a = [1, 0.5,-0.2,-0.1]; b = [1, -0.3];
时间: 2023-09-29 10:10:59 浏览: 151
这是一个数字信号处理中的差分方程,表达式为:
y(n) + 0.5y(n-1) - 0.2y(n-2) - 0.1y(n-3) = x(n) - 0.3x(n-1)
其中,x(n)为输入信号,y(n)为输出信号。a为差分方程中y(n)、y(n-1)、y(n-2)和y(n-3)的系数,b为差分方程中x(n)和x(n-1)的系数。
可以使用MATLAB中的`impz`函数求解其冲激响应,并绘制出其波形图。代码如下:
```
a = [1, 0.5, -0.2, -0.1];
b = [1, -0.3];
impz(b, a);
```
运行后,可以看到系统的冲激响应波形图。
相关问题
编写MATLAB代码实现3个神经元的Hofield网络,设计2个稳定点(-1,1,-1)、(1,-1,-1),产生测试矢量(状态)实现联想记忆产生P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2; 0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3]8组测试样本(矢量),利用建立的Hofield网络进行测试,并画出状态变化的轨迹产生P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2; 0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3]8组测试样本(矢量),利用建立的Hofield网络进行测试,并画出状态变化的轨迹
以下是一个MATLAB代码示例,实现了3个神经元的Hofield网络,设计了2个稳定点(-1,1,-1)、(1,-1,-1),并能够通过测试矢量实现联想记忆,同时绘制了状态变化的轨迹。其中,测试样本P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2; 0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3],共8组。代码注释中有详细的说明,请参考:
```matlab
% 初始化网络参数
w = rand(3,3); % 权重矩阵,采用随机数生成的方式初始化
theta = rand(1,3); % 阈值向量,采用随机数生成的方式初始化
% 训练网络,使用Hebbian学习规则
x1 = [-1 1 -1]; % 稳定点1
x2 = [1 -1 -1]; % 稳定点2
for i = 1:1000 % 迭代1000次
% 随机选择一个稳定点作为输入状态
if rand() < 0.5
x = x1;
else
x = x2;
end
% 计算网络的响应
y = sign(w * x' - theta);
% 更新权重矩阵
w = w + y' * x;
% 更新阈值向量
theta = theta + y;
end
% 测试网络,绘制状态变化轨迹
P = [-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2;
0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2;
-0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3]; % 测试样本矩阵
figure; hold on; % 绘制图像
for i = 1:size(P,2) % 对每个测试样本进行测试
x_test = P(:,i)'; % 测试矢量
y_test = sign(w * x_test' - theta); % 计算网络的响应
% 绘制状态变化的轨迹
x_traj = [x_test(1)]; y_traj = [x_test(2)]; z_traj = [x_test(3)];
for j = 1:100 % 迭代100次,绘制状态变化的轨迹
y_traj(end+1) = sign(w * [x_traj(end), y_traj(end), z_traj(end)]' - theta(2));
x_traj(end+1) = sign(w * [x_traj(end), y_traj(end), z_traj(end)]' - theta(1));
z_traj(end+1) = sign(w * [x_traj(end), y_traj(end), z_traj(end)]' - theta(3));
end
plot3(x_traj, y_traj, z_traj); % 绘制状态变化轨迹
% 输出测试结果
disp(['测试矢量', num2str(i), ':', num2str(x_test)]);
if isequal(y_test, x1')
disp(['网络的响应', num2str(i), ':稳定点1']);
elseif isequal(y_test, x2')
disp(['网络的响应', num2str(i), ':稳定点2']);
else
disp(['网络的响应', num2str(i), ':未知状态']);
end
end
xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); % 绘制坐标轴
title('状态变化轨迹'); % 绘制标题
```
需要注意的是,这个代码示例仅作为参考,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。同时,绘制出的状态变化轨迹可能会比较混乱,需要仔细观察。
clc,clear dt=0.01; t=0:dt:2; n=length(t); G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3; 0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2; 0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1; 0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2; 0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1]; R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2; 0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1; 0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3; 0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3; 0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4]; A1=[10,0;0,10]; A2=[10,0;0,10]; B1=[2,-0.1;-3,1.5]; B2=[2,-0.1;-3,4.5]; theta1=1; theta2=1; t_delay = @(t) exprnd(1/n); % 采用指数分布进行建模 gamma1=[1,0;0,1]; w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9]; w1=leader(t(1),w0); numew = zeros(n,10); numew(1,:) = w0; for i=1:n numew(i,:)=w0+dt*w1; w0=numew(i,:);%赋新的初值 w1=leader(t(i),w0); end e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2); e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2); e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2); e1 = (e11+e22+e33)/2; plot(t,e11,'r-.') hold on plot(t,e22,'b') hold on plot(t,e33,'y-')帮我在这段代码中加入无穷分布时滞
可以将原来的指数分布时滞改为无穷分布时滞,具体实现方法如下:
t_delay = @(t) inf; % 将原来的指数分布时滞改为无穷分布时滞
然后将修改后的代码如下:
clc,clear
dt=0.01;
t=0:dt:2;
n=length(t);
G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3;
0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2;
0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1;
0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2;
0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1];
R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2;
0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1;
0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3;
0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3;
0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4];
A1=[10,0;0,10];
A2=[10,0;0,10];
B1=[2,-0.1;-3,1.5];
B2=[2,-0.1;-3,4.5];
theta1=1;
theta2=1;
t_delay = @(t) inf; % 采用无穷分布进行建模
gamma1=[1,0;0,1];
w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9];
w1=leader(t(1),w0);
numew = zeros(n,10);
numew(1,:) = w0;
for i=1:n
numew(i,:)=w0+dt*w1;
w0=numew(i,:);%赋新的初值
w1=leader(t(i),w0);
end
e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2);
e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2);
e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2);
e1 = (e11+e22+e33)/2;
plot(t,e11,'r-.')
hold on
plot(t,e22,'b')
hold on
plot(t,e33,'y-')
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