l =diag(ones(cn) ) 这个代码是什么意思

时间: 2023-09-03 17:25:27 浏览: 152
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jacobi(A,b):用JACOBI数值方法计算矩阵Ax = B的结果的代码-matlab开发

### 回答1： 这段代码表示创建一个对角矩阵，该对角矩阵的对角元素全部为1，对角矩阵的阶数由变量 "cn" 指定。其中 "diag" 函数表示创建对角矩阵，"ones" 函数表示创建全1矩阵，并将其作为对角矩阵的对角元素。 ### 回答2： 这段代码的意思是创建一个对角矩阵l，对角线上的元素都是1。具体来说，ones(cn)表示创建一个由1组成的长度为cn的行向量，diag()是求对角矩阵的函数，将行向量转换为对角矩阵。所以，l = diag(ones(cn))的意思是创建一个对角线上的元素全为1的cn阶对角矩阵l。 ### 回答3： 这段代码是在MATLAB中定义一个矩阵l。diag函数用于创建一个对角线上元素为1的方阵。参数ones(cn)表示创建一个由1组成的行向量，其中cn是一个整数。这个行向量由cn个1组成。然后，diag函数将这个行向量作为对角线上的元素放入方阵l中。 简而言之，这段代码的意思是创建一个大小为cn×cn的方阵l，对角线上的元素全部为1。
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b = diag(ones(5)); x = a\b; 2. **使用 LU 分解**： - LU 分解是一种将矩阵分解为一个下三角矩阵 L 和一个上三角矩阵 U 的方法。这种方法常用于求解线性方程组，因为它可以减少计算复杂度。 - 示例代码：...
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常用数学软件教程 032 第3章 MATLAB使用基础 第2节 数值矩阵.pdf

- diag(a,k)：根据向量a创建主对角线元素为a，右移k列的矩阵。 - rand(n)：生成n阶的均匀分布随机方阵。 - rand(m,n)：生成m×n的均匀分布随机矩阵。 - randn(n)：生成n阶正态分布的随机方阵。 - ...
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MATLAB的一些代码

这段代码展示了如何生成一个带有特定振幅、频率和相位的正弦波，并绘制出该波形。 #### 二、正弦波加法 可以使用sin函数结合其他数学操作来生成更复杂的波形。例如，生成表达式 \(y = 2\sin(x) + 4\) 的波形： ...

修改function [x, iter] = jacobi(A, b, x0, tol, max_iter) function main() n = 10; % 矩阵维度 A = generatePentaDiagonalMatrix(n); % 生成五对角矩阵 x0 = zeros(n, 1); % 初始向量 b = ones(n, 1); % 右端向量 tol = 1e-6; % 迭代误差要求 % 使用Jacobi迭代法求解 [x_jacobi, iter_jacobi] = jacobi(A, b, x0, tol, 1000); fprintf("Jacobi迭代法 - 迭代次数: %d\n", iter_jacobi); % 使用Gauss-Seidel迭代法求解 end function A = generatePentaDiagonalMatrix(n) % 生成五对角矩阵 diag_main = 3 * ones(n, 1); diag_sub = -1/2 * ones(n-1, 1); diag_super = -1/2 * ones(n-1, 1); diag_sub_sub = -1/4 * ones(n-2, 1); diag_super_super = -1/4 * ones(n-2, 1); A = diag(diag_main) + diag(diag_sub, -1) + diag(diag_super, 1) + diag(diag_sub_sub, -2) + diag(diag_super_super, 2); end n = size(A, 1); x = x0; iter = 0; while iter < max_iter x_new = zeros(n, 1); for i = 1:n x_new(i) = (b(i) - A(i, [1:i-1, i+1:n]) * x([1:i-1, i+1:n])) / A(i, i); end if norm(x_new - x) < tol break; end x = x_new; iter = iter + 1; end if iter == max_iter disp("Jacobi迭代法未收敛！"); end end

A = diag(diag_main) + diag(diag_sub, -1) + diag(diag_super, 1) + diag(diag_sub_sub, -2) + diag(diag_super_super, 2); end 在main函数中，我添加了使用Gauss-Seidel迭代法求解的部分。你可以根据需要...

优化以下代码% 设置参数 t = 0.03; % 时间范围，计算到0.03秒 x = 1; y = 1; % 空间范围，0-1米 m = 320; % 时间t方向分320个格子 n = 32; % 空间x方向分32个格子 k = 32; % 空间y方向分32个格子 ht = t / (m - 1); % 时间步长dt hx = x / (n - 1); % 空间步长dx hy = y / (k - 1); % 空间步长dy hx2 = hx^2; hy2 = hy^2; % 初始化矩阵 u = zeros(m, n, k); % 设置边界 [x, y] = meshgrid(0:hx:1, 0:hy:1); u(1, :, :) = sin(4 * pi * x) + cos(4 * pi * y); % 按照公式进行差分 for ii = 1 : m - 1 u_prev = u(ii, :, :); u_next = u_prev; for kk = 2 : k - 1 u_prev_k = u_prev(:, kk); u_next_k = u_next(:, kk); u_prev_kk_1 = u_prev(:, kk + 1); u_prev_kk_1(1) = u_prev_k(1); u_prev_kk_1(end) = u_prev_k(end); u_prev_kk_2 = u_prev(:, kk - 1); u_prev_kk_2(1) = u_prev_k(1); u_prev_kk_2(end) = u_prev_k(end); A = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2 * diag(ones(n - 2, 1)) + diag(ones(n - 3, 1), -1); B = diag(ones(n - 3, 1), 1) + diag(ones(n - 3, 1), -1) + 2 * diag(ones(n - 2, 1)); C = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2 * diag(ones(n - 2, 1)) + diag(ones(n - 3, 1), -1); D = u_prev_kk_1 / hy2; E = u_prev_kk_2 / hy2; F = u_prev_k / hx2 + 1 / ht; G = u_prev_k / hx2 - 1 / ht; H = u_prev_kk_1 / hy2 + u_prev_kk_2 / hy2 + 1 / ht; I = u_prev_kk_1 / hy2 + u_prev_kk_2 / hy2 - 1 / ht; K = B - ht * F; L = B + ht * G; M = A + ht * D; N = C - ht * E; u_next(:, 2 : end - 1, kk) = thomas(K, M, N, H); u_next(:, 2 : end - 1, kk) = thomas(L, N, M, I); end u(ii + 1, :, :) = u_next; end % 绘制图像 parfor i = 1 : m figure(1); mesh(x, y, reshape(u(i, :, :), [n k])); axis([0 1 0 1 -2 2]); end % Thomas 算法求解三对角线性方程组 function x = thomas(A, B, C, D) n = length(D); for k = 2 : n m = A(k) / B(k - 1); B(k) = B(k) - m * C(k - 1); D(k) = D(k) - m * D(k - 1); end x(n) = D(n) / B(n); for k = n - 1 : -1 : 1 x(k) = (D(k) - C(k) * x(k + 1)) / B(k); end end

A = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2 * diag(ones(n - 2, 1)) + diag(ones(n - 3, 1), -1); B = diag(ones(n - 3, 1), 1) + diag(ones(n - 3, 1), -1) + 2 * diag(ones(n - 2, 1)); C = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2...

详细解释这份代码生成的图的横坐标与纵坐标之间的联系% 定义系统参数 R1 = 1; R2 = 2; C = 1; L = 1; % 定义状态空间模型 A = [-1/(R1*C) 0; 0 -1/(R2*C)]; B = [1/(R1*C); 0]; C = [1 0; 0 1]; D = 0; % 定义初始状态和观测噪声方差 x0 = [10; 10]; P0 = diag([100 100]); Q = diag([0.1 0.1]); R = diag([10 10]); % 生成观测数据 t = 0:0.1:10; u = ones(size(t)); v1 = randn(size(t))*sqrt(R(1,1)); v2 = randn(size(t))*sqrt(R(2,2)); y1 = zeros(size(t)); y2 = zeros(size(t)); x = x0; P = P0; for i=1:length(t) x = A*x + B*u(i) + sqrt(Q)*randn(2,1); y = C*x + [v1(i); v2(i)]; y1(i) = y(1); y2(i) = y(2); end % 利用KF算法进行状态估计 x_hat = zeros(2,length(t)); x_hat(:,1) = x0; P_hat = P0; for i=2:length(t) % 预测步骤 x_hat(:,i) = A*x_hat(:,i-1) + B*u(i); P_hat = A*P_hat*A' + Q; % 更新步骤 K = P_hat*C' / (C*P_hat*C' + R); x_hat(:,i) = x_hat(:,i) + K*(C*x_hat(:,i) - [y1(i); y2(i)]); P_hat = (eye(2) - K*C)*P_hat; end % 绘制结果图像 figure; subplot(2,1,1); plot(t, y1, 'r', t, x_hat(1,:), 'b'); legend('真实值', '估计值'); title('节点5电压幅值状态估计'); xlabel('时间'); ylabel('电压幅值'); subplot(2,1,2); plot(t, y2, 'r', t, x_hat(2,:), 'b'); legend('真实值', '估计值'); title('节点6电压幅值状态估计'); xlabel('时间'); ylabel('电压幅值');

在这段代码中，生成的图有两个子图，每个子图有两个曲线。下面解释一下横坐标和纵坐标之间的联系： 第一个子图： - 横坐标：时间（t）表示。 - 纵坐标：电压幅值（y1）和状态估计值（x_hat(1,:)）表示。 第二个子...

for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:end注释这段matlab代码

这是一段MATLAB代码，用于模拟无线通信系统中的QAM16调制与解调、信道传输、信道估计、信道均衡、解交织和Viterbi译码等功能。其中的变量含义需要结合上下文才能确定，不过可以大致解释一下： - tx_time和tx_bits...

clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end利用上述代码构建一个新的代码，实现BER绘图，使其分别绘制两幅BER图，分别为有噪声和无噪声时，bits-option三种情况的BER

抱歉，我无法运行代码并生成图表。但是，我可以为您提供一个思路，帮助您实现绘制两幅BER图的功能。 首先，您需要在代码中添加绘图的部分。可以使用MATLAB中的plot函数来绘制BER曲线。在循环中，每次计算出一个SNR...

for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end仔细注释这段代码

这段代码是一个通信系统的仿真代码，用于模拟信道传输和解码过程。以下是对代码的详细注释： 1. 第一行是一个循环语句，对于每个传输时间点 tx_time，执行下列操作： for tx_time-l:648 2. 从交织器中取出...

请修改以下代码使它输出正确的结果不能报错：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def square_poten_well(x, N): L = 2 V0 = -1 mat_V = np.zeros((N, N)) for i, xx in enumerate(x): if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return [np.exp(1.0jkx[i]) for i in range(N)] def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128) for i in range(N): for j in range(N): G[i, j] = -1.0j / k * np.exp(1.0j * k * abs(x[i] - xp[j])) return G def change_of_var(node, weight, a, b, N): nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)] return nop, wp N = 298 # 节点的个数 a = -1.5 # 积分下限 b = 1.5 # 积分上限 k_vec = np.arange(0.5, 6.0) # 波数k的取值 x = np.linspace(a, b, N) dx = (b - a) / (N - 1) psi = np.zeros((len(k_vec), N)) for i, k in enumerate(k_vec): V = square_poten_well(x, N) phi_k = phi(k, x, N) G = Green_func(k, x, x, N) node, weight = np.polynomial.legendre.leggauss(N) node = np.flip(node, axis=0) weight = np.flip(weight, axis=0) xp, wp = change_of_var(node, weight, a, b, N) m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k)) psi[i] = np.abs(psi_k)**2 fig, ax = plt.subplots() for i, k in enumerate(k_vec): ax.plot(x, psi[i], label=f'k={k:.1f}') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('$|\psi|^2$') ax.legend() plt.show()

m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k)) psi[i] = np.abs(psi_k)**2 fig, ax = plt.subplots() for i, ...

for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y =Hx; noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+jrandn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'H+sigma2diag (ones(1,2)))H'; K_tilde =Wy; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end矩阵W的作用是什么

其中，'表示矩阵的转置，inv表示矩阵的逆，diag(ones(1,2))表示一个2x2的单位矩阵。计算得到的W用于对接收信号y进行解调得到K_tilde，再用K_tilde进行解调器输出符号的估计x_hat，用于后续的译码。

clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????，1:??????，2：?????？ hoise_option=1; 8% 0:??????，1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

这段MATLAB代码实现了一个通信系统的模拟。首先设置了一些参数，包括使用的编码方式、噪声选项、帧数、信噪比等。然后进入一个主循环，循环中对于每一帧数据，进行编码、交织、调制、信道传输、解调、反交织、译码等...

请将以下代码快合成一个完整的代码并添加代码绘图波函数随x的变化图像：function square_poten_well(x::Vector, N::Int) L = 2 V0 = -1 mat_V = zeros(N, N) for (i, xx) in enumerate(x) if abs(xx) <= L/2 mat_V[i, i] = V0 end end return mat_V end φ(k, x::Vector, N::Int) = [exp(1.0imkx[i]) for i in 1:N] function Green_func(k, x::Vector, xp::Vector, N::Int) G = ones(ComplexF64, N, N) for i in 1:N G[i, :] = [-1.0im / k * exp(1.0imkabs(x[i]-xp[j]) ) for j in 1:N] end return G end function change_of_var(node, weight, a, b, N) nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in 1:N] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in 1:N] return nop, wp end const N = 298 #节点的个数 const a = -1.5 #积分下限 const b = 1.5 #积分上限 const k_vec = 0.5:1:5.5 # 波数k的取值

完整的代码如下所示，其中包括了绘制波函数随x的变化图像的代码： julia using Plots function square_poten_well(x::Vector, N::Int) L = 2 V0 = -1 mat_V = zeros(N, N) for (i, xx) in enumerate(x) if...

请将以下零散的代码块修改为一个完整的Python代码并将最后的结果输出改为psi随x的变化图像：function square_poten_well(x::Vector, N::Int) L = 2 V0 = -1 mat_V = zeros(N, N) for (i, xx) in enumerate(x) if abs(xx) <= L/2 mat_V[i, i] = V0 end end return mat_V end φ(k, x::Vector, N::Int) = [exp(1.0imkx[i]) for i in 1:N] function Green_func(k, x::Vector, xp::Vector, N::Int) G = ones(ComplexF64, N, N) for i in 1:N G[i, :] = [-1.0im / k * exp(1.0imkabs(x[i]-xp[j]) ) for j in 1:N] end return G end function change_of_var(node, weight, a, b, N) nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in 1:N] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in 1:N] return nop, wp end const N = 298 #节点的个数 const a = -1.5 #积分下限 const b = 1.5 #积分上限 const k_vec = 0.5:1:5.5 # 波数k的取值

以下是将零散的代码块修改为一个完整的Python代码并将最后的结果输出改为psi随x的变化图像的代码： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def square_poten_well(x, N): L = 2 V0 = -1...

clc;clear;close all; pt = pcread('11-左水平尾翼上表面.pcd'); P = pt.Location; x = P(:,1); y = P(:,2); z = P(:,3); % 定义LSCM矩阵 L = [sum(x.^2),sum(x.*y),sum(x); sum(x.*y),sum(y.^2),sum(y); sum(x),sum(y),length(x)]; % 定义右侧向量 b = [sum(x.*z);sum(y.*z);sum(z)]; % 计算最小二乘解 a = inv(L)*b; % 定义曲面函数 f = @(x,y) a(1)*x.^2 + a(2)*x.*y + a(3)*x + a(4)*y.^2 + a(5)*y + a(6); % 绘制数据点和曲面 xx = min(x) :1 : max(x); yy = max(y) :-1: min(y); [X,Y] = meshgrid(xx, yy) ; Z = f(X,Y); scatter3(x,y,z,'filled') hold on surf(X,Y,Z) xlabel('X') ylabel('Y') zlabel('Z')。怎么改正

这段代码的问题是在最小二乘解的计算中使用了求逆运算，这样做不仅计算量大，而且容易出现数值不稳定的情况。可以使用奇异值分解（SVD）的方法来求解最小二乘解，代码如下： clc;clear;close all; pt = pcread('11-...

matlab实现平差代码

L = diag(ones(length(obs), 1) * sigma); % 观测误差矩阵 N = A' * L * L * A; % 正规方程系数矩阵 b = A' * L * L * (obs' - coe' * const); % 常数项矩阵 % 解正规方程 x = N \ b; % 输出结果 unknowns = x(1:...

帮我写一个sbm模型的MATLAB代码

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