有变量。
- close all：关闭所有已经打开的图形窗口。
- warning off：关闭警告信息的显示。
- x = 0:0.01:9：定义一个向量x，其取值范围是从0到9，步长为0.01。
- y = x + 10 * sin(5*x) + 7 * cos(4*x)：根据函数的公式计算出y的取值。
- plot(x,y)：画出函数的图像。其中x表示自变量的取值，y表示因变量的取值。这里使用plot函数将x和y的对应关系画出来。

clear all clc close all A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx'); [m,n]=size(A); for i=1:1:m for j=1:1:n if isnan(A(i,j)) A(i,j)=inf; end end end B=inf*ones(81,1); AB=[B,A]; x7=AB;

这段代码的功能是读取Excel文件中的邻接矩阵数据，并将缺失值替换为正无穷。然后将一个大小为81x1的全为正无穷的列向量B，与邻接矩阵A拼接在一起，得到新的矩阵x7。

接下来，我将对代码进行分析：

1. `clear all`：清除所有变量。

2. `clc`：清除命令行窗口中的内容。

3. `close all`：关闭所有打开的图形窗口。

4. `A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx')`：使用`xlsread`函数从名为'线路用邻接矩阵.xlsx'的Excel文件中读取数据，并将数据存储在变量A中。

5. `[m,n]=size(A)`：使用`size`函数获取矩阵A的行数和列数，并将结果分别存储在变量m和n中。

6. 遍历矩阵A并替换缺失值：使用双重循环遍历矩阵A的每个元素，如果元素是NaN（缺失值），则将其替换为正无穷。

7. `B=inf*ones(81,1)`：创建一个大小为81x1的列向量B，所有元素均为正无穷。

8. `AB=[B,A]`：将列向量B与邻接矩阵A按列拼接在一起，得到一个新的矩阵AB。

9. `x7=AB`：将新的矩阵AB赋值给变量x7。

通过这段代码，可以将Excel文件中的邻接矩阵数据读取并处理，确保所有缺失值都被替换为正无穷。最后，将处理后的矩阵与一个全为正无穷的列向量进行拼接，得到新的矩阵x7。