优化代码function X=Narrowbandsignal(N,f0,deltf,fs,M) N1=N-M; xt=random('norm',0,1,[1,N1]); f1=f0*2/fs; df1=deltf/fs; ht=fir1(M,[f1-df1 f1+df1]); X=conv(xt,ht); return function [Ac,As]=Lowfsignal(X,f0,fs) HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.cos(2*pi*f0*t)+HX.sin(2*pi*f0*t); As=HX.cos(2*pi*f0*t)-X.sin(2*pi*f0*t); return N=10000;f0=10000;deltf=500;fs=22000;M=200; X=Narrowbandsignal(N,f0,deltf,fs,M); [Ac As]=Lowfsignal(X,f0,fs); Rx=xcorr(X,'biased'); Rac=xcorr(Ac,'biased'); Ras=xcorr(As,'biased'); Racw=abs(fft(Ras)); Rasw=abs(fft(Ras)); Rxw=abs(fft(Rx)); N1=2*N-1; f=fs/N1:fs/N1:fs/2; subplot(3,1,1); plot(f,10*log10(Rxw(1:(N1-1)/2)+eps)); title('X(t)的功率谱密度'); subplot(3,1,2); plot(f,10*log10(Racw(1:(N1-1)/2)+eps)); title('Ac(t)的功率谱密度'); subplot(3,1,3); plot(f,10*log10(Rasw(1:(N1-1)/2)+eps)); title('As(t)的功率谱密度');

时间: 2024-04-01 19:38:34 浏览: 87
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优化算法的代码

这段代码实现了一个窄带信号的生成和频谱分析。具体来说，首先调用函数Narrowbandsignal生成一个长度为N的窄带信号，然后调用函数Lowfsignal将该信号分解为包络信号Ac和调制信号As。最后，使用xcorr计算信号的自相关函数，再对其进行FFT得到信号功率谱密度，并用subplot将三个信号的功率谱密度绘制在一个图中进行比较。
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Spatial-Econometrics-MATLAB.zip_lndetfull_matlab prt_sp.m_norm_r

本软件包是将New Elhorst Panel Code中的函数整合在一个文件件下，还有本人做的例子，可以参考。

优化代码function X=Narrowbandsignal(N,f0,deltf,fs,M) N1=N-M; xt=random('norm',0,1,[1,N1]); fl=f0*2/fs; dfl=deltf/fs; ht = fir1(M,[fl-dfl fl+dfl]); X=conv(xt,ht); return function [At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs) HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.cos(2*pi*f0*t)+HX.sin(2*pi*f0*t); As=HX.cos(2*pi*f0*t)-X.sin(2*pi*f0*t); Ph=atan(As./Ac); A2=Ac.*Ac+As.*As; At=sqrt(A2); N=20000;f0=10000; deltf=500; fs=22000; M=50; X=Narrowbandsignal(N,f0,deltf,fs, M) ; X=X/sqrt(var(X) ) ; [At,Ph ,A2]=EnvelopPhase(X, f0, fs) ; LA=0:0.05:4.5; hist(At, LA) ; title('包络A(t)样本值的分布直方图'); LP=-pi/2:0.05:pi/2; figure; hist(Ph, LP) ; title('相位Φ(t)样本值的分布直方图'); LA2=0:0.2:16; figure; hist(A2, LA2) ; title('包络平方A2(t)样本值的分布直方图');

具体来说，第一部分的函数 Narrowbandsignal 生成一个长度为 N 的随机序列 xt，然后通过 FIR 滤波器生成一个中心频率为 f0，带宽为 deltf 的窄带信号 X。 第二部分的函数 EnvelopPhase 对 X 进行包络检测和相位提取...

function X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M); N1=N-M; xt=random(‘norm’,0,1,[1,N1]); f1=f0*2/fs; df=delt/fs; ht=fir1(M,[f1-df f1+df]); X=conv(xt,ht) return这段代码正确马

function X = Narrowbandsignal(N, f0, delt, fs, M) N1 = N - M; xt = randn(1, N1); % 生成高斯白噪声信号 f1 = f0 * 2 / fs; df = delt / fs; ht = fir1(M, [f1 - df, f1 + df], 'bandpass'); % 设计带通滤波器 X...

优化以下代码 function [At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs) HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.cos(2pif0t)+HX.sin(2pif0t); As=HX.cos(2pif0t)-X.sin(2pif0t); Ph=atan(As./Ac); A2=Ac.*Ac+As.*As; At=sqrt(A2); function X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M); N1=N-M; xt=random(‘norm’,0,1,[1,N1]); f1=f0*2/fs; df=delt/fs; ht=fir1(M,[f1-df f1+df]); X=conv(xt,ht) return N=10000;f0=10000;delt=400;fs=22000;M=50; al=2;a2=4;a3=8; sitl=pi/6;sit2=pi/4;sit3=pi/3 X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M); X=X/sqrt(var(X)); t=0:1/fs:((N-1)/fs); X1=X+alcos(2pif0t+sitl); X2=X+a2cos(2pif0t+sit2); X3=X+a3cos(2pif0t+sit3); [Atl,Ph1,A21]=EnvelopPhase(X1, f0, fs); [At2,Ph2,A22]=EnvelopPhase(X2, f0, fs); [At3,Ph3,A23]=EnvelopPhase(X3, f0, fs); LA=0:0.4:12; GA1=hist(Atl, LA); GA2=hist(At2, LA); GA3=hist(At3, LA); plot(LA,GA1,‘:’,LA,GA2,‘-’,LA,GA3,‘–’); title(“包络的分布直方图”); figure; LP=-pi/2:0.05:pi/2; GP1=hist((Ph1-sitl),LP); GP2=hist((Ph2-sit2),LP); GP3=hist((Ph3-sit3),LP); plot(LP,GP1,‘:’,LP,GP2,‘-’,LP,GP3,‘–’); title(“相位的分布直方图”); figure; LA2=0:1:120; GA21=hist(A21,LA2); GA22=hist(A22,LA2); GA23=hist(A23,LA2); plot(LA2,GA21,‘:’, LA2,GA22,‘-’,LA2,GA23,‘–’); title(‘包络平方值的分布直方图’);

function X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M) N1=N-M; xt=randn(1,N1); f1=f0*2/fs; df=delt/fs; ht=fir1(M,[f1-df f1+df]); X=conv(xt,ht); X=X(1:N); end N=10000; f0=10000; delt=400; fs=22000; M=50; ...

不使用function改下下面的代码 不使用function改写下面的代码function [At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs) HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.cos(2pif0t)+HX.sin(2pif0t); As=HX.cos(2pif0t)-X.sin(2pif0t); Ph=atan(As./Ac); A2=Ac.*Ac+As.As; At=sqrt(A2); function X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M); N1=N-M; xt=random(‘norm’,0,1,[1,N1]); f1=f02/fs; df=delt/fs; ht=fir1(M,[f1-df f1+df]); X=conv(xt,ht) return N=10000;f0=10000;delt=400;fs=22000;M=50; al=2;a2=4;a3=8; sitl=pi/6;sit2=pi/4;sit3=pi/3 X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M); X=X/sqrt(var(X)); t=0:1/fs:((N-1)/fs); X1=X+alcos(2pif0t+sitl); X2=X+a2cos(2pif0t+sit2); X3=X+a3cos(2pif0t+sit3); [Atl,Ph1,A21]=EnvelopPhase(X1, f0, fs); [At2,Ph2,A22]=EnvelopPhase(X2, f0, fs); [At3,Ph3,A23]=EnvelopPhase(X3, f0, fs); LA=0:0.4:12; GA1=hist(Atl, LA); GA2=hist(At2, LA); GA3=hist(At3, LA); plot(LA,GA1,‘:’,LA,GA2,‘-’,LA,GA3,‘–’); title(“包络的分布直方图”); figure; LP=-pi/2:0.05:pi/2; GP1=hist((Ph1-sitl),LP); GP2=hist((Ph2-sit2),LP); GP3=hist((Ph3-sit3),LP); plot(LP,GP1,‘:’,LP,GP2,‘-’,LP,GP3,‘–’); title(“相位的分布直方图”); figure; LA2=0:1:120; GA21=hist(A21,LA2); GA22=hist(A22,LA2); GA23=hist(A23,LA2); plot(LA2,GA21,‘:’, LA2,GA22,‘-’,LA2,GA23,‘–’); title(“包络平方值的分布直方图”);

[At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs); HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.*cos(2*pi*f0*t)+HX.*sin(2*pi*f0*t); As=HX.*cos(2*pi*f0*t)-X.*sin(2*pi*f0*t); Ph=atan(As./Ac); A2=Ac.*Ac+...

不使用function在matlab中实现这段代码的功能 function [At,Ph,A2]=EnvelopPhase(X,f0,fs) HX=imag(hilbert(X)); [M,N]=size(X); t=0:1/fs:((N-1)/fs); Ac=X.cos(2pif0t)+HX.sin(2pif0t); As=HX.cos(2pif0t)-X.sin(2pif0t); Ph=atan(As./Ac); A2=Ac.*Ac+As.As; At=sqrt(A2); function X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M); N1=N-M; xt=random(‘norm’,0,1,[1,N1]); f1=f02/fs; df=delt/fs; ht=fir1(M,[f1-df f1+df]); X=conv(xt,ht) return N=10000;f0=10000;delt=400;fs=22000;M=50; al=2;a2=4;a3=8; sitl=pi/6;sit2=pi/4;sit3=pi/3 X=Narrowbandsignal(N,f0,delt,fs,M); X=X/sqrt(var(X)); t=0:1/fs:((N-1)/fs); X1=X+alcos(2pif0t+sitl); X2=X+a2cos(2pif0t+sit2); X3=X+a3cos(2pif0t+sit3); [Atl,Ph1,A21]=EnvelopPhase(X1, f0, fs); [At2,Ph2,A22]=EnvelopPhase(X2, f0, fs); [At3,Ph3,A23]=EnvelopPhase(X3, f0, fs); LA=0:0.4:12; GA1=hist(Atl, LA); GA2=hist(At2, LA); GA3=hist(At3, LA); plot(LA,GA1,‘:’,LA,GA2,‘-’,LA,GA3,‘–’); title(“包络的分布直方图”); figure; LP=-pi/2:0.05:pi/2; GP1=hist((Ph1-sitl),LP); GP2=hist((Ph2-sit2),LP); GP3=hist((Ph3-sit3),LP); plot(LP,GP1,‘:’,LP,GP2,‘-’,LP,GP3,‘–’); title(“相位的分布直方图”); figure; LA2=0:1:120; GA21=hist(A21,LA2); GA22=hist(A22,LA2); GA23=hist(A23,LA2); plot(LA2,GA21,‘:’, LA2,GA22,‘-’,LA2,GA23,‘–’); title(“包络平方值的分布直方图”);

以下是不使用 function 实现该代码的示例： X = randn(1, N); HX = imag(hilbert(X)); [M, N] = size(X); t = 0:1/fs:((N-1)/fs); Ac = X .* cos(2*pi*f0*t) + HX .* sin(2*pi*f0*t); As = HX .* cos(2*pi*f0...
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n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = np.random.binomial(n=1, p=condprob, size=(n,1))linear_fit = LinearRegression().fit(x, y)print(linear_fit)为什么结果为LinearRegression()

这段代码中，首先使用了numpy库生成了一个大小为(n,p)的随机正态分布矩阵x，然后使用arange函数创建了一个(p,1)的列向量beta，这个向量的元素为1到p，reshape函数将其变形为(p,1)的矩阵。接着，将x和beta相乘得到z，...

1.抽样定理验证的Matlab 实现1.1 正弦信号的采样 (1)参考下面程序，得到50Hz 正弦信号在采样时间间隔分别为0.01s、0.002s 和0.001 时的采样信号。 fs=1000; t=0:1/fs:0.2; f0=50; x=cos(2*pi*f0*t); subplot(2,2,1);plot(t,x); n1=0:0.01:0.2; x1=cos(2*pi*f0*n1); subplot(2,2,2);stem(n1,x1); n2=0:0.005:0.2; x2=cos(2*pi*f0*n2); subplot(2,2,3);stem(n2,x2); n3=0:0.001:0.2; x3=cos(2*pi*f0*n3); subplot(2,2,4);stem(n3,x3,'.'); (2)在(1)基础上恢复正弦信号，比较那个采样间隔能较好的恢复原正弦信号。改变几个 不同的采样间隔，比较恢复信号。

function y = sinc_interp(n,x,t) % Sinc插值函数 y = zeros(size(t)); for i = 1:length(t) y(i) = sum(x.*sinc((t(i)-n)*pi)); end end 运行该代码后，会生成一个包含四个子图的图形窗口。第一个子图为原始...

import numpy as np def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def cost_function(theta, X, y): m = len(y) h = sigmoid(X @ theta) J = -(1/m) * (y.T @ np.log(h) + (1-y).T @ np.log(1-h)) grad = (1/m) * X.T @ (h - y) return J, grad def trust_region_newton_method(X, y, max_iter=100, eta=0.05, delta=0.1): n = X.shape[1] theta = np.zeros((n,1)) J, grad = cost_function(theta, X, y) H = np.eye(n) for i in range(max_iter): # solve trust region subproblem p = np.linalg.solve(H, -grad) if np.linalg.norm(p) <= delta: d = p else: d = delta * p / np.linalg.norm(p) # compute actual reduction and predicted reduction J_new, grad_new = cost_function(theta+d, X, y) actual_reduction = J - J_new predicted_reduction = -grad.T @ d - 0.5 * d.T @ H @ d # update trust region radius rho = actual_reduction / predicted_reduction if rho < 0.25: delta = 0.25 elif rho > 0.75 and np.abs(np.linalg.norm(d) - delta) < 1e-8: delta = min(2delta, eta*np.linalg.norm(theta)) # update parameters if rho > 0: theta += d J, grad = J_new, grad_new H += (grad_new - grad) @ (grad_new - grad).T / ((grad_new - grad).T @ d) # check convergence if np.linalg.norm(grad) < 1e-5: break return theta ——修正代码中的问题，实现信赖域算法求解逻辑回归问题

在代码中，对于更新信赖域半径的部分，有两个问题需要修正： 1. 当rho小于0.25时，应该将delta减小为原来的0.25，而不是将delta赋值为0.25。 2. 当rho大于0.75且步长d的长度与信赖域半径delta的差的绝对值小于1e-8...

cntr, u, _, _, _, _, _ = cmeans(X_norm.T, c=i, m=2, error=0.005, maxiter=1000, seed=0)解释这段代码中参数的含义，并推荐参数组合

- X_norm：需要聚类的数据，是一个n*m的矩阵，n表示数据个数，m表示每个数据的特征数。 - c：聚类的簇数。 - m：模糊指数，一般取2。 - error：聚类误差，当聚类误差小于该值时停止迭代。 - maxiter：最大迭代次数。...

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