Neweywest.t=function(xdata,ydata){ coeft.multi=function(x){ reg = lm(x ~ 1 + xdata) n=dim(xdata)[1]

时间: 2024-04-10 19:32:31 浏览: 92
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正交线性回归：以正交方式将线 y=p0+p1*y 拟合到数据集 (xdata,ydata)。-matlab开发

这段代码定义了一个名为`Neweywest.t`的，该函数接受两个参数`xdata`和`ydata`。 在函数内部，定义了一个名为`coeft.multi`的子函数，该子函数接受一个参数`x`。 在`coeft.multi`函数中，使用`lm`函数进行线性回归，其中自变量是`xdata`，因变量是`x`。 在这段代码中，还缺少一部分内容，可能是因为截断了。如果你有完整的代码，请提供完整的代码，我可以帮助你解释。
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1. **data**: 在C#中，data一词通常用于泛指程序中定义的变量和常量。它们存储在堆栈或堆中，由C#的垃圾回收机制自动管理。程序员可以通过static关键字来创建全局静态数据，或者在类中声明实例变量。 2. **...
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test_LM.zip_LEVMAR_LM_levenberg marquardt_lm.ref_marquardt

function [p,res_p]=test_LM(p0,xdata,ydata) this m-file is used to test the simplest Levenberg-Marquardt method Reference: A Brief Description of the Levenberg-Marquardt Algorithm Implemented by ...

Build+OutputBuild+target+'Target+l'compiling+main.+c...linking...Program+Size:+data=9.0+xdata=0+code

这是一个编译器的输出信息，其中包含了编译和链接的过程以及程序的大小。...程序的大小为data=9.0+xdata=0+code，其中data表示程序中的数据段大小，xdata表示扩展数据段大小，code表示代码段大小。

gyro_param_t GyroOffset; // 陀螺仪校准值 /** * @brief 陀螺仪零漂初始化 * 通过采集一定数据求均值计算陀螺仪零点偏移值。 * 后续 陀螺仪读取的数据 - 零飘值，即可去除零点偏移量。 */ void gyroOffsetInit(void) { GyroOffset.Xdata = 0; GyroOffset.Ydata = 0; GyroOffset.Zdata = 0; for (uint16_t i = 0; i < 100; ++i) { get_icm20602_gyro_spi(); // 获取陀螺仪角速度 GyroOffset.Xdata += icm_gyro_x; GyroOffset.Ydata += icm_gyro_y; GyroOffset.Zdata += icm_gyro_z; systick_delay_ms(5); // 最大 1Khz } GyroOffset.Xdata /= 100; GyroOffset.Ydata /= 100; GyroOffset.Zdata /= 100; } 其中gyro_param_t GyroOffset; 是什么，给它补充完整

它包含三个成员变量：Xdata、Ydata和Zdata，分别表示陀螺仪在X轴、Y轴和Z轴上的零偏值。在陀螺仪零漂初始化函数gyroOffsetInit中，通过采集一定数量的数据并求取均值，计算出陀螺仪的零偏值，并将其存储到GyroOffset...

帮我优化下方代码 let params = this.searchTwo let that = this getAction(this.url.industryAnalysis, params) .then((res) => { if (res.success) { if (res.result) { console.log(res.result, '产业运行======>>>>') this.eCenterChart.radar.indicator = res.result.xData.map((item) => { return { name: item, min: 0 } }) let i = 1 this.eCenterChart.series[0].data = res.result.data.map((item) => { if (item.label && item.label.length == 2) { item.label += '指标' } let list = [] for (let i in item.value) { list.push({ name: res.result.xData[i], value: item.value[i], unit: item.count[i] }) } if (i == 1) { that.firstnName = item.label that.firstIndicators = list } else if (i == 2) { that.secondName = item.label that.secondIndicators = list } i++ return { name: item.label, value: item.value } }) } } else { this.$message.warning(res.message) } }) .finally(() => {})

async function getData() { const { searchTwo: params } = this; try { const { success, result, message } = await getAction(this.url.industryAnalysis, params); if (success) { if (result) { console...

from itertools import cycle import matplotlib.pyplot as plt x=[] y=[] #可用的颜色和当前颜色 colors=cycle('rgbcmyk') color=next(colors) def onMonseclick(event): global color if event.button ==1: #单击鼠标左键，绘制新直线 x.append(event.xdata) y.append(event.ydata) if len(x)>1: plt.plot([x[-2],x[-1]],[y[-2],y[-1]],c=color,lw=2) plt.xticks(range(10)) plt.yticks(range(10)) elif event.button ==3: color=next(colors) elif event.button ==2: if ax.lines: del ax.lines[-1] x.pop() y.pop() event.canvas.draw() def onclose(event): print('cLosed') def onclear(event): if event.key =='c': ax.lines.clear() x.clear() y.clear() event.canvas.draw()哪有问题

ax.plot([x[-2], x[-1]], [y[-2], y[-1]], c=color, lw=2) ax.set_xticks(range(10)) ax.set_yticks(range(10)) elif event.button == 3: color = next(colors) elif event.button == 2: if ax.lines: del ...

colors=cycle('rgbcmyk') color=next(colors) def onMonseclick(event): global color if event.button ==1: #单击鼠标左键，绘制新直线 x.append(event.xdata) y.append(event.ydata) if len(x)>1: plt.plot([x[-2],x[-1]],[y[-2],y[-1]],c=color,lw=2) plt.xticks(range(10)) plt.yticks(range(10)) elif event.button ==3: color=next(colors) elif event.button ==2: if ax.lines: del ax.lines[-1] x.pop() y.pop() event.canvas.draw() def onclose(event): print('cLosed') def onclear(event): if event.key =='c': ax.lines.clear() x.clear() y.clear() event.canvas.draw()哪里有问题

ax.plot([x[-2], x[-1]], [y[-2], y[-1]], c=color, lw=2) elif event.button == 3: color = next(colors) elif event.button == 2: if ax.lines: del ax.lines[-1] x.pop() y.pop() ax.set_xticks(range...

float_list = float(data_list[0]) self.data.append(float_list) self.data = self.data[-50:] self.data_x = self.data_x + 1 self.data_line.setData(np.arange(len(self.data) + self.data_x), self.data)这个代码运行后报错 raise Exception("X and Y arrays must be the same shape--got %s and %s." % (self.xData.shape, self.yData.shape)) Exception: X and Y arrays must be the same shape--got (167,) and (50,).

根据您提供的代码，报错信息显示self.xData和self.yData的形状不一致，一个是(167,)，一个是(50,)。因为这里的setData方法的第一个参数是np.arange(len(self.data) + self.data_x)，这个参数是一个长度...

[num]=xlsread("shiyan7shuju.xlsx"); data.i=num(2:1000,6)'; data.r=num(2:1000,4)'; data.s=21893000-data.i-data.r; data.t = 1:999; % 定义SIR模型微分方程 sir = @(t,y,beta,gamma) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)]; % 初始化参数估计 beta0 = 0.5; gamma0 = 0.1; params0 = [beta0,gamma0]; % 使用最小二乘法来拟合SIR模型 params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t, [data.s; data.i; data.r]); beta = params(1); gamma = params(2); beta gamma代码出现如下错误：函数或变量 'y0' 无法识别。 出错 @(params,t)sir(t,y0,params(1),params(2)) 出错 lsqcurvefit (line 222) initVals.F = feval(funfcn_x_xdata{3},xCurrent,XDATA,varargin{:}); 原因: Failure in initial objective function evaluation. LSQCURVEFIT cannot continue. >>

根据错误信息，估计是在调用 sir 函数时出现了错误。变量 y0 没有被定义。...y0 = [data.s(1); data.i(1); data.r(1)]; 将其添加到 params 变量的计算之前即可。 这样应该可以解决问题。

解释以下代码：function [fitresult, gof] = pnfit(x, y) %CREATEFIT(X,Y) % Create a fit. % % Data for 'Fourier1' fit: % X Input : x % Y Output: y % Output: % fitresult : a fit object representing the fit. % gof : structure with goodness-of fit info. %% Fit: 'untitled fit 1'. [xData, yData] = prepareCurveData( x, y ); % Set up fittype and options. ft = fittype( 'fourier1' ); opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' ); opts.Display = 'Off'; opts.StartPoint = [0 0 0 3.82566990603041]; % Fit model to data. [fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft, opts ); % Plot fit with data. figure( 'Name', 'Fourier11' ); h = plot( fitresult, xData, yData ); legend( h, 'y vs. x', 'untitled fit 1', 'Location', 'NorthEast', 'Interpreter', 'none' ); % Label axes xlabel( 'x', 'Interpreter', 'none' ); ylabel( 'y', 'Interpreter', 'none' ); grid on

这段MATLAB代码是用于对给定的x和y数据进行Fourier级数拟合的。具体来说，代码中的函数pnfit(x, y)将输入的x和y数据作为参数，并返回拟合结果fitresult和拟合优度gof。 代码中的prepareCurveData(x, y)函数将x和y...

[C,h] = contour(X, Y, trc(X, Y), [1 1]); % w = h.LineWidth; h.LineWidth = 2; h.LineStyle = "-."; h.EdgeColor = "r"; h.FaceColor = "r"; 给绘制的曲线增加三角形标识

其中，xdata(1) 和 ydata(1) 表示曲线上的第一个点，你可以根据实际情况选择其他点。MarkerSize 参数控制三角形标识的大小，MarkerFaceColor 和 MarkerEdgeColor 分别设置填充颜色和边框颜色。

改错：function f=nihehanshu(x,xdata) f=x(1)*exp(xdata)+x(2)*xdata+x(3)*xdata.^3; end xdata=0:16/19:8; ydata=rand([1,20]); x0=[0,0,0]; [x,resnorm]=lsqcurvefit(@nihehanshu,x0,xdata,ydata);

f = x(1) * exp(xdata) + x(2) * xdata + x(3) * xdata.^3; end xdata = 0:16/19:8; ydata = rand([1,20]); x0 = [0, 0, 0]; [x, resnorm] = lsqcurvefit(@nihehanshu, x0, xdata, ydata);

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pylab import * #支持中文 plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' # 将x周的刻度线方向设置向内 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman'] plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' # 将y轴的刻度方向设置向内 data = pd.read_csv("D:\OneDrive\桌面\工作簿1.csv") xdata = data.loc[:, 'x'] ydata = data.loc[:, 'y'] plt.plot(xdata, ydata, color='blue', linewidth=1.2, mec='r', mfc='w', label=u'curve') # color可自定义折线颜色，marker可自定义点形状，label为折线标注 plt.legend() plt.xlabel(u'x-data', size=12) plt.ylabel(u'y-data', size=12) plt.show() 写出该段代码的设计思路

1. 导入 matplotlib.pyplot、pandas 和 pylab 模块。 2. 设置 matplotlib 的中文字体支持和刻度线方向设置。 3. 使用 pandas 模块读取 CSV 文件中的数据。 4. 从读取的数据中获取 x 和 y 轴的数据。 5. 使用 plt...

W=VideoWriter('旋转。avi'); X=0:0.01*pi:2*pi; mesh(X*5,Y*5,Z*5,'edgecolor','r') %太阳 hold on； plot3(11*cos(x),11*sin(x),0*x);%海王星 mesh(X+15,Y,Z); for t=0:0.01*pi:2*pi C8=[11*cos(t),11*sin(t),0];%海王星当前位置 o_e=o.children.children(8); o_e.XData=X+C(8); o_e.YData=Y+C(8); pause(0.0225) f=getframe; writeVideo(W,f) hold off end

这是一段 MATLAB 代码，可以生成一个旋转的太阳系模型视频。其中使用了 mesh 函数绘制了太阳和海王星的球体，使用 plot3 函数绘制了海王星的轨道，使用 for 循环和 getframe 函数实现了海王星围绕太阳旋转的动画效果...

哪有问题xdata=[0.02 0.02 0.06 0.06 0.11 0.11 0.22 0.22 0.56 0.56 1.10 1.10]; ydata=[76 47 97 107 123 139 159 152 191 201 207 200]; v=ones(1,length(ydata))./ydata; u=ones(1,length(xdata))./xdata; fun1=@(x,u) x(1)+x(2)*u; fun2=@(y,xdata)y(1)*xdata/(y(2)+xdata); x0=[1 1]; x=lsqcurvefit(fun1,x0,u,v) y(1)=1/x(1); y(2)=x(2)/x(1); fun1=lincurve(x,u); fun2=curve(y,xdata); plot(u,v,'rp',u,fun1) title('1/y与1/x的散点图和回归曲线') plot(xdata,ydata,'rp',xdata,fun2) title('y与x的散点图和回归曲线')

在fun1的定义中，缺少了一个乘号，应该改为 fun1=@(x,u) x(1)*x(2)*u; 在fun2的定义中，分母中的 xdata 和 y(2) 应该用乘号连接，应该改为 fun2=@(y,xdata) y(1)*xdata/(y(2)*xdata); 最后一行代码中，lincurve...

problem = createOptimProblem('lsqcurvefit',... 'objective', objectFun,... 'xdata', xdata, 'ydata', ydata, ... 'x0',x0,... 'lb', [0 0],... 'ub', [inf inf]);

这是一个 MATLAB 中的优化问题，使用 lsqcurvefit 函数进行非线性最小二乘拟合。其中 objective 是目标函数，xdata 和 ydata 是数据点，x 是初始值，lb 和 ub 是变量的下限和上限。

function GUI6() %% 搭框架 Fig = figure('Position',[800,100,800,900],'menu','none'); Fig.Color = 'white'; Fig.NumberTitle = 'off'; Fig.Name = 'GUI6'; % 面板 Pnl1 = uipanel(Fig,'Position',[0.05,0.2,0.9,0.75]); Pnl2 = uipanel(Fig,'Position',[0.05,0.05,0.9,0.1]); % 绘图窗 Axes = axes(Pnl1,'Position',[0.1,0.1,0.9,0.9]); Lbx = uicontrol(Pnl1,'style','slider',... 'String',[],'Fontsize',12,... 'Unit','normalized','Position',[0.1,0,0.9,0.05],... 'Max',1,'Min',-1,... 'Callback',@Move); Lby = uicontrol(Pnl1,'style','slider',... 'String',[],'Fontsize',12,... 'Unit','normalized','Position',[0,0.1,0.05,0.9],... 'Max',1,'Min',-1,... 'Callback',@Move); % 操作窗 uicontrol(Pnl2,'style','pushbutton',... 'String','红方用力','Fontsize',16,'BackgroundColor',[1,0.5,0.5],... 'Unit','normalized','Position',[0,0,0.2,1],... 'Callback',@Pull1); uicontrol(Pnl2,'style','pushbutton',... 'String','蓝方用力','Fontsize',16,'BackgroundColor',[0.5,0.5,1],... 'Unit','normalized','Position',[0.8,0,0.2,1],... 'Callback',@Pull2); Lb = uicontrol(Pnl2,'style','slider',... 'String',[],'Fontsize',12,... 'Unit','normalized','Position',[0.2,0.,0.6,1],... 'Max',1,'Min',-1); %% 初始化 % 初始化目标 plot(-1,0,'ro','MarkerSize',30,'Parent',Axes),hold on plot(1,0,'bo','MarkerSize',30,'Parent',Axes) plot([-1,1],[0,0],'k-') obj = plot(0,0,'k.','MarkerSize',30,'Parent',Axes); % 初始化坐标轴 range = [-1.2,1.2,-1,1]; axis(Axes,range) grid on %% 开始操作吧 while true dis = randi([-3,3])/50; obj.XData = min(max(obj.XData+dis,-1),1); set(Lb,'Value',obj.XData) % 你慢一点 pause(0.1) drawnow % 你们别打啦 if abs(obj.XData)==1 break end end %% 子函数 function Move(~,~) xids = get(Lbx,'Value'); yids = get(Lby,'Value'); change = [xids,xids,yids,yids]; axis(Axes,range+change) end function Pull1(~,~) obj.XData = max(obj.XData-0.2,-1); set(Lb,'Value',obj.XData); end function Pull2(~,~) obj.XData = min(obj.XData+0.2,1); set(Lb,'Value',obj.XData); end end

在绘图面板上创建一个绘图窗口和两个滑块用于控制小球在x和y方向上的位移。在操作面板上创建两个按钮和一个滑块，用于控制小球的运动。 3. 初始化绘图：在绘图窗口中画出两个球和一条线段，表示它们之间的距离。同时...

stc32GProgram Size: data=8.0 edata+hdata=1176 xdata=0 const=635 code=23487

- data=8.0：数据区大小为8字节。 - edata：结束数据区地址。 - hdata=1176：数据区最高地址为1176。 - xdata=0：扩展数据区大小为0字节。 - const=635：常量区大小为635字节。 - code=23487：代码区大小为23487字节...
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pandas-1.3.5-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.zip

pandas whl安装包，对应各个python版本和系统(具体看资源名字)，找准自己对应的下载即可！ 下载后解压出来是已.whl为后缀的安装包，进入终端，直接pip install pandas-xxx.whl即可，非常方便。 再也不用担心pip联网下载网络超时，各种安装不成功的问题。

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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。