% eta数据 % 输入:24个激光干涉数据 % 输出:6列eta数据 function [eta,etatstart,etaNpoints]=etadata(t0,sci,scib,tao,epsilon) global Fs M m1 m2 m3 m4 m5 m6; Npoints=length(sci(:,1)); prePoints=10*Fs+2*M; endPoints=2*M; etaNpoints=Npoints-prePoints-endPoints; etatstart=t0+prePoints/Fs; eta=zeros(etaNpoints,12); epsilon1=epsilon(:,1);epsilon2=epsilon(:,2);epsilon3=epsilon(:,3); epsilon4=epsilon(:,4);epsilon5=epsilon(:,5);epsilon6=epsilon(:,6); tao1=tao(:,1);tao2=tao(:,2);tao3=tao(:,3); tao4=tao(:,4);tao5=tao(:,5);tao6=tao(:,6); for ii=prePoints+1:prePoints+etaNpoints ti=t0+(ii-1)/Fs; Ltime=lasertravelTime(ti,0); delay0=Ltime(1:6)*Fs; delay0M=ceil(delay0); delay0e=delay0M-delay0; doppler0=1-Ltime(7:12); d3epsilon5tao5=epsilon5(ii-delay0M(3)+M:-1:ii-delay0M(3)-M+1)-tao5(ii-delay0M(3)+M:-1:ii-delay0M(3)-M+1); d1epsilon6tao6=epsilon6(ii-delay0M(1)+M:-1:ii-delay0M(1)-M+1)-tao6(ii-delay0M(1)+M:-1:ii-delay0M(1)-M+1); d2epsilon4tao4=epsilon4(ii-delay0M(2)+M:-1:ii-delay0M(2)-M+1)-tao4(ii-delay0M(2)+M:-1:ii-delay0M(2)-M+1); d5epsilon3tao3=epsilon3(ii-delay0M(5)+M:-1:ii-delay0M(5)-M+1)-tao3(ii-delay0M(5)+M:-1:ii-delay0M(5)-M+1); d6epsilon1tao1=epsilon1(ii-delay0M(6)+M:-1:ii-delay0M(6)-M+1)-tao1(ii-delay0M(6)+M:-1:ii-delay0M(6)-M+1); d4epsilon2tao2=epsilon2(ii-delay0M(4)+M:-1:ii-delay0M(4)-M+1)-tao2(ii-delay0M(4)+M:-1:ii-delay0M(4)-M+1); d3tao2tao5=tao2(ii-delay0M(3)+M:-1:ii-delay0M(3)-M+1)-tao5(ii-delay0M(3)+M:-1:ii-delay0M(3)-M+1); d1tao3tao6=tao3(ii-delay0M(1)+M:-1:ii-delay0M(1)-M+1)-tao6(ii-delay0M(1)+M:-1:ii-delay0M(1)-M+1); d2tao1tao4=tao1(ii-delay0M(2)+M:-1:ii-delay0M(2)-M+1)-tao4(ii-delay0M(2)+M:-1:ii-delay0M(2)-M+1); eta(ii-prePoints,1)=sci(ii,1)-(epsilon(ii,1)-tao(ii,1))/2-doppler0(3)*fracdelay(delay0e(3))*(d3epsilon5tao5+ d3tao2tao5)/2; eta(ii-prePoints,2)=sci(ii,2)-(epsilon(ii,2)-tao(ii,2))/2-doppler0(1)*fracdelay(delay0e(1))*(d1epsilon6tao6+ d1tao3tao6)/2; eta(ii-prePoints,3)=sci(ii,3)-(epsilon(ii,3)-tao(ii,3))/2-doppler0(2)*fracdelay(delay0e(2))*(d2epsilon4tao4+ d2tao1tao4)/2; eta(ii-prePoints,4)=sci(ii,4)-(epsilon(ii,4)-tao(ii,4))/2-doppler0(5)*fracdelay(delay0e(5))*d5epsilon3tao3/2+(tao(ii,1)-tao(ii,4))/2; eta(ii-prePoints,5)=sci(ii,5)-(epsilon(ii,5)-tao(ii,5))/2-doppler0(6)*fracdelay(delay0e(6))*d6epsilon1tao1/2+(tao(ii,2)-tao(ii,5))/2; eta(ii-prePoints,6)=sci(ii,6)-(epsilon(ii,6)-tao(ii,6))/2-doppler0(4)*fracdelay(delay0e(4))*d4epsilon2tao2/2+(tao(ii,3)-tao(ii,6))/2; eta(ii-prePoints,7)=(scib(ii,1)-sci(ii,1))/m5; eta(ii-prePoints,8)=(scib(ii,2)-sci(ii,2))/m6; eta(ii-prePoints,9)=(scib(ii,3)-sci(ii,3))/m4; eta(ii-prePoints,10)=(scib(ii,4)-sci(ii,4))/m3; eta(ii-prePoints,11)=(scib(ii,5)-sci(ii,5))/m1; eta(ii-prePoints,12)=(scib(ii,6)-sci(ii,6))/m2; end end

这段代码实现了从激光干涉数据中计算出eta数据。其中输入包括24个激光干涉数据，t0为起始时间，sci和scib为两个接收器的信号，tao和epsilon为时间延迟和电子延迟。输出为6列eta数据，包括信号相位信息和光程差信息。具体实现过程包括对每个时间点计算出光程差以及各种延迟，然后根据公式计算出eta值。

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% 输入数据 x = [0.1 1.1; 4.1 4.2; 6.8 7.1; -1.4 -4.3; -3.5 -4.1;4.5 0; 2.0 2.7;6.3 1.6; 4.1 2.8; 4.2 1.9;3.1 5.0;1.4 -3.2;-0.8 -1.3;2.4 -4.0;0.9 1.2;2.5 -6.1;5.0 6.4;8.4 3.7;3.9 4.0;4.1 -2.2]; y = [1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1]; % 感知准则函数判别方法 [w, b] = percentage(x, y, 0.1, 100); % 生成二维网格 [x1, x2] = meshgrid(-10:0.1:10, -10:0.1:10); x_grid = [x1(:), x2(:)]; % 计算输出 y_pred = sign(w * x_grid' + b); % 转换输出为0和1 z = reshape((y_pred == 1), size(x1)); % 画图 figure; hold on; scatter(x(y==1,1), x(y==1,2), 'ro'); scatter(x(y==-1,1), x(y==-1,2), 'bx'); contour(x1, x2, z, [0.5 0.5], 'k'); function [w, b] = percentage(x, y, eta, max_iter) % x: 输入数据，每行表示一个样本点 % y: 标签，1表示w1类别，-1表示w2类别 % eta: 学习率 % max_iter: 最大迭代次数 % w: 权重向量 % b: 偏置项 [n, m] = size(x); w = rand(1, m); b = rand(); for iter = 1:max_iter misclassified = 0; for i = 1:n y_pred = sign(w * x(i,:)' + b); if y_pred ~= y(i) w = w + eta * y(i) * x(i,:); b = b + eta * y(i); misclassified = 1; end end if misclassified == 0 break; end end end解释代码

这段代码实现了感知器算法，对给定的数据集进行分类。其中，输入数据为 x，标签为 y，eta 表示学习率，max_iter 表示最大迭代次数。函数 percentage 实现了感知器算法的训练过程，返回训练得到的权重向量 w 和偏置项 b。在主程序中，通过调用 percentage 函数得到 w 和 b，然后生成二维网格 x_grid，计算每个点的分类结果 y_pred，最后将分类结果可视化。具体地，将样本点用红色和蓝色的圆点表示，分类边界用黑色实线表示。

function L = softmaxLog(X,W) % L(n,:) = log softmax(W * X(n,:)') % This file is from pmtk3.googlecode.com eta = X*W; Z = sum(exp(eta), 2); nclasses = size(eta,2); L = eta - repmat(log(Z), 1, nclasses); end

这段代码实现了 softmax 函数的对数形式 `softmaxLog`。

该函数的输入参数包括：
- `X`：输入矩阵，大小为 N-by-D，其中 N 是样本数量，D 是输入变量的维度；
- `W`：权重矩阵，大小为 D-by-C，其中 C 是输出类别的数量。

函数的输出是一个矩阵 `L`，大小为 N-by-C，表示对数 softmax 函数的结果。

在函数内部，首先计算乘积 `eta`，即输入矩阵 `X` 与权重矩阵 `W` 的点积。

然后，计算每个样本的 softmax 函数分母 `Z`，通过对乘积 `eta` 按行进行指数运算，并求和。

接下来，获取输出类别的数量 `nclasses`。

最后，计算对数 softmax 函数的结果 `L`。首先计算乘积 `eta` 减去 log(Z) 的结果，并使用 repmat 函数复制 log(Z) 到与乘积 `eta` 相同的大小。然后将结果赋值给 `L`。

这段代码的作用是计算输入矩阵经过 softmax 函数后的对数概率。

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