clear,clc %注释1：数据准备 X=xlsread('附件一指标','指标','B2:K124'); X1=xlsread('附件二指标','指标','B2:J303'); train_x = X(:,1:9); %自变量特征数据，分类已知 train_y = X(:,10); %因变量，一列，只有0和1 pre_x = X1(:,1:9); %自变量特征数据，分类未知，用于预测 %注释2：核心代码 a =glmfit(train_x,train_y,'binomial', 'link', 'logit'); %得到系数矩阵 logit_fit = glmval(a,pre_x, 'logit'); %得出概率，大于0.5分到逻辑1，小于0.5分到逻辑0 %注释3：结果整理 pre_y = zeros(size(logit_fit,1),1); %分类结果 for i=1:size(logit_fit,1) if(logit_fit(i,1)<=0.5) pre_y(i,1)=0; else pre_y(i,1)=1; end end

详细分析程序：%%混合同余法 clear clc %% %初始化 A=65539; N=1200; x0=1; M=2147483647; C=1; for k=1:N y=A*x0+C; x1=mod(y,M); v1=x1/2147483647;%将x1中的数除以M得到小于1的随机数 v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v;%保存0-1随机数到v2 ave=mean(v) var=var(v) k1=k; save v; %% %绘图程序 k=1:k1; plot(k,v,'b'); xlabel('k');ylabel('v');title('(0-1)'); %% figure [num,val]=hist(v,10); num1=num/N;%频数转换成频率分布 hist(v,10); figure plot(val,num1,'b');

% 更新 x0 的值为 x1，为下一次循环准备 v0 = v1; % 将 v1 存入变量 v0 中（这个变量好像没有被使用到） end v2 = v; % 将 0-1 随机数保存到 v2 中 4. 计算生成的随机数序列的平均值和方差，并将结果输出到...

根据程序画出程序框图：%%混合同余法 clear clc %% %初始化 A=65539; N=1200; x0=1; M=2147483647; C=1; for k=1:N x2=A*x0+C; x1=mod(x2,M); v1=x1/2147483647;%将x1中的数除以M得到小于1的随机数 v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v;%保存0-1随机数到v2 ave=mean(v) var=var(v) k1=k; save v; %% %绘图程序 k=1:k1; plot(k,v,'b'); xlabel('k');ylabel('v');title('(0-1)'); %% figure [num,val]=hist(v,10); num1=num/N;%频数转换成频率分布 hist(v,10); figure plot(val,num1,'b');

抱歉，由于我是一个文本AI模型，无法直接生成程序框图。但是，我可以为你描述一下这段代码的大致流程和结构： 1. 初始化一些变量，包括常数A、N、x0、M和C。 2. 使用循环生成N个随机数。在每次循环中，通过混合同...

clc; close all; clear all; % 读取原始数据 data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据 data = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据 % 提取特征 X = data(:, 1); % 归一化处理 X_norm = (X - mean(X)) ./ std(X); % 计算距离矩阵 D = pdist2(X_norm, X_norm); % 设定K值 K = 8; % 计算K个邻居的距离 [~, idx] = sort(D); K_nearest = idx(2:K+1, :); K_distance = D(sub2ind(size(D), repmat(1:size(D,1), K, 1), K_nearest)); % 计算平均距离 mean_distance = mean(K_distance); % 计算离群分数 outlier_score = sum(K_distance > mean_distance, 1)'; % 设定阈值 threshold = 5; % 确定离群点 outliers = find(outlier_score > threshold); % 显示离群点的行号 disp('离群点的行号:'); disp(outliers); % 可视化原始数据和离群点 figure; scatter(data0, X(:,1), 'filled'); hold on; scatter(data0(outliers), X(outliers,1), 'r', 'filled'); xlabel('X'); title('Outlier Detection by KNN'); legend('原始数据', '离群点');

如果您想将这些行号放进一个矩阵里，可以使用以下代码： outliers_matrix = zeros(length(outliers), 1); for i = 1:length(outliers) outliers_matrix(i) = outliers(i); end 这将创建一个列向量...

clear all clc tic load ceemd_data.mat imfn1=sum(imfn,2); data1=imfn1; %data1=xlsread('阴天无聚类.xls','B1:B656'); %data1=xlsread('雨天无聚类.xls','B1:B697'); %[x1,y1]=data_process1(data1,40); %[x1,y1]=data_process1(data1,80); %[x1,y1]=data_process1(data1,100); [x1,y1]=data_process1(data1,120); %归一化 [xs,mappingx]=mapminmax(x1',0,1);x1=xs'; [ys,mappingy]=mapminmax(y1',0,1);y1=ys'; %划分数据集 %X为训练集的输入，T为训练集的输出；X2为测试集的输入，T2为测试集的输出 n1=249; m1=60; P=x1(1:m1,:);%构建训练数据的输入样本 P1=x1(m1+1:end,:);%构建测试数据的输入样本 T=y1(1:m1,:); %构建训练数据的输出样本 T1=y1(m1+1:end,:);%构建测试数据的输出样本 P=P';P1=P1';T=T';T1=T1';解释一下这个程序给这个程序的每一行加上备注

1. clear all: 清空当前命名空间中的所有变量。 2. clc: 清空命令行窗口。 3. tic: 记录当前时间，用于计算程序运行时间。 4. load ceemd_data.mat: 加载名为 "ceemd_data.mat" 的数据文件。 5. imfn1=sum(imfn,2);:...

clc clear all [Traindata]=xlsread('C:/Users/16172/Desktop/Koopman/数据生成/IEEE9/Trainset.xlsx'); L = size(Traindata,2);%数据的列 H = size(Traindata,1);%数据的行数 x = Traindata(1,L/2+1:L)';%输入数据 y = Traindata(1,1:L/2)';%输出数据 Lx = size(x,2); Hx = size(y,1); c = rand(Hx,Lx); x1 = []; for i = 1:Hx x11 = (x(i,:)-c(i,:))^2; x1 = [x1;x11]; end ux = sqrt(x1)ln(sqrt(x1)); X = [x;ux]; L = yX'[XX']

这段代码是用 MATLAB 编写的，主要功能是读取一个名为 "Trainset.xlsx" 的 Excel 文件中的数据，然后对数据进行处理并计算出一个矩阵 L。具体来说，代码中的变量和函数含义如下： - clc：清除命令窗口中的内容。 ...

分别分析程序：%%移位寄存器产生M序列 clear clc %% Np=63;%周期 deltaT=1;%节拍 a=1;%幅值 %逻辑“0”为a,逻辑“1”为-a; %初始序列（010101） x1=1; x2=0; x3=1; x4=0; x5=1; x6=0; %% %进行循环移位，生成M序列 for i=1:deltaT:Np y6=x6;y5=x5;y4=x4;y3=x3;y2=x2;y1=x1; x6=y5;x5=y4;x4=y3;x3=y2;x2=y1;x1=xor(y5,y6); if y6==0 %u(i)=-1 ; %逻辑“0”为a u(i)=a; else %u(i)=y6; %逻辑“1”为-a; u(i)=-a; end end %% %绘图 i1=i; k=1:deltaT:i1; plot(k,u,'b'); xlabel('k'); ylabel('M序列'); title('移位寄存器产生的M序列')和程序：number_ a=sum(M_ XuLie = a) ; number_ a c = sum(M_ XuLie == -a); number_ a number_ a_ c

1. clear: 清除工作空间中的变量。 2. clc: 清除命令窗口中的内容。 3. Np=63;: 设置周期为63。 4. deltaT=1;: 设置节拍为1。 5. a=1;: 设置幅值为1。 6. x1=1;x2=0;x3=1;x4=0;x5=1;x6=0;: 初始化初始...

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.110^6; v_max=0.510^6; % v_max=0.710^6; v_min=-0.510^6; aa=1;

- clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。 - m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。 - g表示重力加速度，center1是一个向量，表示神经网络中心的初始值。 - center是...

clc;clear;close all %% load matlab.mat Fs = 1000; fs = 1000; for i = 1:12 x = signal(:,i); t = (0:length(x)-1)/fs; %% 小波变换提取基线 w='sym8'; thr_met='s'; Fc = 2; % 设置的截止频率 lev = ceil(log2(Fs/Fc)); BL = wden(x,'heursure',thr_met,'one',lev, w); x1 = x-BL; X1(:,i) = x1; %% 利用butterworth滤波器去除工频干扰 Fpass1 = 45; % First Passband Frequency Fstop1 = 48; % First Stopband Frequency Fstop2 = 52; % Second Stopband Frequency Fpass2 = 55; % Second Passband Frequency Apass1 = 0.1; % First Passband Ripple (dB) Astop = 30; % Stopband Attenuation (dB) Apass2 = 0.1; % Second Passband Ripple (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method. h = fdesign.bandstop(Fpass1, Fstop1, Fstop2, Fpass2, Apass1, Astop, ... Apass2, Fs); Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match); % butterworth滤波器 x2 = filter(Hd,x1); X2(:,i) = x2; %% 利用chebyII滤波器去除肌电 Fs = 1000; % Sampling Frequency Fpass = 5; % Passband Frequency Fstop = 10; % Stopband Frequency Apass = 1; % Passband Ripple (dB) Astop = 80; % Stopband Attenuation (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its CHEBY2 method. h = fdesign.lowpass(Fpass, Fstop, Apass, Astop, Fs); Hd = design(h, 'cheby2', 'MatchExactly', match); x3 = filter(Hd,x2); xc = x2-x3; X3(:,i) = xc; end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,signal(:,i)); end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,X1(:,i)); end

1. 读取原始心电信号数据 signal，并设置采样率 fs。 2. 对每个导联的信号进行小波变换，提取基线漂移，并将其从原信号中减去。 3. 利用 butterworth 滤波器去除工频干扰，设置带阻滤波器的截止频率和带宽等参数。...

clc,clear,close all; load ionosphere % X1=X(Y==＂b＂,:); % X2=X(Y==＂g＂,:); X1=X(find(X(:,end)==1),:); X2=X(find(X(:,end)==0),:); n=size(X,2); m=5; mu1=mean(X1); mu2=mean(X2); mu=mean(X); idx_old=randperm(n,m); J_old=Criteria(X1,X2,mu1,mu2,mu,idx_old); T=50; while T>0 sta=1; while sta<5 idx_new=idx_old; num=randperm(m,1); newgroup=randperm(n,1); while any(ismember(idx_old,newgroup)) newgroup=randperm(n,1); end idx_new(num)=newgroup; J_new=Criteria(X1,X2,mu1,mu2,mu,idx_new); if J_new>J_old || (J_new<J_old && exp((J_new-J_old)/0.01/T)>rand(1)) sta=1; J_old=J_new; idx_old=idx_new; else sta=sta+1; end end T=T-1; end disp('选择的特征为：') disp(idx_old(1:m)) 帮我写出算法流程图

2. 从 ionosphere 数据集中分别获取类别为 "b" 和 "g" 的样本数据 X1 和 X2，或者是找到类别为 1 和 0 的样本数据 X1 和 X2。 3. 初始化参数：获取数据集 X 的列数 n，选择 m 个特征，计算各个特征的均值 mu1、mu2...

clear clc % 步骤1：加载训练集数据和标签 train_data = readtable('18000x1000.xlsx'); train_labels = readtable('18000x1.xlsx'); test_data = readtable('2000x1000.xlsx'); test_labels = readtable('2000x1.xlsx'); % 步骤2：定义LSTM网络框架 inputSize = 1000; % 输入维度 numHiddenUnits = 200; % 隐含单元数量 numClasses = 2; % 类别数量 layers = [ ... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last') fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]; % 步骤3：设置训练选项和超参数 options = trainingOptions('adam', ... 'MiniBatchSize', 100, ... 'MaxEpochs', 100, ... 'GradientThreshold', 3, ... 'InitialLearnRate', 0.0005); % 步骤4：训练LSTM网络 net = trainNetwork(train_data, train_labels, layers, options); % 对每个时间步的活动进行分类 predictedLabels = classify(net, test_data); % 计算预测准确度 accuracy = sum(predictedLabels == test_labels) / numel(test_labels); disp(['预测准确度：', num2str(accuracy)]);

这段代码是一个使用LSTM进行分类的示例它包括加载训练集和测试集数据、定义LSTM网络框架、设置训练选项和超参数、训练网络、对测试集进行预测并计算准确度的步骤。请注意，这段代码中涉及到读取数据的部分，需要...

%% Thevenin模型为基础的粒子滤波clcclearclose all%% 系统模型% 状态方程：x(k) = x(k-1) + v(k-1)dt% 观测方程：y(k) = x(k) + n(k)% 初始化x0 = 0; % 初始状态v0 = 1; % 初始速度dt = 0.1; % 采样时间Q = 0.1; % 系统噪声方差R = 1; % 观测噪声方差% 真实轨迹T = 50; % 总时间N = T/dt; % 采样点数x = zeros(1,N); % 状态v = zeros(1,N); % 速度y = zeros(1,N); % 观测x(1) = x0;v(1) = v0;for k = 2:N x(k) = x(k-1) + v(k-1)dt; v(k) = v(k-1); y(k) = x(k) + sqrt(R)randn;end% 粒子滤波M = 100; % 粒子数x_hat = zeros(1,N); % 估计状态w = zeros(M,N); % 权重x_particles = zeros(M,N); % 粒子状态x_particles(:,1) = x0 + sqrt(Q)randn(M,1); % 初始粒子状态for k = 2:N for i = 1:M x_particles(i,k) = x_particles(i,k-1) + v(k-1)dt + sqrt(Q)randn; w(i,k) = exp(-0.5*(y(k)-x_particles(i,k))^2/R); end w(:,k) = w(:,k)/sum(w(:,k)); [~,idx] = max(w(:,k)); x_hat(k) = x_particles(idx,k);end% 绘图t = linspace(0,T,N);figure;plot(t,x,'-k',t,y,'.r',t,x_hat,'-b');legend('真实状态','观测','估计状态');xlabel('时间');ylabel('状态');

Thevenin模型是一种电路等效模型，用于简化电路分析和设计。在这个例子中，Thevenin模型被应用于建模一个物理系统，其中状态方程描述物理系统的运动，观测方程描述观测值与状态变量之间的关系。具体而言，这个例子...

%% 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 %% 导入数据（时间序列的单列数据） result = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 18; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量） zim = 3; % 跨zim个时间点进行预测 %% 划分数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)]; end %% 划分训练集和测试集 train_idx = 1: 21; test_idx = 22: 24; n_rows = size(res, 1); assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range'); P_train = res(train_idx, 1: 18)'; T_train = res(train_idx, 19: 21)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(test_idx, 1: 18)'; T_test = res(test_idx, 1错误使用 assert 条件输入参数必须可转换为标量逻辑值。出错 Untitled (第 25 行) assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range');

这个错误是由于 train_idx 变量是一个向量，而 n_rows 是一个标量，不能将它们直接比较。你需要使用 all 函数来比较向量中的所有元素是否满足条件。修改你的代码如下： n_rows = size(res, 1); assert...

clc;clear all;close all; x=xlsread('guang'); x=sort(x); y=xlsread('风机'); y=sort(y); n=743; m=743; minx = min(x); maxx = max(x); dx = (maxx-minx)/743; x1 = minx:dx:maxx-dx; miny = min(y); maxy = max(y); dy = (maxy-miny)/743; y1 = miny:dy:maxy-dy; h=0.5; f=zeros(1,n);%概率密度 for j = 1:n p(1)=0; for i=1:n f(j)=f(j)+exp(-(x1(j)-x(i))^2/2/h^2)/sqrt(2*pi); end f(j)=f(j)/n/h; end

具体而言，这段代码使用了一个高斯核函数：$K(x,x_i)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}\exp\left(-\frac{(x-x_i)^2}{2h^2}\right)$，其中，$x$为网格点的横坐标，$x_i$为数据点的横坐标，$h$为带宽参数，控制核函数的宽度。...

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)+c1v(i-1)+c2v(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)=-a1z(i-1)-a2z(i-2)+b1u(i-1)+b2u(i-2)+e(i); end %%%%%%%%设置初始值%%%%%%%% P=100eye(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=PH_SA/(1+H'PH_SA); Theta(:,i)=Theta(:,i-1)+K(z(i)-H'Theta(:,i-1)); P=(eye(4)-KH')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...

clc; clear; %目标函数：maxM=(373Y1+201x1+406Y2+299X2)/3000 %约束条件：(373Y1+201x1+406Y2+299X2<=3000,X1>=0,Y1>=0,X2>=0,Y2>=0) f = [-373/3000, -201/3000, -406/3000, -299/3000]; % 目标函数系数 A = [373, 201, 406, 299]; % 不等式约束系数 b = 3000; % 不等式约束右侧常数 lb = [0, 0, 0, 0]; % 变量下界 intcon = [1, 2, 3, 4]; % 整数变量索引 [x, M] = intlinprog

非常抱歉，我的回答缺失了一部分。以下是完整的 MATLAB 代码： matlab clc; clear; % 目标函数：maxM=(373*Y1+201*x1+406*Y2+299*X2)/3000 % 约束条件：(373*Y1+201*x1+406*Y2+299*X2<=3000,X1>=0,Y1>=0,X2>=0,...

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