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就是报错是矩阵乘法的维度不正确,但是我已经检查了所有的约束乘法都正确,然后如果在cvx_end前插入断点,运行不会报错。还是会在cvx_end的地方报错。现在不知道哪里出错了  

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需要画股票指数变化的图,从excel导入数据,命令如下所示   clear;clc; fsize=12; [num,date]=xlsread('I-index');%读取国际指数表的数据 datenumber=datenum(date);%将表的第一列日期转化为日期序列%num矩阵从左往右的指数依次是标普500、法国CAC、富时100、德国DAX、日经225、恒生指数 figure; yyaxis left;%左侧纵坐标 plot(datenumber,num(:,1),'b','linewidth',2);hold on%标普500,蓝色实线无标志 plot(datenumber,num(:,2),'r-x','linewidth',2,'MarkerSize',8,'MarkerFaceColor','r','MarkerIndices',1:15:length(datenumber));hold on%法国CAC,红色实线叉号符 plot(datenumber,num(:,3),'b:s','linewidth',2,'MarkerSize',6,'MarkerFaceColor','b','MarkerIndices',1:15:length(datenumber));hold on%富时100,绿色划线方形符号 ylabel('Index','FontSize',fsize);%左轴标签 yyaxis right;%右侧纵坐标 plot(datenumber,num(:,4),'k:','linewidth',2);hold on%德国DAX,蓝色实线无标志 plot(datenumber,num(:,5),'b-o','LineWidth',2,'MarkerSize',5,'MarkerFaceColor','b','MarkerIndices',1:15:length(datenumber));hold on;hold on%日经225,蓝色实线圆圈标记 plot(datenumber,num(:,6),'r:o','linewidth',2,'MarkerSize',5,'MarkerFaceColor','r','MarkerIndices',1:15:length(datenumber));hold on%恒生指数,红色实线加号标记 ylabel('Index','FontSize',fsize);%右轴标签 xlabel('Date of Stock Exchange','FontSize',fsize);%横轴标签 datetick('x',26);%将横轴坐标值转化为日期   box off;%去掉边框 leg1=legend('S&P 500','CAC 40','FTSE 100','Der Dax','NIKKEI 225','Hang Seng Index');%线条标签 legend boxoff;   结果出来的图横坐标的刻度只有三个,像这样   把  datetick('x',26);%将横轴坐标值转化为日期  去掉之后,变成了这样 怎么解决啊?求助

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环境: matlab 2020b 的实时编辑器 使用bodeplot 命令绘制伯德图,使用 "legend" 命令 添加标签时遇到困难,希望获得帮助。 代码如下: wc = [1,10,20];kp = 1;kr = 10;wr = 100*pi; p7 = bodeoptions;p7.XLim = {[1 1000]};p7.YLim = {[0 25];[-90 90]};p7.Gri='on';p7.FreqUnits='Hz'; for i = 1:length(wc) num7 = [kp 2*wc(i)*(kp+kr) kp*wr^2];den7 = [1 2*wc(i) wr^2]; sys7 = tf(num7,den7); bodeplot(sys7,p7) hold on end hold off lgd7 = legend('\[{w_c} = 1{\rm{ }}rad/s\]','\omega{_c} = 10 rad/s','\omega{_c} = 20 rad/s') set(lgd7,'Interpreter','latex') 希望能够得到如下图所示的标签: 图1 想要的标签格式 想要的标签格式有如下要求: (1)内容相同(指有下标) (2)标签位置在幅频图的右上角 代码运行后出现了两处警告,分别是: 图2 警告1 图3 警告2 图3中 1 为使用mathtype 7 编辑公式后复制得到。 代码运行的结果如下: 图4 运行结果 图1 想要的结果 对比图1和图4运行结果有两处问题: (1)标签内容的 格式 不正确 (2)标签位置在相频图的右上角。 现在遇到的困难是: (1)关于标签的位置,已知可以使用鼠标移动到幅频图的右上角,但希望通过代码实现。 (2)怎样使标签的格式正确 提前感谢指教!

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clc; clear all; n=40;%n=input('请输入节点数'); b=39;%b=input('请输入支路数'); %disp('请输入支路阻抗和节点功率矩阵,第一列存支路号,第二列存首节点号,第三列存尾节点号,第四列存支路自阻抗,第五列存尾节点给定功率'); Sb=15; Ub=23; Zb=Ub^2/Sb; Z=[1,0,1,0.169/Zb+i*0.655/Zb,0 2,1,2,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 3,1,3,0.196/Zb+i*0.655/Zb,0 4,2,4,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.522/Sb+i*0.174/Sb 5,2,5,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 6,3,6,0.444/Zb+i*0.439/Zb,0 7,3,7,0.196/Zb+i*0.655/Zb,0 8,5,8,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 9,5,9,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 10,6,10,1.374/Zb+i*0.774/Zb,1.08/Sb+i*0.36/Sb 11,6,11,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 12,7,12,0.279/Zb+i*0.051/Zb,0 13,7,13,0.279/Zb+i*0.051/Zb,0 14,8,14,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.36/Sb+i*0.12/Sb 15,8,15,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.63/Sb+i*0.21/Sb 16,9,16,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.45/Sb+i*0.15/Sb 17,9,17,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 18,11,18,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.54/Sb+i*0.18/Sb 19,11,19,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.675/Sb+i*0.225/Sb 20,12,20,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.45/Sb+i*0.15/Sb 21,12,21,0.444/Zb+i*0.439/Zb,0 22,13,22,0.444/Zb+i*0.439/Zb,1.8/Sb+i*0.6/Sb 23,13,23,0.444/Zb+i*0.439/Zb,0 24,17,24,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.675/Sb+i*0.225/Sb 25,17,25,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.63/Sb+i*0.21/Sb 26,21,26,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.54/Sb+i*0.18/Sb 27,21,27,0.444/Zb+i*0.439/Zb,0 28,23,28,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.855/Sb+i*0.285/Sb 29,23,29,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 30,27,30,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.63/Sb+i*0.21/Sb 31,27,31,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 32,29,32,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.54/Sb+i*0.18/Sb 33,27,33,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.72/Sb+i*0.24/Sb 34,31,34,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.765/Sb+i*0.225/Sb 35,31,35,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 36,35,36,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.54/Sb+i*0.18/Sb 37,35,37,0.864/Zb+i*0.751/Zb,0 38,37,38,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.675/Sb+i*0.225/Sb 39,37,39,1.374/Zb+i*0.774/Zb,0.522/Sb+i*0.174/Sb]; k=0; V=ones(n,1); t=0; %迭代开始处 while t<b & k<10 %算节点注入电流  x1=Z(b,3);x=x1-n;    for l=1:b        j=Z(l,3);        ua=V(j+1,1);      I(j,1)=conj(Z(j,5)/ua);    end %回推算支路电流 J=zeros(b,1); l=b; J(l)=J(l)+I(l); for jj=1:b-1     l=l-1;  for m=l+1:b      if Z(m,2)==Z(l,3)       J(l)=J(l)+J(m);     end  end J(l)=J(l)+I(l); end %前推算节点电压    for l=1:b     j=Z(l,3)+1;     i=Z(l,2)+1;     V(j,1)=V(i,1)-Z(l,4)*J(l,1);   end %收敛判定 t=0; for j=2:n  SS=V(j,1)*conj(I(j-1,1)); dp=real(SS-Z(j-1,5)); dq=imag(SS-Z(j-1,5)); S(j-1,1)=SS; ddp=abs(dp); ddq=abs(dq); L1=(ddp<0.000001)&(ddq<0.000001); F(j-1,1)=L1; if L1==1  t=t+1; end end  k=k+1; end %输出结果与否  disp('输出直角坐标各节点电压');  disp(V);  disp('显示迭代次数');  disp(k); disp('显示收敛节点情况,"1"表示收敛,"0"表示不收敛');  disp(F);  for j=1:b      if F(j,1)==0          disp('显示不收敛节点号、计算功率'); disp(j);disp(S(j,1));      end  end for j=1:n Vm(j,1)=abs(V(j,1));Va(j,1)=angle(V(j,1)); end disp('输出各节点电压幅值'); disp(Vm); disp('输出各节点电压相角'); disp(Va)  %返回开始处  

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clc clear close all tic img = textread('cem973w035flocf.ima.1000.20.000');     %'cem973w035flocf.ima.1000.20.000'可替换成其他文件名  img(img~=0)=2; imgre = reshape(img,[100,100,100]); imgre0 = imgre(:,:,99);                 %共100张图,30代表第30张图 Vertex = [0 0]; L = 100;  rectangle('Position', [Vertex L L], 'LineWidth', 1, 'EdgeColor', 'k', 'FaceColor', 'k') axis image  axis ([0 L 0 L]) hold on for i = 0:L-1     for j = 0:L-1         %%         %          % <<FILENAME.PNG>>         %          Vertex = [j i];         x = j + 0.5;         y = i + 0.5;         if imgre0(i+1,j+1)==0             rectangle('Position', [Vertex 1 1], 'LineWidth', 1, 'EdgeColor', 'r','FaceColor','r')         end     end     getframe; end

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function [trainX,trainY,testX,testY] = getData() names = {'bior','db','haar','sym'}; for i = 1:length(names)  for j = 1:7  % 记录训练数据  data = xlsread(['C:\Users\hfdn\Desktop' names{i} '训练.xlsx'],j);  trainX{i,j} = data(1:end,3:6);  trainY{i,j} = data(1:end,1);  % 记录验证数据  data = xlsread(['C:\Users\hfdn\Desktop' names{i} '验证.xlsx'],j);  testX{i,j} = data(1:end,3:6);  testY{i,j} = data(1:end,1);  end end end

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刚开始学习,怎么利用matlab截取若干张图片的同一特定区域,每张图片挨个截取的话截取出来的位置会有差异,想要个代码看看,谢谢大佬

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本人小白,现在有九个矩阵t1~t9(矩阵里含有k,k=3.14*f/340,其余参数已给)想把九个矩阵相乘得到t ,f是自变量,怎么实现f从50到520,步长为5,然后得到很多个t,最后把数组t再代入公式y=****,最后得到f与y的函数图像? l1=1; l3=0.7; l4=0.8; l5=1.2; l6=0.4; l7=1.1; l9=1; m=1.53; p=0.53; c0=520; s1=0.2;s5=0.2;s9=0.2; s3=1.3;s7=1.3; se=1.1;o=6.5; c=340; aa=0; for f=50:5:520     aa=aa+1;     k(aa)=2*3.1415926*f/c;     t1(aa)=[cos(k(aa)*l1/(1-m^2)),1i*(p*c0/s1)*sin(k(aa)*l1/(1-m^2));1i*(s1/p/c0)*sin(k(aa)*l1/(1-m^2)),cos(k(aa)*l1/(1-m^2))];     t2(aa)=[1,(-2*m/o/s1)*p*c0*(1-1/o);0,1];     t3(aa)=[cos(k(aa)*l3/(1-m^2)),1i*(p*c0/s3)*sin(k(aa)*l3/(1-m^2));1i*(s3/p/c0)*sin(k(aa)*l3/(1-m^2)),cos(k(aa)*l3/(1-m^2))];     t4(aa)=[1-(se/s5)*o^2*m*tan(k(aa)*l4),(1-o^2)*m*p*c0/s5;1i*(s5/p/c0)*tan(k(aa)*l4),1+1i*(se/s5)*m*tan(k(aa)*l4)];     t5(aa)=[cos(k(aa)*l5/(1-m^2)),1i*(p*c0/s5)*sin(k(aa)*l5/(1-m^2));1i*(s5/p/c0)*sin(k(aa)*l5/(1-m^2)),cos(k(aa)*l5/(1-m^2))];     t6(aa)=[1-(se/s5/o)*m*tan(k(aa)*l6),(-2*m/o*s5)*p*c0*(1-1/o);j(s5/p/c0)*tan(k(aa)*l6)*(1+1i*(se*(o-2)*m)/s5/o)*tan(k(aa)*l6),1+1i*(se*(o-2)*m/s5/o)*tan(k(aa)*l6)];     t7(aa)=[cos(k(aa)*l7/(1-m^2)),1i*(p*c0/s7)*sin(k(aa)*l7/(1-m^2));1i*(s7/p/c0)*sin(k(aa)*l7/(1-m^2)),cos(k(aa)*l7/(1-m^2))];     t8(aa)=[1,(m/s9)*p*c0*(1-o^2);0,1];     t9(aa)=[cos(k(aa)*l9/(1-m^2)),1i*(p*c0/s9)*sin(k(aa)*l9/(1-m^2));1i*(s9/p/c0)*sin(k(aa)*l9/(1-m^2)),cos(k(aa)*l9/(1-m^2))];     t(aa)=t1(aa)*t2(aa)*t3(aa)*t4(aa)*t5(aa)*t6(aa)*t7(aa)*t8(aa)*t9(aa); end

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delta=1/5.2; %1/(1+exp(-c(3))), %%潜伏期 beta=0.0517; %传染率 k=14; %传染参数 q=0.5; %第一阶段隔离率 q2=0.8; %第二阶段隔离率 b=0.1404; %Y→S的转化率 d=0.0056; %Y→H的转化率 m=0.05; %I→H的转化率 gamma=0.0714; %恢复率 S(1)=3.718e+07; %c(1)./(1+exp(-c(3))) E(1)=0; I(1)=0; H(1)=0; R(1)=0; Y(1)=0; ME=[1,0,1,2,0,4,5,11,19,23,2,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数--23天数据 MI=[1,2,1,0,4,4,5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; %%2020年1月14日到2月5日的每日累计出现症状的I的数量--23天数据 h1=100; G=repmat(ME,h1,1);GG=repmat(MI,h1,1); %% repmat 把数组转化成矩阵 T=G(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的潜伏者E的病例数 TT=GG(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数 n=length(T); h=0.01; for i=1:23 S(i+1)=(-(beta+q*(1-beta))*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q)*k*beta*E(i)+(1-q)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end for i=23:n S(i+1)=(-((beta+q2*(1-beta))*S(i)*(I(i)+k*E(i)))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q2)*k*beta*E(i)+(1-q2)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q2*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end D(1)=I(1); for j=2:length(ME) D(j)=I((j-1)*h1+1); end yy1=[1,3,4,4,9,13,19,20,25,32,46,56,64,68,73,81,92,97,99,102,108,109,118,119,126,127,128,129,129,130,130,131,131,131,131,132,132,132,132,133,133,133,133,133,133]; figure(2) set(0,'defaultfigurecolor','w') t=1:length(yy1); plot(t,yy1,'b+','LineWidth',2','MarkerSize',4); hold on t1=1:1:23; t2=23:1:46; plot(t1,D(1,1:23),'r--','LineWidth',1.5); hold on plot(t2,D(1,23:46),'black--','LineWidth',1.5); hold on delta=1/5.2; %1/(1+exp(-c(3))), %%潜伏期 beta=0.0517; %传染率 k=14; %传染参数 q=0.5; %第一阶段隔离率 q2=0.8; %第二阶段隔离率 b=0.1404; %Y→S的转化率 d=0.0056; %Y→H的转化率 m=0.05; m2=0.01; %I→H的转化率 gamma=0.0714; %恢复率 S(1)=3.718e+07; %c(1)./(1+exp(-c(3))) E(1)=0; I(1)=0; H(1)=0; R(1)=0; Y(1)=0; ME=[1,0,1,2,0,4,5,11,19,23,2,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数--23天数据 MI=[1,2,1,0,4,4,5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; h1=100; G=repmat(ME,h1,1);GG=repmat(MI,h1,1); %% repmat 把数组转化成矩阵 T=G(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的潜伏者E的病例数 TT=GG(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数 n=length(T); h=0.01; for i=1:23 S(i+1)=(-(beta+q*(1-beta)*S(i)*(I(i)+k*E(i)))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q)*k*beta*E(i)+(1-q)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end for i=23:n S(i+1)=(-(beta+q2*(1-beta)*S(i)*(I(i)+k*E(i)))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q2)*k*beta*E(i)+(1-q2)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m2*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m2*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q2*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end M(1)=I(1); for j=2:length(ME) M(j)=I((j-1)*h1+1)-40; end figure(2) set(0,'defaultfigurecolor','w') t2=23:1:46; plot(t2,M(1,23:46),'green--','LineWidth',1.5); hold on delta=1/5.2; %1/(1+exp(-c(3))), %%潜伏期 beta=0.0517; %传染率 k=14; %传染参数 q=0.5; %第一阶段隔离率 q2=0.8; %第二阶段隔离率 b=0.1404; %Y→S的转化率 d=0.0056; %Y→H的转化率 m=0.05; %I→H的转化率 m3=0.03; gamma=0.0714; %恢复率 S(1)=3.718e+07; %c(1)./(1+exp(-c(3))) E(1)=0; I(1)=0; H(1)=0; R(1)=0; Y(1)=0; ME=[1,0,1,2,0,4,5,11,19,23,2,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数--23天数据 MI=[1,2,1,0,4,4,5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; h1=100; G=repmat(ME,h1,1);GG=repmat(MI,h1,1); %% repmat 把数组转化成矩阵 T=G(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的潜伏者E的病例数 TT=GG(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数 n=length(T); h=0.01; for i=1:23 S(i+1)=(-(beta+q*(1-beta)*S(i)*(I(i)+k*E(i)))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q)*k*beta*E(i)+(1-q)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end for i=22:n S(i+1)=(-(beta+q2*(1-beta)*S(i)*(I(i)+k*E(i)))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q2)*k*beta*E(i)+(1-q2)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m3*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m3*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q2*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end N(1)=I(1); for j=2:length(ME) N(j)=I((j-1)*h1+1)-20; end figure(2) t2=23:1:46; plot(t2,N(1,23:46),'y--','LineWidth',1.5); hold on delta=1/5.2; %1/(1+exp(-c(3))), %%潜伏期 beta=0.0517; %传染率 k=14; %传染参数 q=0.5; %第一阶段隔离率 q2=0.8; %第二阶段隔离率 q8=0.9; %第三阶段隔离率 b=0.1404; %Y→S的转化率 d=0.0056; %Y→H的转化率 m=0.05; %I→H的转化率 m4=0.07; gamma=0.0714; %恢复率 S(1)=3.718e+07; %c(1)./(1+exp(-c(3))) E(1)=0; I(1)=0; H(1)=0; R(1)=0; Y(1)=0; ME=[1,0,1,2,0,4,5,11,19,23,2,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数--23天数据 MI=[1,2,1,0,4,4,5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; h1=100; G=repmat(ME,h1,1);GG=repmat(MI,h1,1); %% repmat 把数组转化成矩阵 T=G(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的潜伏者E的病例数 TT=GG(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数 n=length(T); h=0.01; for i=1:23 S(i+1)=(-(beta+q*(1-beta)*S(i)*(I(i)+k*E(i)))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q)*k*beta*E(i)+(1-q)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end for i=23:n S(i+1)=(-(beta+q2*(1-beta)*S(i)*(I(i)+k*E(i)))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q2)*k*beta*E(i)+(1-q2)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m4*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m4*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q2*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end O(1)=I(1); for j=2:length(ME) O(j)=I((j-1)*h1+1)+15; end figure(2) t2=23:1:46; plot(t2,O(1,23:46),'m--','LineWidth',1.5); hold on delta=1/5.2; %1/(1+exp(-c(3))), %%潜伏期 beta=0.0517; %传染率 k=14; %传染参数 q=0.5; %第一阶段隔离率 q2=0.8; %第二阶段隔离率 q8=0.9; %第三阶段隔离率 b=0.1404; %Y→S的转化率 d=0.0056; %Y→H的转化率 m=0.05; %I→H的转化率 m5=0.09; gamma=0.0714; %恢复率 S(1)=3.718e+07; %c(1)./(1+exp(-c(3))) E(1)=0; I(1)=0; H(1)=0; R(1)=0; Y(1)=0; ME=[1,0,1,2,0,4,5,11,19,23,2,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数--23天数据 MI=[1,2,1,0,4,4,5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; h1=100; G=repmat(ME,h1,1);GG=repmat(MI,h1,1); %% repmat 把数组转化成矩阵 T=G(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的潜伏者E的病例数 TT=GG(:)'; %%2020年1月14日到2月5日的每天从湖北输入的染病者I的病例数 n=length(T); h=0.01; for i=1:23 S(i+1)=(-(beta+q*(1-beta)*S(i)*(I(i)+k*E(i)))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q)*k*beta*E(i)+(1-q)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end for i=23:n S(i+1)=(-(beta+q2*(1-beta)*S(i)*(I(i)+k*E(i)))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))+b*Y(i))*h+S(i); E(i+1)=(((1-q2)*k*beta*E(i)+(1-q2)*beta*I(i))*S(i)/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-delta*E(i)+T(i))*h+E(i); I(i+1)=(TT(i)+delta*E(i)-m5*I(i))*h+I(i); H(i+1)=(m5*I(i)-gamma*H(i)+d*Y(i))*h+H(i); R(i+1)=(gamma*H(i))*h+R(i); % 新增出现症状的染病者的量--用于拟合实际出现症状的I数据 Y(i+1)=(q2*S(i)*(I(i)+k*E(i))/(S(i)+E(i)+I(i)+H(i)+R(i)+Y(i))-(b+d)*Y(i))*h+Y(i); end A(1)=I(1); for j=2:length(ME) A(j)=I((j-1)*h1+1)+27; end figure(2) t2=23:1:46; plot(t2,A(1,23:46),'c--','LineWidth',1.5); set(0,'defaultfigurecolor','w') xlabel('Time(Day)') title('Shanxi Province') ylim([0 240]); ylabel('Cumulative infected COVID-2019 cases') legend('Cumulative infected data','model simualition','m=0.05','m=0.01','m=0.03','m=0.07','m=0.09','Location','Best' ) set(gca,'XTicklabel',{'1.14','1.19','1.24','1.29','2.03','2.08','2.13','2.18','2.23','2.28','3.04'}) grid on hold off drawnow 好像是SEIHRY公式下面的for循环出现问题,但不知道应该怎么改,想要第二阶段连接到第一段末尾,并且改变第一阶段的参数不会影响到第二阶段

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function [I,Q,EVM] = demodulation16(data,t,Fs,symb_rate,fc,rolloff,Delay) %t = 0:1/Fs:T-1/Fs; centence = Fs/symb_rate;                  %抽样间隔 local_cos = cos(2*pi*fc*t);           %同相路本振信号 local_sin = sin(2*pi*fc*t);            %正交路本振信号 data_I = data.*local_cos; data_Q = data.*local_sin;                 %QAM信号分别与正交本振相乘 h = rcosdesign(rolloff,Delay,centence,'sqrt');     %设计根升余弦滤波器 data_I_filtered = filter(h,1,data_I); data_Q_filtered = filter(h,1,data_Q);          %匹配滤波

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请问各位大佬,有知道 最小自相关长度的matlab运算公式吗,谢谢各位了

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求基于马尔可夫模型的彩色图像去噪代码 matlab

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B矩阵是四行一列的矩阵,我这么输入运行不了  

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需要绘图成类似这样的 我写的代码如下 clear off;clc t=-0.45:0.001:0.45; L=0.3; [x,y]=meshgrid(t); M=sign(x).*floor(0.5+abs(x)./L); N=sign(y).*floor(0.5+abs(y)./L); d=sqrt((x-M.*L).^2+(y-N.*L).^2); if d<0.3 z=0.3-0.0874-sqrt(0.09-d.^2); else z=x.*0; end mesh(x,y,z) 出来的图 修改数据后就变成了 应该怎么调整合适

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程序如下: function vHat = decodeBitFlipping(rx, H, iteration) % Hard-decision/bit flipping sum product algorithm LDPC decoder % %  rx        : Received signal vector (column vector) %  H         : LDPC matrix %  iteration : Number of iteration % %  vHat      : Decoded vector (0/1)  [M,N] = size(H); % Prior hard-decision ci = 0.5*(sign(rx') + 1); % Initialization rji = zeros(M, N); % Asscociate the ci matrix with non-zero elements of H qij = H.*repmat(ci, M, 1);   % Iteration for n = 1:iteration        %fprintf('Iteration : %d\n', n);        % ----- Horizontal step -----    for i = 1:M              % Find non-zeros in the column       c1 = find(H(i, :));              % Get the summation of qij\c1(k)               for k = 1:length(c1)          rji(i, c1(k)) = mod(sum(qij(i, c1)) + qij(i, c1(k)), 2); %mod求余数,统计伴随式向量是否全为0                 end % for k           end % for i        % ------ Vertical step ------    for j = 1:N       % Find non-zero in the row       r1 = find(H(:, j));              % Number of 1s in a row       numOfOnes = length(find(rji(r1, j)));              for k = 1:length(r1)                  % Update qij, set '1' for majority of 1s else '0', excluding r1(k)          if numOfOnes + ci(j) >= length(r1) - numOfOnes + rji(r1(k), j)             qij(r1(k), j) = 1;          else             qij(r1(k), j) = 0;          end                  end % for k              % Bit decoding       if numOfOnes + ci(j) >= length(r1) - numOfOnes          vHat(j) = 1;       else          vHat(j) = 0;       end                  end % for j     end % for n     我想问问垂直判决那个if语句是啥意思,是比较一个设置好的阈值吗,但是在论文上是不满足校验方程数量最多的变量节点,还有下面那个Bit decoding的if语句又是啥?是判决结果吗?

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hopfield解tsp问题,求源码或文章??

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求一个用MATLAB绘制costas编码信号的模糊函数图的源程序

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有人有微粒散射的matlab程序吗? 作消光系数和尺寸参数的关系图的。 包括球形粒子,多层球粒子,有限长圆柱体粒子,旋转椭球粒子。

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hf=figure('position',[200 200 600 400],'name','uicontrol1','numbertitle','off'); ha=axes('position',[0.4 0.1 0.5 0.7],'box','on'); hbsin=uicontrol(hf,'style','pushbutton','position',[50,140,100,30],'string','绘制sin(x)','callback',['subplot(ha);' 'x=0:0.1:4*pi;' 'plot(x,sin(x));' 'axis([0 4*pi -1 1]);' 'xlabel("x");' 'ylabel("y=sin(x)");' 'if get(hcgrid,"value")==1;' 'grid on;' 'else;' 'grid off;' 'end;']) 串联的矩阵的维度不一致 请问是哪儿错了

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有关二阶RC电池模型在matlab中应该如何建模,其中数据应该是啥啊?还有关于设计一种状态观测器,比如龙伯格状态观测器,其中数据也需要。主要还是不知道如何建立基于状态观测器的电池模型的simulink建模。 有没有哪位大佬佬帮帮小白啊!跪谢!!!

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使用连续均值消除法对线性扫频干扰进行检测,输出snr与检测概率关系曲线

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这是我的代码: x0=[0;0]; wv=[1;2;3]; wa=[2;1;3]; g=9.8; [va,lamda] = optxestimatecon(x0,wv,wa,g) function [va,lamda] = optxestimatecon(x0,wv,wa,g) coder.extrinsic('myfmincon' ) y=myfmincon(x0,wv,wa,g); va=y(1); lamda=y(2); lamda end function y=myfmincon(x0,wv,wa,g) f=@(x)myfuncon(x,wv,wa,g); A = [];b = []; Aeq = []; beq = []; x=[0;0]; [x,fval]=fmincon(@myfuncon,x0,A,b,Aeq,beq,[0;-2*pi],[100;2*pi]); %;fminunc(f,x0); y=x; end function F = myfuncon(x,wv,wa,g) F=-(-g*(wv(3,1)-x(1)*sin(x(2)))/(x(1)*cos(x(2))+wv(1,1))+x(1)*(wa(1,1)*cos(x(2))-wa(3,1)*sin(x(2)))+wv(1,1)*wa(1,1)+wv(3,1)*wa(3,1)); end 然后是报错: 输入参数的数目不足。 出错 myfuncon (line 4) F=-(-g*(wv(3,1)-x(1)*sin(x(2)))/(x(1)*cos(x(2))+wv(1,1))+x(1)*(wa(1,1)*cos(x(2))-wa(3,1)*sin(x(2)))+wv(1,1)*wa(1,1)+wv(3,1)*wa(3,1)); 出错 fmincon (line 552)       initVals.f = feval(funfcn{3},X,varargin{:}); 出错 myfmincon (line 7) [x,fval]=fmincon(@myfuncon,x0,A,b,Aeq,beq,[0;-2*pi],[100;2*pi]); 出错 optxestimatecon (line 4) y=myfmincon(x0,wv,wa,g); 出错 jiaoben (line 5) [va,lamda] = optxestimatecon(x0,wv,wa,g) 原因:     Failure in initial objective function evaluation. FMINCON cannot continue.   为啥老是说参数不足,求老师们教导

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各位大佬,看了很多带不平衡负载的文章,做了仿真有些问题,有偿求能带三相不平衡负载的三相逆变器仿真或指导,做了分序控制的,一直发散,看了很多也没找到问题在哪

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自选某个excel或者csv表格数据文件。简单介绍该数据含义(包括各变量含义),将数据通过MATLAB的readtable读进MATLAB中,然后自行选取作图方式,并以读取数据中的某些变量作图,并适当加以标注。 (我没看懂上述是什么意思 有大佬解释一下吗)

回答 ^WOWOC^
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2天前
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如题,MATLAB版本为2019a,VS版本为2019. 编译器我是这样设置的: 但是打包时总是不成功,问题如图: 请问该如何设置?

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最好能够改变用户数和发射接收天线数,有迫零检测、最小均方误差检测等。谢谢!

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我使用的是Windows10,VS2013,需要安装caffe配置matlab接口,我查询需要配置cuda,但是安装cuda的时候又出现了The following process must be stopped before the CUDA Visual Studio Integrated。的问题,折腾好多天了,caffe都没有配置成功,有没有遇到人教一下