v=randn(1,num);
时间: 2023-09-25 11:08:59 浏览: 37
这段代码使用 MATLAB 中的 randn 函数生成了一个包含 num 个随机数的数组 v。randn 函数会生成服从标准正态分布(均值为 0,方差为 1)的随机数。
在这里,它生成了一个大小为 1xnum 的数组 v,并将每个元素初始化为标准正态分布的随机数。每次运行代码,v 数组中的值都会随机变化。
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clear clc tic %%%%%%%%产生输入序列%%%%%%%% x=[1,1,0,1,1,0,1,0,1]; %initial value a1=-1.5; a2=0.7; b1=1.0; b2=0.5; c1=-0.8; c2=0.6; num=8000; %n为脉冲数目 M=[]; %存放M序列,其作为输入 for i=1:num temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end u=M; %%%%%%%%产生噪声序列%%%%%%%% v=randn(1,num); e(1)=0; e(2)=0; for i=3:num e(i)=v(i)+c1*v(i-1)+c2*v(i-2); end %%%%%%%%产生观测序列%%%%%%%% z=zeros(num,1); z(1)=0; z(2)=0; for i=3:num z(i)=-a1*z(i-1)-a2*z(i-2)+b1*u(i-1)+b2*u(i-2)+e(i); end %%%%%%%%设置初始值%%%%%%%% P=100*eye(4); Theta=zeros(4,num); x(1)=0; x(2)=0; for i=3:num H=[-z(i-1);-z(i-2);u(i-1);u(i-2)]; H_SA=[-x(i-1);-x(i-2);u(i-1);u(i-2)]; K=P*H_SA/(1+H'*P*H_SA); Theta(:,i)=Theta(:,i-1)+K*(z(i)-H'*Theta(:,i-1)); P=(eye(4)-K*H')*P; x(i)=H_SA'*Theta(:,i); end figure(1) plot(Theta(1,:),'b'); hold on plot(Theta(2,:),'r'); plot(Theta(3,:),'k'); plot(Theta(4,:),'g'); legend('a1','a2','b1','b2'); hold off
根据你提供的代码,这段代码是用MATLAB实现了一个基于最小二乘法的参数估计算法。该算法用于估计线性系统的参数,通过观测序列和输入序列来求解系统的参数。
代码的主要步骤如下:
1. 生成输入序列 M,这里使用了一个带有反馈的移位寄存器来产生 M 序列。
2. 生成噪声序列 v,使用 randn 函数生成均值为0、方差为1的高斯噪声。
3. 生成观测序列 z,通过线性系统的差分方程来计算 z 的值。
4. 设置初始值 P 和 Theta,P 是协方差矩阵,Theta 是参数估计值。
5. 进行递推计算,通过递推公式来更新参数估计值和协方差矩阵。
6. 绘制参数估计结果的图像。
最后,通过绘制图像可以看到参数 a1、a2、b1、b2 的估计结果。
请注意,这段代码仅是一个例子,具体应用中可能需要根据实际情况进行修改和调整。
class ThreeLayerConvNet(object): def __init__(self, input_dim=(3, 32, 32), num_filters=32, filter_size=7, hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-3, reg=0.0, dtype=np.float32): self.params = {} self.reg = reg self.dtype = dtype # Initialize weights and biases C, H, W = input_dim self.params['W1'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters, C, filter_size, filter_size) self.params['b1'] = np.zeros(num_filters) self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters * H * W // 4, hidden_dim) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim) self.params['W3'] = weight_scale * np.random.randn(hidden_dim, num_classes) self.params['b3'] = np.zeros(num_classes) for k, v in self.params.items(): self.params[k] = v.astype(dtype)用于mnist识别中,应该怎么修改
将这个ThreeLayerConvNet类用于MNIST数据集的识别任务,需要对其进行一些修改:
1. 输入数据的形状不同。MNIST数据集中,输入数据的形状为(1, 28, 28),所以需要将ThreeLayerConvNet的初始化函数中的input_dim改为(1, 28, 28)。
2. 输出的类别数不同。MNIST数据集中,共有10个类别,所以需要将ThreeLayerConvNet的初始化函数中的num_classes改为10。
3. 参数初始化的方式可能需要修改。由于MNIST数据集中的输入数据更小,所以可以适当减小weight_scale的值,使得参数初始化更加合适。此外,可以考虑使用其他的参数初始化方法,比如Xavier初始化。
下面是修改后的代码:
```python
class ThreeLayerConvNet(object):
def __init__(self, input_dim=(1, 28, 28), num_filters=32, filter_size=7,
hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-4, reg=0.0,
dtype=np.float32):
self.params = {}
self.reg = reg
self.dtype = dtype
# Initialize weights and biases
C, H, W = input_dim
self.params['W1'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters, C, filter_size, filter_size)
self.params['b1'] = np.zeros(num_filters)
self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters * H * W // 4, hidden_dim)
self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim)
self.params['W3'] = weight_scale * np.random.randn(hidden_dim, num_classes)
self.params['b3'] = np.zeros(num_classes)
for k, v in self.params.items():
self.params[k] = v.astype(dtype)
```
需要注意的是,这只是对ThreeLayerConvNet类进行了最基本的修改,还需要根据具体的任务进行进一步的调整和改进。