A = [0 1; -5 -2]; B = [0; 1]; C = [1 0]; x0 = [2; 1]; t = 0:0.01:10; u = 0 * t; % 外部输入信号为0 sys = ss(A, B, C, 0); [y, t, x] = lsim(sys, u, t, x0); plot(t, y); xlabel('Time(s)'); ylabel('Output'); title('State Response'); 该matlab代码报错：when simulating the response to a specific input signal,the input data U must be a matrix of numeric values with at least two rows (samples) and without any NaN or Inf

这个错误是因为在调用 `lsim` 函数时，输入信号 `u` 应该是一个矩阵，并且至少要有两行（即至少要有两个采样点），而且不能包含任何 NaN 或 Inf。目前的代码中，输入信号 `u` 只是一个长度为 1001 的一维向量，所以需要将其转换为矩阵形式。可以使用 `repmat` 函数将该向量复制成至少有两行的矩阵，例如：

u = repmat(u, 2, 1);  % 将 u 复制成至少有两行的矩阵
[y, t, x] = lsim(sys, u, t, x0);

这样就可以消除该错误了。

相关问题

import numpy as np rows = int(input("输入行数：")) cols = int(input("输入列数：")) # 输入数据元素 data = [] for i in range(rows): row = [] for j in range(cols): value = float(input(f"输入元素[{i}, {j}]: ")) row.append(value) data.append(row) X0 = data m, n = X0.shape X1 = np.cumsum(X0) X1 = np.cumsum(X0) X2 = np.zeros((n-2, n)) for i in range(1, n-1): X2[i-1, i:] = X1[i] + X1[i+1] B = -0.5 * X2 t = np.ones((n-1, 1)) B = np.concatenate((B, t), axis=1) YN = X0[1:] P_t = YN / X1[:n-1] A = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), YN.T) a = A[0] u = A[1] c = u / a b = X0[0] - c X = str(b) + 'exp(' + str(-a) + 'k)' + str(c) equation = 'X(k+1)=' + X print(equation) k = np.arange(len(X0)) Y_k_1 = b * np.exp(-a * k) + c Y = Y_k_1[1:] - Y_k_1[:-1] XY = np.concatenate(([Y_k_1[0]], Y)) print(XY) CA = np.abs(XY - X0) Theta = CA XD_Theta = CA / X0 AV = np.mean(CA) R_k = (np.min(Theta) + 0.5 * np.max(Theta)) / (Theta + 0.5 * np.max(Theta)) P = 0.5 R = np.sum(R_k) / len(R_k) print(R) Temp0 = (CA - AV) ** 2 Temp1 = np.sum(Temp0) / len(CA) S2 = np.sqrt(Temp1) AV_0 = np.mean(X0) Temp_0 = (X0 - AV_0) ** 2 Temp_1 = np.sum(Temp_0) / len(CA) S1 = np.sqrt(Temp_1) TempC = S2 / S1 * 100 C = str(TempC) + '%' SS = 0.675 * S1 Delta = np.abs(CA - AV) TempN = np.where(Delta <= SS)[0] N1 = len(TempN) N2 = len(CA) TempP = N1 / N2 * 100 P = str(TempP) + '%'

这段代码是用来计算指数平滑模型的预测值和评估模型拟合优度的指标。具体来说，根据输入的行数和列数创建一个矩阵，并根据用户输入的元素值进行填充。然后，根据指数平滑模型的公式计算预测值，并将其打印出来。接下来，根据预测值和原始值计算预测误差、平均绝对误差、相对误差等指标，并将结果打印出来。

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def GM11(x0): x1 = x0.cumsum() z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1 , np.ones_like(z1),axis= 1) Yn = x0[1:].reshape((len(x0)-1,1)) [[a],[b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T,B)),B.T),Yn) #计算参数 f = lambda k: (x0[0]- b/a)*np.exp(-a*(k-1)) - (x0[0]- b/a)*np.exp(-a*(k-2)) delta = np.abs(x0 - np.array([f(i) for i in range(1,len(x0) + 1)])) C = delta.std()/x0.std() P = 1.0*(np.abs(delta = delta.mean()) < 0.6*745*x0.std()).sum()/len(x0) return f,a,b,x0[0],C,P

这是一个用于灰色预测的GM(1,1)模型的代码实现。GM(1,1)模型是一种基于灰色系统理论的预测方法，它适用于数据量较小、无法建立完整的数学模型、且具有一定规律性的数据序列预测。

该函数的输入是一个一维数组x0，表示待预测的数据序列。该函数的输出包括预测结果f、模型参数a和b、数据序列的首项x0[0]、预测误差比C和精度P。

具体的实现过程为：

1. 对原始数据进行累加，得到一次累加序列x1。

2. 计算均值生成矩阵z1。

3. 建立累加数据与均值的关系矩阵B。

4. 根据累加数据计算出一次微分序列Yn。

5. 使用最小二乘法计算出模型参数a和b。

6. 计算预测值f，并计算预测误差delta。

7. 计算预测误差比C和预测精度P。

8. 返回预测结果f、模型参数a和b、数据序列的首项x0[0]、预测误差比C和精度P。