data=zeros(:,7);函数或变量 'zeros' 无法识别。怎么改正
时间: 2024-05-31 12:09:37 浏览: 23
这个错误是因为 `zeros` 函数的使用不正确。在 MATLAB 中,`zeros` 函数的正确语法是 `zeros(m,n)` 或者 `zeros([m,n])`,其中 `m` 和 `n` 分别表示矩阵的行数和列数。因此,正确的用法应该是 `data=zeros(7,7);`。这样会创建一个 7 行 7 列的全零矩阵。
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上述代码:函数或变量 'mi' 无法识别。
对不起,我的回答有误。MATLAB中没有内置的互信息计算函数,需要使用第三方工具箱或者自己实现。以下是使用自己实现的互信息计算函数的修改版代码:
```matlab
% 输入数据
data = randn(3640, 1);
% 确定最大延迟和最大嵌入维数
max_delay = 100;
max_dim = 10;
% 计算互信息
mi_matrix = zeros(max_delay, max_dim);
for delay = 1:max_delay
for dim = 1:max_dim
mi_matrix(delay, dim) = mi(data, delay, dim);
end
end
% 绘制互信息矩阵
figure;
imagesc(mi_matrix);
xlabel('Embedding Dimension');
ylabel('Time Delay');
colorbar;
title('Mutual Information Matrix');
% 确定最佳时间延迟和嵌入维数
[best_delay, best_dim] = find(mi_matrix == max(mi_matrix(:)));
best_delay = best_delay(1);
best_dim = best_dim(1);
% 计算虚假最近邻点
fnn_matrix = false_nearest(data, best_delay, max_dim);
% 绘制虚假最近邻点矩阵
figure;
imagesc(fnn_matrix);
xlabel('Embedding Dimension');
ylabel('Time Delay');
colorbar;
title('False Nearest Neighbors Matrix');
% 确定最佳嵌入维数
best_fnn = min(fnn_matrix(best_delay, :));
best_dim = find(fnn_matrix(best_delay, :) == best_fnn, 1);
% 重构时间序列
embed_data = embed(data, best_delay, best_dim);
% 绘制重构的时间序列
figure;
plot3(embed_data(:, 1), embed_data(:, 2), embed_data(:, 3));
xlabel('Dimension 1');
ylabel('Dimension 2');
zlabel('Dimension 3');
title('Reconstructed Time Series');
% 显示最佳时间延迟和嵌入维数
disp(['Best Time Delay: ' num2str(best_delay)]);
disp(['Best Embedding Dimension: ' num2str(best_dim)]);
function mi = mi(x, delay, dim)
% 自己实现的互信息计算函数
% 输入:x-原始时间序列,delay-时间延迟,dim-嵌入维数
% 输出:mi-互信息值
n = length(x);
m = n - (dim - 1) * delay;
% 将时间序列重构为矩阵
x_mat = zeros(m, dim);
for i = 1:m
x_mat(i, :) = x((i - 1) * delay + (1:dim));
end
% 计算直方图
hist_bins = 10;
hist_x = zeros(m, dim);
for i = 1:dim
hist_x(:, i) = discretize(x_mat(:, i), hist_bins);
end
hist_counts = histcounts2(hist_x(:, 1), hist_x(:, 2), hist_bins);
hist_counts(hist_counts == 0) = 1;
% 计算互信息
mi = 0;
for i = 1:hist_bins
for j = 1:hist_bins
mi = mi + hist_counts(i, j) / m * log2(hist_counts(i, j) / sum(hist_counts(i, :)) / sum(hist_counts(:, j)));
end
end
end
```
这个修改版代码中,我们添加了一个名为 `mi` 的函数,用于计算互信息。其中,我们将时间序列重构为矩阵后,计算直方图,进而计算互信息。请注意,该互信息计算函数可能不如一些专业工具箱中的函数计算准确。
请翻译以下每一行代码:function [ trans_data ] = col_trans( data ) [row, col] = size(data); trans_col = col / 2; trans_data = zeros(row, col); for i = 1 : row for j = 1 : trans_col trans_data(i, j) = data(i, j * 2 - 1) + data(i, j * 2); end end for i = 1 : row for j = trans_col + 1 : col trans_data(i, j) = data(i, (j - trans_col) * 2 - 1) - data(i, (j - trans_col) * 2); end end end
这段代码是一个 MATLAB 函数,函数名为 col_trans,输入参数为 data,输出参数为 trans_data。下面逐行解释代码的含义:
function [ trans_data ] = col_trans( data ):定义函数 col_trans,输入参数为 data,输出参数为 trans_data。
[row, col] = size(data):获取输入数据 data 的行数和列数,分别赋值给变量 row 和 col。
trans_col = col / 2:计算输入数据的列数的一半,赋值给变量 trans_col。
trans_data = zeros(row, col):创建一个与输入数据大小相同的全零矩阵,赋值给变量 trans_data。
for i = 1 : row:循环变量 i 从 1 到输入数据的行数。
for j = 1 : trans_col:循环变量 j 从 1 到输入数据的列数的一半。
trans_data(i, j) = data(i, j * 2 - 1) + data(i, j * 2):将 trans_data 的第 i 行第 j 列的元素赋值为输入数据的第 i 行第 j*2-1 列的元素与第 j*2 列的元素之和。
end end:循环结束。
for i = 1 : row:循环变量 i 从 1 到输入数据的行数。
for j = trans_col + 1 : col:循环变量 j 从输入数据的列数的一半加 1 到输入数据的列数。
trans_data(i, j) = data(i, (j - trans_col) * 2 - 1) - data(i, (j - trans_col) * 2):将 trans_data 的第 i 行第 j 列的元素赋值为输入数据的第 i 行第 j-trans_col 列的元素与第 (j-trans_col)*2-1 列的元素之差。
end end:循环结束。
最终,函数返回变量 trans_data。
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