%% clear;clc; load mtlb; %首先进行STFT变换 [S,F,T,P]=spectrogram(mtlb,1024,1023,1024); figure(1); subplot(211); % plot(mtlb/max(abs(mtlb)));grid on;title('signal of mtlb') plot(mtlb/abs(mtlb));grid on;title('signal of mtlb') subplot(212); mesh(abs(S)); title('Result Of Stft'); %然后进行谱峰频率图绘制 figure(2); [fre_max,index]=max(abs(S),[],1);%记录每一帧谱峰所对应的频率 index2=1:size(S,2); stem3(index,index2,fre_max); grid on;title('peaks'); %采用滤波器法重建mtlb信号 WL=1024;%窗长 N=512;%512点DFT M=1024;%语音帧的大小 IN=mtlb;L=length(IN);window=hann(WL);Mod=M-mod(L,M);Q=(L+Mod)/M; IN=[IN;zeros(Mod,1)]/max(abs(IN));%归一化 OUT=zeros(length(IN),1); X=zeros(M,(N/2+1)); Z=zeros(WL-1,(N/2+1)); t=(0:M-1)'; WN1=zeros(M,(N/2+1)); WN2=zeros(M,(N/2+1)); for k=1:(N/2+1) w=2*pi*i*(k-1)/N; WN1(:,k)=exp(-w*t); WN2(:,k)=exp(w*t); end for p=1:Q R=IN((p-1)*M+1:p*M); for k=1:(N/2+1) x=R.*WN1(:,k); [X(:,k),Z(:,k)]=filter(window,1,x,Z(:,k));%加窗滤波，stft变换 end X1=X.*WN2; A=zeros(M,1); for j=2:(N/2) A=A+X1(:,j); end Y((p-1)*M+1:p*M)=2*real(A)+real(X1(:,1)+X1(:,65));%求和 end OUT=Y(1:L)/max(abs(Y)); figure(3); plot(OUT);

利用傅里叶变换对谐波进行分析 MATLAB程序.docx

傅里叶变换在电力系统中的应用在电力系统中，谐波电流的出现已经有很多年了。过去，谐波电流是由电气化铁路和工业的直流调速传动装置所用的，由交流变换为直流电的水银整流器所产生的。近年来，产生谐波的设备类型...

clc.rar_pair95p_一维热传导_一维热传导_热_热传导

标题中的“clc.rar_pair95p_一维热传导_一维热传导_热_热传导”可能指的是一个关于一维热传导问题的研究或教程资料，其中“pair95p”可能是一个特定的计算参数或者代码版本的标识。在描述中提到了“一维热传导模型...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; % 定义频率范围 omg=2pif; % 计算角频率 lu=0.175; % 波长 c=350; % 声速 v=1./cos(omg*lu/c); % 计算声波的速度 plot(f,abs(v)); % 绘制频率与速度之间的关系图像 load mtlb; % 载入数据 F=50; % 每个数据块的长度 M=0; K=5; % 聚类数 Y=buffer(mtlb,F,M)'; % 按照每个数据块的长度将数据分块 [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); % 对数据进行聚类 Temp=; rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);解释代码并补全

这段代码首先进行声学信号处理，包括频率和角频率的计算、声波速度的计算和绘图，以及载入声音数据 mtlb。然后通过 buffer 函数将数据按照每个数据块的长度分块，并将其转置后存储在 Y 中。最后调用 kmeans ...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2pif; lu=0.175;c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb;F=50;M=0;K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine');解释代码

这段代码首先通过 load 函数载入了一个名为 mtlb 的数据，然后定义了每个数据块的长度 F、聚类数 K 等参数。接着调用了 buffer 函数将数据按照每个数据块的长度分块，并将其转置后存储在 Y 中。最后调用...

%数据加载 clear clc load iris.dat; %importdata('iris.dat') %数据预处理 A1=randsample(150,118,false); trainData1=iris(A1,:) A2=randsample(150,32,false); testData1=iris(A2,:) save('trainData1.txt','trainData1','-ascii'), save('testData1.txt','testData1','-ascii'), [f1,f2,f3,f4,class]=textread('trainData1.txt','%f%f%f%f%f',150); [imput,minI,maxI]=premnmx([f1,f2,f3,f4]'); %创建神经网络 s=length(class); output=zeros(s,3); for i=1:s output(i,class(i))=1; end %设置训练参数 net=newff(minmax(input),[10 3],{'logsig','logsig'},'traingdx'); net.trainparam.show=50;%显示中间结果的周期 net.trainparam.epochs=500;%最大迭代数（学习次数） net.trainparam.goal=0.01;%学习速率 net.trainparam.lr=0.01;%学习效率 net=train(net,input,output); %开始测试 [t1,t2,t3,t4,c]=textread('testData1.txt','%f%f%f%f%f',150); [textInput,minI,maxI]=premnmx([t1,t2,t3,t4]'); Y=sim(net,textInput); [s1,s2]=size(Y); hiNum=0; for i=1:s2; [m,Index]=max(Y(:,i)); if(Index==c(i)) hiNum=hiNum+1; end end %统计识别率

clear clc load iris.dat; % 随机分割训练集和测试集 A1 = randsample(150, 118, false); trainData1 = iris(A1, :); A2 = setdiff(1:150, A1); testData1 = iris(A2, :); save('trainData1.txt', 'trainData1', '-...

clc;clear; load mtlb; % 离散小波变换 [c,l] = wavedec(mtlb,4,'db4'); % 将信号分解成4层，选用db4小波基 % 计算每个子带信号的能量分布 for i=1:4 a = wrcoef('a',c,l,'db4',i); % 重构第i层低频信号 d = wrcoef('d',c,l,'db4',i); % 重构第i层高频信号 a_rms(i) = rms(a); % 计算低频信号RMS值 d_rms(i) = rms(d); % 计算高频信号RMS值 end % 提取特征参数 energy_ratio = d_rms ./ a_rms; % 频带能量比 center_freq = centfrq('db4',1:4)/fs; % 频带中心频率 % 显示结果 disp('Feature parameters:'); disp(['Energy ratio: ', num2str(energy_ratio)]); disp(['Center frequency: ', num2str(center_freq)]);报错错误使用 centfrq iter 应为标量。出错 centfrq (第 36 行) validateattributes(iter, {'numeric'}, ... 出错 dazuoye (第 40 行) center_freq = centfrq('db4',1:4)/fs; % 频带中心频率

load mtlb; fs = 8000; % 定义采样率 [c,l] = wavedec(mtlb,4,'db4'); for i=1:4 a = wrcoef('a',c,l,'db4',i); d = wrcoef('d',c,l,'db4',i); a_rms(i) = rms(a); d_rms(i) = rms(d); end energy_ratio ...

%% 读取l1,l2中点的坐标进行平面拟合,求出平面方程参数 %12-18 clc; clear all; %

在MATLAB中，可以使用函数polyfitn来进行平面拟合。首先，我们需要先读取l1和l2中点的坐标数据。假设l1和l2中点的坐标分别存储在两个矩阵l1和l2中。然后，我们可以将l1和l2中点的坐标数据合并为一个大矩阵，...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2pif; lu=0.175; c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb; F=50; M=0; K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); Temp = C(idx,:); rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);代码注释

load mtlb; % 定义缓冲区大小 F 和重叠方式 M，使用 buffer 函数将数据分割成多个缓冲区， % 使用 kmeans 函数对这些缓冲区进行聚类，将聚类结果存储在 rmtlb 变量中 F = 50; M = 0; K = 5; Y = buffer(mtlb,F,M)';...

function pde1_2() clear,clc close all x=0:0.05:1; %sol横坐标对应x % y=0:0.05:1 ; t=0:0.05:2; %%sol纵坐标对应t m=0; sol=pdepe(m, @pdefun, @pdeinit, @pdebound , x, t ); figure(1) surf(x,t,sol) figure(2) plot(x, sol(end,:)) %t=2 title( 't=2') end %pde函数 function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=pi^2; f=du; s=0; end %边界条件 function [pa,qa,pb,qb]=pdebound(xa,ua, xb, ub ,t) qa=0; %u(0,t) qb=1 ; %u(1,t) pa=ua; %du(0,t) pb=pi*exp(-t); %du(1,t) end错误在哪

function [pa,qa,pb,qb]=pdebound(xa,ua,xb,ub,t) qa = 0; % 左端点处的边界条件 pa = ua; % 左端点处的边界条件 qb = 1; % 右端点处的边界条件 pb = pi*exp(-t); % 右端点处的边界条件 end 修改后，代码...

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

1. % % 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行：这部分代码用于清空 MATLAB 的环境变量、关闭图窗、清空变量以及清空命令行，以确保开始时的...

clc clear all %load shuju.txt data = importdata('180shuju.txt'); % 训练集 p_train=data(1:end,1:4); t_train=data(1:end,5); % 测试集 p_test=data(13:end,1:4); t_test=data(13:end,5); %p_train =shuju; %load jieguo.txt %t_train =jieguo'; %load ceshuju.txt %p_test =ceshuju; %load cejieguo.txt %t_test =cejieguo'; %% 数据归一化 % 训练集 [pn_train,inputps] = mapminmax(p_train'); pn_train = pn_train'; pn_test = mapminmax('apply',p_test',inputps); pn_test = pn_test'; % 测试集 [tn_train,outputps] = mapminmax(t_train'); tn_train = tn_train'; tn_test = mapminmax('apply',t_test',outputps); tn_test = tn_test'; X=pn_train; Y=tn_train; % 遗传算法优化结构参数 lb = [0.01,0.01,1]; % 参数下界 ub = [100,10,4]; % 参数上界 nvars = 3; % 参数个数 fitnessfcn= @(x)svm_fitness(x,X, Y); % 目标函数 options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'StallGenLimit', 20); % 设置遗传算法参数 [xl, fval] = ga(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [],lb,ub, [], options); model = svmtrain(Y, X, ... sprintf('-s 0 -t %d -c %f -g %f', xl(3), xl(1), xl(2))); % 使用最优参数训练支持向 %% SVM仿真预测 [Predict_1,error_1,preb1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model); [Predict_2,error_2,preb2] = svmpredict(tn_test,pn_test,model);

建议您先检查一下 svm_fitness 函数的实现是否正确，以及数据是否符合 SVM 的要求（例如是否线性可分、是否存在噪声等），再进行调试和优化。同时，您也可以尝试调整遗传算法的参数以获得更好的结果。

修改这段代码，把excel文件2011导入matlab中 clear;clc load E:/数学建模课程文件/第一次模拟/2011 % 主成分聚类 % load data2.mat % 主成分回归

clear; clc; filename = 'E:\数学建模课程文件\第一次模拟\2011.xlsx'; data = xlsread(filename); 这段代码首先清除MATLAB工作空间中的所有变量，然后加载Excel文件"2011.xlsx"中的数据并存储在名为"data"的...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

这段代码是MATLAB代码，主要实现的是对一些变量进行赋值操作。其中： % clc：清空命令窗口 % clear all：清除所有变量 % a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值...

clear clc t= -100:0.001:100; % 初值：增量：终值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

- max = max(f(t)) 计算函数 f 在 t 中的最大值。 - min = min(f(t)) 计算函数 f 在 t 中的最小值。完整代码如下： matlab clear clc t = -100:0.001:100; syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); ...

%矩形波尺度变换 clc; clear; close all; t = -4:0.01:4; T = 1; f = rectpuls(t, T); ft1 = rectpuls(4t, T); ft2 = rectpuls(1/4t, T); subplot(3, 1, 1); plot(t, f); title('f(t)'); axis([-4 4 -0.5 1.5]); subplot(3, 1, 2); plot(t, ft1); title('f(4t)'); axis([-4 4 -0.5 1.5]);

首先定义了时间轴 t，矩形波的周期 T，以及原始的矩形波 f(t)。然后又定义了两个新的矩形波，它们的周期分别是原始矩形波的 1/4 和 4 倍。最后用 subplot 函数将三个矩形波画在同一个图像窗口中，方便比较它们的变化...

给以下代码添加注释：clear all; clc; A = input('请输入对阵矩阵A：'); [T,D] = quadraticForm(A); disp("T = "); disp(T); disp("D = "); disp(D); function [T,D] = quadraticForm(A) n = size(A,1); T = eye(n); D = zeros(n); for k = 1:n-1 % 判断是否需要进行变换 if A(k+1,k) ~= 0 % 计算变换矩阵 [c,s] = givens(A(k,k),A(k+1,k)); G = [c s; -s c]; % 更新A和T A([k k+1],k:n) = G'A([k k+1],k:n); T(:,[k k+1]) = T(:,[k k+1])G; end end for i = 1:n D(i,i) = sign(A(i,i)); if D(i,i) == 0 D(i,i) = 1; end end T = T'; D = Ddiag(abs(diag(A))); end function [c,s] = givens(a,b) % 计算Givens变换矩阵的元素c和s if b == 0 c = 1; s = 0; elseif abs(b) > abs(a) t = -a/b; s = 1/sqrt(1+t^2); c = st; else t = -b/a; c = 1/sqrt(1+t^2); s = c*t; end end

clear all; clc; % 获取用户输入的对阵矩阵A A = input('请输入对阵矩阵A：'); % 调用quadraticForm函数，计算出T和D [T,D] = quadraticForm(A); % 输出计算结果T和D disp("T = "); disp(T); disp("D = ");...

错误使用 plot 数据的维度不能超过二维。出错 untitled (第 22 行) plot(S);%% close all; clc; clear all; %% img = imread('GZY.jpg'); imshow(img); title('original image'); % 计算傅里叶变换 img_F = fft2(img); [M, N] = size(img); s = sum(abs(img_F(1:M, 1:N))); % 行求和 s = sum(s); % 列求和 ave = s / (M * N); disp(['average value of image is: ',num2str(ave)]); S = log(1 + abs(img_F)); figure; plot(S); title('二维图像显示幅度谱'); x = 0:1:255; y = 0:1:255; [x, y] = meshgrid(x, y); figure; mesh(S); title('三维图像显示幅度谱'); img_Q = angle(img_F); figure; plot(img_Q); title('二维图像显示相位谱'); x = 0:1:255; y = 0:1:255; [x, y] = meshgrid(x, y); figure; mesh(img_Q); title('三维图像显示相位谱');

您好！根据您的描述，问题出在第 22 行的 plot(S) 上，错误是因为数据的维度不能超过二维。...如果您想要显示幅度谱的图像，可以尝试使用 imshow(S) 或者 imagesc(S) 函数进行显示。如果您有其他问题，请随时提问。

%% clc; clear; close all; %% filename = 'demo-1'; im = imread([filename, '.jpg']); [u, v] = size(im); figure;subplot(221);imshow(im);title('原始图像');axis on h=double(im); t=1; a=0.1; b=0.1; %中心化 for i=1:u for j=1:v im(i,j)=im(i,j)(-1)^(i+j); end end F = fft2(im); F=double(F); x=-1u/2:u/2; x(x==0)=[]; y=-1v/2:v/2; y(y==0)=[]; for i=1:length(x) for j=1:length(y) v=pi(x(i)a+y(j)b); if v==0 v=110^-10; h(i,j)=(t/v)sin(v)exp(1)^(-1iv); else h(i,j)=(t/v)sin(v)exp(1)^(-1iv); end end end S=F.h; S = ifft2(S); subplot(222);imshow(S,[]);axis on %% SNR = 100;%信噪比 N = randn(size(S)); S_var = var(S(:)); ratio = S_var/SNR; N = sqrt(ratio)*N; noisF = S+N; 补充上述matlab代码在不调用内部函数的条件下实现维纳滤波还原原图像

这段代码首先读取图像并进行运动模糊处理，然后进行频域滤波操作以还原模糊图像。接下来，根据给定的信噪比，添加高斯噪声，并使用维纳滤波方法对加噪声的图像进行还原处理。请注意，该代码中的 Wiener 滤波器是...

clc clear wanhao=[158,204 180,146 206,129,174]; zongshu=[158,204,184,153,211,136,187]; P=[]; P0=1; a=1:1:20; b=1:1:20; [a,b] = meshgrid(a,b); for t=1:1:7 r = exp(-1(t./a).^b); Ni=zongshu(t); Nr=wanhao(t); P=binopdf(Nr,Ni,r); P0=P0.P; end mesh(a,b,P0); % % plot(a,b,P0);

这段代码是在 MATLAB 中运行的，它的作用是绘制一个三维图形，其中 x 轴和 y 轴是 a 和 b 的取值范围（1 到 20），z 轴是 P0 的值，P0 的计算过程是通过计算每个 t 对应的概率 P，然后将所有概率相乘得到的。...

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clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2pif; lu=0.175;c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb;F=50;M=0;K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine');解释代码

%% 读取l1,l2中点的坐标进行平面拟合,求出平面方程参数 %12-18 clc; clear all; %

clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2*pi*f; lu=0.175; c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb; F=50; M=0; K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); Temp = C(idx,:); rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);代码注释

修改这段代码，把excel文件2011导入matlab中 clear;clc load E:/数学建模课程文件/第一次模拟/2011 % 主成分聚类 % load data2.mat % 主成分回归

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

clear clc t= -100:0.001:100; % 初值： 增量： 终 值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

%矩形波尺度变换 clc; clear; close all; t = -4:0.01:4; T = 1; f = rectpuls(t, T); ft1 = rectpuls(4*t, T); ft2 = rectpuls(1/4*t, T); subplot(3, 1, 1); plot(t, f); title('f(t)'); axis([-4 4 -0.5 1.5]); subplot(3, 1, 2); plot(t, ft1); title('f(4t)'); axis([-4 4 -0.5 1.5]);

clc clear wanhao=[158,204 180,146 206,129,174]; zongshu=[158,204,184,153,211,136,187]; P=[]; P0=1; a=1:1:20; b=1:1:20; [a,b] = meshgrid(a,b); for t=1:1:7 r = exp(-1*(t./a).^b); Ni=zongshu(t); Nr=wanhao(t); P=binopdf(Nr,Ni,r); P0=P0.*P; end mesh(a,b,P0); % % plot(a,b,P0);

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clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2pif; lu=0.175; c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb; F=50; M=0; K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); Temp = C(idx,:); rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);代码注释

clear clc t= -100:0.001:100; % 初值：增量：终值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

%矩形波尺度变换 clc; clear; close all; t = -4:0.01:4; T = 1; f = rectpuls(t, T); ft1 = rectpuls(4t, T); ft2 = rectpuls(1/4t, T); subplot(3, 1, 1); plot(t, f); title('f(t)'); axis([-4 4 -0.5 1.5]); subplot(3, 1, 2); plot(t, ft1); title('f(4t)'); axis([-4 4 -0.5 1.5]);

clc clear wanhao=[158,204 180,146 206,129,174]; zongshu=[158,204,184,153,211,136,187]; P=[]; P0=1; a=1:1:20; b=1:1:20; [a,b] = meshgrid(a,b); for t=1:1:7 r = exp(-1(t./a).^b); Ni=zongshu(t); Nr=wanhao(t); P=binopdf(Nr,Ni,r); P0=P0.P; end mesh(a,b,P0); % % plot(a,b,P0);