MATLAB一元线性回归实战：以直线补偿起始

"请以直线做补偿起始-matlab一元线性回归例子 宝元系统 操作手册 T600 T620" 在MATLAB中进行一元线性回归分析是解决实际问题中常见的一种统计方法。一元线性回归模型可以表示为 \( y = ax + b \)，其中 \( y \) 是因变量，\( x \) 是自变量，\( a \) 是斜率，表示 \( x \) 对 \( y \) 的影响程度，而 \( b \) 是截距，代表当 \( x = 0 \) 时 \( y \) 的值。下面我们将通过一个具体的例子来解释如何在MATLAB中实现一元线性回归。 首先，我们需要创建一些样本数据。假设我们有一组观测值，其中 \( x \) 和 \( y \) 都已知，我们可以将这些数据存储在两个向量中。例如： ```matlab x = [1, 2, 3, 4, 5]; y = [2, 4, 5, 6, 7]; ``` 接下来，我们可以使用MATLAB的 `polyfit` 函数来计算最佳拟合直线的斜率 \( a \) 和截距 \( b \)： ```matlab a = polyfit(x, y, 1); b = a(2); % 截距是斜率向量的第二个元素 ``` `polyfit` 函数返回的是一个长度为2的向量，其中第一个元素是斜率，第二个元素是截距。 有了斜率和截距，我们可以构建回归线的方程。为了画出这个直线，我们可以创建一个新的 \( x \) 轴范围，并使用这个范围和计算出的斜率、截距来计算对应的 \( y \) 值： ```matlab x_new = linspace(min(x), max(x), 100); % 创建新的x轴范围 y_new = a(1) * x_new + b; % 计算对应的新y值 ``` 最后，我们可以使用 `plot` 函数来绘制原始数据点和拟合的直线： ```matlab plot(x, y, 'o', x_new, y_new, '-'); % 'o'表示原始数据点，'-'表示拟合直线 xlabel('x'); ylabel('y'); title('一元线性回归示例'); grid on; ``` 通过这个例子，我们不仅得到了最佳拟合的直线方程，还可视化了数据点和拟合线，以便更好地理解模型的性能。此外，MATLAB还提供了其他统计函数，如 `corrcoef` 来计算 \( x \) 和 \( y \) 之间的相关系数，或者 `rsquare` 来计算决定系数（R²），以评估模型拟合的好坏。 在数控机床的操作中，例如宝元系统的T600或T620型号，可能会遇到各种错误提示。例如，INT 3161指的是DNC RS232传输时的数据丢失，可能需要检查线路连接或降低传输速率；INT 3162表示程序缓冲区溢出，可能需要检查传输线路或重启设备；INT 3180是非法的主轴C(H)定位程序代码错误，需检查程序中的G00/G01指令；INT 3200是GOTO行号与现行行号相同的错误，需要修正程序；INT 3201指出补偿中单位向量为0，可能需要联系供应商；INT 3202表示补偿起始时用了圆弧指令，应改为直线；INT 3203是补偿取消时用了圆弧指令，同样需要改正。这些错误处理和排查是确保机床正常运行的关键步骤。