"MATLAB R2023a v9.14 中文版:新功能与模块详解"

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MATLAB R2023a v9.14中文版已正式更新,带来了两款新产品:C2000微控制器模块和MATLAB Test。该版本的亮点包括实时编辑器任务、simulink中的仿真调试和航天模块的新增。此外,还增加了其他模块集,如航天、通信、相控阵系统和SerDes,以提高MATLAB的功能和应用范围。新版本的安装要求需要Windows 11、Windows 10 (version 20H2 或更高版本)、Windows Server 2019、Windows S。 MATLAB R2023a v9.14中文版已正式更新,带来了两款新产品:C2000微控制器模块和MATLAB Test。该版本的亮点包括实时编辑器任务、simulink中的仿真调试和航天模块的新增。此外,还增加了其他模块集,如航天、通信、相控阵系统和SerDes,以提高MATLAB的功能和应用范围。新版本的安装要求需要Windows 11、Windows 10 (version 20H2 或更高版本)、Windows Server 2019、Windows S。MATLAB R2023a 9.14最新版已经正式推出,在这个最新版本的更新中,引入了两款新产品:C2000微控制器模块和MATLAB Test。这个版本包含了多个亮点,其中包括实时编辑器任务,可以在实时脚本中导入数据,以交互方式从数据中查找并去除周期性趋势和多项式趋势;在simulink中的仿真调试方面,现在支持逐模块步进仿真;另外,航天模块也进行了新增,现在可以仿真转子和多转子动态特性,并且可以使用Unreal Engine和Cesium ion来可视化飞机与旋翼机。此外,还新增了其他模块集,如航天、通信、相控阵系统和SerDes,以提高MATLAB的功能和应用范围。MATLAB R2023a 9.14最新版已正式更新,每次大版本的更新都会带来新的产品及功能,此次也不例外。在这个最新版本中,新增了两款新产品,分别是C2000微控制器模块和MATLAB Test。除此之外,还有一些其他的亮点,其中最值得关注的是实时编辑器任务,它可以在实时脚本中导入数据,以交互方式从数据中查找并去除周期性趋势和多项式趋势;simulink中的仿真调试也进行了改进,现在支持逐模块步进仿真,以及航天模块的新增,可以仿真转子和多转子动态特性,并且可以使用Unreal Engine和Cesium ion来可视化飞机与旋翼机。另外,还新增了其他一些模块集,如航天、通信、相控阵系统和SerDes,以提高MATLAB的功能和应用范围。总的来说,MATLAB R2023a 9.14最新版的更新为用户带来了更多的选择和更加便捷的操作体验。新版本的安装要求需要Windows 11、Windows 10 (version 20H2 或更高版本)、Windows Server 2019、Windows S。 在这个最新版本的更新中,MATLAB R2023a 9.14引入了两款新产品,分别是C2000微控制器模块和MATLAB Test。除此之外,新版本还包含了一些其他的亮点,其中包括实时编辑器任务、simulink中的仿真调试和航天模块的新增。此外,还新增了其他一些模块集,如航天、通信、相控阵系统和SerDes,以提高MATLAB的功能和应用范围。该版本的安装要求需要Windows 11、Windows 10 (version 20H2 或更高版本)、Windows Server 2019、Windows S。这个新版本的推出将为用户带来更加便捷和高效的使用体验。

用matlab根据以下代码给出的数据绘制多种图像x=[15037 18.8 1366 17001 18 1519 18718 3.1 1644 21826 3.4 1893 26937 6.4 2311 35260 14.7 2998 48108 24.1 4044 59811 17.1 5046 70142 8.3 5846 78061 2.8 6420 83024 -0.8 6796 88479 -1.4 7159 98000 0.4 7858 108068 0.7 8622 119096 -0.8 9398 135174 1.2 10542 159587 3.9 12336 184089 1.8 14040 213132 1.5 16024 235367 1.7 17535 277654 1.9 19264]; y=[15.73 15.04 14.39 12.98 11.6 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.14 8.18 7.58 6.95 6.45 6.01 5.87 5.89 5.38 5.24 5.45]; [m,n]=size(x); X=[ones(m,1) x]; [m1,n1]=size(X); [m2,n2]=size(y); for i=1:n2 %b 为参数,bint 回归系数的区间估计,r 为残差, %rint 为置信区间,stats 用于回归模型检验 [b(:,i),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),X); [mm,nn]=size(b); for jj=1:m1 temp=0; for ii=1:mm yy(jj,i)=temp+b(ii,i)*X(jj,ii); temp=yy(jj,i); end end xiangdui_wucha(1,i)=abs(abs(y(1,i))-abs(yy(1,i)))/abs(y(1,i)); if n2~=1 subplot(2,n2/2,i); rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 else rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 end end disp('参数'); b %参数计算 disp('预测结果'); yy %检验回归模型:相关系数 r^2=stats(1,:)越接近 1 回归方程越显著 %F=stats(2,:)值越大回归方程越显著、p=stats(3,:)<0.01 时回归模型成立 disp('回归模型检验:'); format long stats for i=1:n2 if (stats(i,4)<0.01)&(stats(i,1)>0.6) disp('回归方程显著-------模型成立'); end end format short disp('相对误差'); xiangdui_wucha%第一行原始值与预测值的相对误差

2023-06-03 上传

根据以下代码的数据写MATLAB相应的散点图,并判断回归方程是否成立,回归模型是否显著,误差方差分析x=[15037 18.8 1366 17001 18 1519 18718 3.1 1644 21826 3.4 1893 26937 6.4 2311 35260 14.7 2998 48108 24.1 4044 59811 17.1 5046 70142 8.3 5846 78061 2.8 6420 83024 -0.8 6796 88479 -1.4 7159 98000 0.4 7858 108068 0.7 8622 119096 -0.8 9398 135174 1.2 10542 159587 3.9 12336 184089 1.8 14040 213132 1.5 16024 235367 1.7 17535 277654 1.9 19264]; y=[15.73 15.04 14.39 12.98 11.6 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.14 8.18 7.58 6.95 6.45 6.01 5.87 5.89 5.38 5.24 5.45]; [m,n]=size(x); X=[ones(m,1) x]; [m1,n1]=size(X); [m2,n2]=size(y); for i=1:n2 %b 为参数,bint 回归系数的区间估计,r 为残差, %rint 为置信区间,stats 用于回归模型检验 [b(:,i),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),X); [mm,nn]=size(b); for jj=1:m1 temp=0; for ii=1:mm yy(jj,i)=temp+b(ii,i)*X(jj,ii); temp=yy(jj,i); end end xiangdui_wucha(1,i)=abs(abs(y(1,i))-abs(yy(1,i)))/abs(y(1,i)); if n2~=1 subplot(2,n2/2,i); rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 else rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 end end disp('参数'); b %参数计算 disp('预测结果'); yy %检验回归模型:相关系数 r^2=stats(1,:)越接近 1 回归方程越显著 %F=stats(2,:)值越大回归方程越显著、p=stats(3,:)<0.01 时回归模型成立 disp('回归模型检验:'); format long stats for i=1:n2 if (stats(i,4)<0.01)&(stats(i,1)>0.6) disp('回归方程显著-------模型成立'); end end format short disp('相对误差'); xiangdui_wucha%第一行原始值与预测值的相对误差

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