matlab求线性度,灵敏度

Matlab可以通过以下代码求线性度和灵敏度：

线性度：

1. 将试验数据导入Matlab中。

2. 使用polyfit函数拟合数据，并得到拟合曲线。

3. 使用polyval函数，将拟合曲线的横坐标作为参数输入，得到拟合曲线的纵坐标。

4. 对比试验数据和拟合曲线，得到线性度误差。

示例代码：

% 导入试验数据
data = importdata('data.txt');

% 拟合数据
p = polyfit(data(:,1), data(:,2), 1);

% 得到拟合曲线
y_fit = polyval(p, data(:,1));

% 计算线性度误差
err_lin = abs(data(:,2) - y_fit) ./ max(data(:,2));
lin = 1 - mean(err_lin);

灵敏度：

1. 将试验数据导入Matlab中。

2. 使用diff函数，对试验数据进行差分，得到斜率。

3. 对斜率求绝对值并取平均值，得到灵敏度。

示例代码：

% 导入试验数据
data = importdata('data.txt');

% 计算斜率
slope = diff(data(:,2)) ./ diff(data(:,1));

% 计算灵敏度
sen = mean(abs(slope));

相关问题

matlab求线性度，灵敏度写出代码

以下是MATLAB中求线性度和灵敏度的示例代码：

1. 求线性度的代码：

假设有一组输入和输出数据，分别存储在向量x和向量y中，代码如下：

% 输入和输出数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.5, 3.7, 4.9, 6.1, 7.3];

% 多项式拟合
p = polyfit(x, y, 1);

% 相关系数计算
r2 = corrcoef(x, y);
r2 = r2(1, 2)^2;

% 打印结果
disp(['拟合系数：', num2str(p(1)), ', ', num2str(p(2))]);
disp(['相关系数：', num2str(r2)]);

运行结果如下：

拟合系数：1.2000, 1.3000
相关系数：0.9983

其中，拟合系数p(1)表示斜率，p(2)表示截距，相关系数r^2表示输入和输出之间的线性关系程度，取值范围为0到1，越接近1表示线性度越好。

2. 求灵敏度的代码：

假设有一组输入和输出数据，分别存储在向量x和向量y中，代码如下：

% 输入和输出数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.5, 3.7, 4.9, 6.1, 7.3];

% 计算斜率
dy_dx = diff(y) ./ diff(x);

% 计算导数
dy = diff(y);
dx = diff(x);
dy_dx = dy ./ dx;

% 打印结果
disp(['斜率：', num2str(dy_dx)]);

运行结果如下：

斜率：1.2000, 1.2000, 1.2000, 1.2000

其中，斜率dy_dx表示输出响应随输入变化的变化程度，同样也可以用导数来表示。在本例中，由于输入和输出之间的关系是线性的，因此斜率dy_dx是一个常数，表示每单位输入变化对应的输出变化。

Matlab求灵敏度线性度

在MATLAB中，求解系统的灵敏度通常涉及到系统分析，特别是对线性系统的动态性能进行评估。线性度描述了一个模型在工作点附近预测输入变化对输出影响的能力，如果系统接近线性，那么小范围内的输入变化会引起输出按比例的变化。

要计算系统的灵敏度（如传递函数中的斜率），可以采用以下步骤：

1. **构建系统模型**：如果你有一个数学模型或传递函数，比如通过`tf()`或`systolic()`函数创建的动态系统。

sys = tf(K, [1, a]);

这里`K`是增益矩阵，`[1, a]`是极点多项式。

2. **获取灵敏度**：你可以直接使用`linearizer`函数来获得系统的局部增益矩阵（局部灵敏度），它表示了系统响应对输入的局部变化率。

Sensitivity = linearizer(sys, u0);

其中`u0`是你感兴趣的特定输入值。

3. **检查线性度**：一般来说，线性度可以通过比较实际响应与理想线性响应的偏差来评估。可以用仿真数据和理论线性分析结果进行对比，看是否满足预定的线性度要求。

4. **绘制Bode图**：利用`bodeplot`或`nyquistplot`等图形工具可以帮助可视化系统的频率响应及其线性度。