求MATLAB代码

1. 求MATLAB代码

n = 0:18;
xn = -3*cos(0.2*pi.*n)-2*sin(0.3*pi.*n);
hn = [-1,2,3,-4,5,4,3,2,-1,2];
yn = conv(xn,hn,'same');
Fx=fft(xn);
Fy=fft(yn);
Fh=fft(hn);
subplot(311);stem(abs(Fx));title('x(n)');
subplot(312);stem(abs(Fy));title('y(n)');
subplot(313);stem(abs(Fh));title('h(n)');

2. MATLAB编程求解

就一个函数就可以了
sort(x,'descend')

3. 求MATLAB函数代码

题主给出的函数为分段函数，在matlab中可以用代码来实现：
1、首先，建立自定义分段函数，piecewise_fun(x)，并保存为piecewise_fun.m文件。piecewise_fun(x)函数的内容，为
function y=piecewise_fun(x)
n=length(x);
for i=1:n
if x(i)>=0 & x(i)<=1
y(i)=x(i);
elseif x(i)>1 & x(i)<=2
y(i)=2*x(i)-1;
elseif x(i)>2
y(i)=x(i).^2-1;
else
y(i)=0;
end
end
end
2、然后在matlab的命令窗口中，执行下来命令
>>x=-10：0.5：10; %例如
>>y=piecewise_fun(x)

>>plot(x,y),grid on
>>xlabel('x'),ylabel('y(x)')

4. 关于解释MATLAB代码及运行结果?

下图中的代码使用了预训练的模型，用于对花进行分类。
(a) 修改预训练模型的最后三层的方法可能是：
在载入预训练模型后，使用 model.layers[i].trainable = False 设置模型的某一层为不可训练的。这样就可以修改预训练模型的最后几层为不可训练的。
在载入预训练模型后，使用 model.pop() 删除模型的最后一层。这样就可以修改预训练模型的最后几层。
在载入预训练模型后，使用 model.add(...) 添加新的层。这样就可以在预训练模型的最后几层之后添加新的层。
修改预训练模型的最后几层的原因可能是：
该模型是用于特定任务的，并且需要将模型的输出调整为特定的输出大小。
模型可能已经过度拟合，因此需要通过修改模型的最后几层来减少过拟合。
预训练模型的最后几层也可能被修改，以便在转移学习过程中使用不同的输入数据。
(b) 要解释运行结果，我们需要看到整个代码块以及运行结果。这将帮助我们了解模型在处理任务时的行为，以及可能存在的问题。
例如，我们可以查看输出的精度值，以了解模型在识别花的过程中的准确率。如果精度值很低，则可能需要改进模型的设计或调整训练参数来提高精度。或者，如果模型的行为不符合预期，则可能需要调整输入数据或调整模型的设计来改进结果。
(c) 对于模型的行为做出进一步的假设，我们可以考虑：
模型的训练数据是否足够全面，包括足够多的不同种类的花，并且每种花的数据量足够多。如果模型的训练数据不够全面，则模型可能无法准确地识别所有种类的花。
模型是否受到了过拟合的影响。如果模型过度拟合了训练数据，则在处理新数据时可能表现不佳。
模型是否受到了噪声的影响。如果训练数据中存在大量噪声，则模型可能无法准确地识别花。

5. MATLAB程序 求逐步解释程序中代码的意思

6. 请matlab高手帮我看一个程序，能否解释一下这些代码的含义？

一步一步来：
[m,n]=size(data)  m,n即你自己的数据data这个矩阵的行数和列数，
Y=data(:,9) 是data这个矩阵的第九列构成的数组
X=zeros(38,9)  是由38行、9列构成的一个初始的0矩阵
X(:,1)=1表示X的第一列元素均为1
Z=zeros(38,1)、t、Q的解释同上面X的解释一样
然后是对X这个矩阵个元素的重新制定：
矩阵X的行数i为1到m列数j为2到9的元素，为data的i行，j-1列的元素
A为X的平方
C为A的逆矩阵
b 是C与X和Y的矩阵的乘积（注意矩阵相乘有行和列数的匹配）
Z矩阵的1到m行，个元素与b矩阵中元素的关系就是由 

这个式子来获得。
接下来是Q矩阵中元素：Q中2到9行，各元素与b矩阵元素的关系通过这个式子来得到：

然后是St、Sf这两个矩阵的求解，基本同上面的解释是一样的，只不过在此是从1到m的元素一步一步迭代，另外mean(Y )表示的是矩阵Y元素的平均值。Sqrt(St/Sf) ,St/Sf是开方。abs是绝对值

7. matlab 程序求解释

8. 求解matlab代码

该问题属于线性规划最优解问题，解决的方法如下：
1、创建自定义目标函数，即
f=x1+x2+x3+x4+x5+x6
2、创建自定义约束条件函数，即
x1+x5+x6=18
2*x3+x4=18
2*x1+6*x2+3*x4+x5=26
3、使用fmincon（）极值函数，求解其x1、x2、x3、x4、x5、x6
4、根据上述方法编程并运行，可以得到如下结果