解释代码float rf_linear_regression_beta(float *pn_x, float xmean, float sum_x2) /** * \brief Coefficient beta of linear regression * \par Details * Compute directional coefficient, beta, of a linear regression of pn_x against mean-centered * point index values (0 to BUFFER_SIZE-1). xmean must equal to (BUFFER_SIZE-1)/2! sum_x2 is * the sum of squares of the mean-centered index values. * Robert Fraczkiewicz, 12/22/2017 * \retval Beta */ { float x,beta,*pn_ptr; beta=0.0; for(x=-xmean,pn_ptr=pn_x;x<=xmean;++x,++pn_ptr) beta+=x*(*pn_ptr); return beta/sum_x2; }

这段代码实现了计算线性回归方程中的系数 beta。该函数的输入参数包括 pn_x 是一个指向一组样本数据的指针，xmean 是样本数据的中心值，sum_x2 是样本数据中心值的平方和。该函数通过遍历 pn_x 中的每个元素，计算出 beta 的值，最终返回 beta/sum_x2。其中，beta 的计算方式为 x 与对应的 pn_x 值的乘积之和。需要注意的是，在计算 beta 之前，需要保证 xmean 的值等于 （样本数据个数-1）/2。