linux mcc -m
时间: 2023-09-02 19:10:12 浏览: 39
在 Linux 系统中,`mcc` 命令是 MATLAB Compiler 的一部分,用于将 MATLAB 代码编译成可执行文件或部署为应用程序。`-m` 参数用于指定要编译的 MATLAB 源代码文件或 MATLAB 工程文件。例如,可以使用以下命令编译名为 `example.m` 的 MATLAB 脚本:
```
mcc -m example.m
```
该命令将生成一个可执行文件,可以在 Linux 系统中运行。请注意,这仅适用于安装了 MATLAB Compiler 的系统。
相关问题
MCC-KF算法代码
以下是MCC-KF算法的代码示例:
```matlab
% 定义系统矩阵和观测矩阵
F = [1 1; 0 1];
H = [1 0];
% 定义过程噪声协方差矩阵Q
Q = zeros(2,2);
Q(1,1) = 1E-2;
Q(2,2) = 1E-2;
% 初始化状态估计和协方差矩阵
init_X = [x(1); vx(1)];
init_P = 100 * eye(2);
% 运行MCC-KF算法
for i = 1:t
if i == 1
XhatM = init_X;
PhatM = init_P;
else
XbarM = F * XhatM;
PbarM = F * PhatM * F' + Q;
[XhatM, PhatM] = RKF_MCC(Y(i), R, H, XbarM, PbarM);
end
Xhat(:,i) = XhatM;
Phat(:,:,i) = PhatM;
end
```
Lasso筛选后original_glcm_ClusterShade -0.023833 wavelet-LL_firstorder_90Percentile -0.139712 wavelet-LL_glrlm_RunEntropy -0.026165 original_glrlm_LongRunHighGrayLevelEmphasis -0.078956 original_firstorder_90Percentile -0.000259 gradient_glcm_MCC -0.041576 wavelet-HL_firstorder_Mean 0.037306 解释上述结果
这些结果是通过Lasso筛选后的特征重要性得出的。Lasso是一种特征选择方法,它通过线性回归模型和L1正则化来选择对目标变量有最大预测能力的特征。
在这些结果中,每个特征都有一个相关的系数。系数越接近零,表示该特征对目标变量的影响越小。正的系数表示该特征与目标变量正相关,负的系数表示负相关。
根据这些结果,可以看出以下几点解释:
1. original_glcm_ClusterShade对目标变量的影响较小,其系数为-0.023833。
2. wavelet-LL_firstorder_90Percentile对目标变量的影响较小,其系数为-0.139712。
3. wavelet-LL_glrlm_RunEntropy对目标变量的影响较小,其系数为-0.026165。
4. original_glrlm_LongRunHighGrayLevelEmphasis对目标变量的影响较小,其系数为-0.078956。
5. original_firstorder_90Percentile对目标变量的影响几乎可以忽略,其系数为-0.000259。
6. gradient_glcm_MCC对目标变量的影响较小,其系数为-0.041576。
7. wavelet-HL_firstorder_Mean对目标变量的影响较小,其系数为0.037306。
需要注意的是,系数的绝对值大小并不能直接表示特征的重要性。在进行特征选择时,还需要考虑其他因素,如特征之间的相关性和模型的性能表现等。因此,这些结果只是一种初步的特征筛选结果,需要结合实际情况进行综合考虑。