如何用matlab来实现离散数据的网格化
-----data_seperate.m-----------------------------------------------------------
%%数据初始化
data='D:\work\数据离散化代码\discretization_data.xls';
k=4;
%%数据读入
[data,~]=xlsread(data);
rows=size(data,1);
%%等宽离散化，规则需要自己定义
rules=[0,0.179,0.258,0.35,0.504];
width_data=zeros(rows,2);
width_data(:,1)=data;
width_data(:,2)=arrayfun(@find_type,data);
%%等频离散化
frequent_data=zeros(rows,2);
frequent_data(:,1)=data;
end_=-1;
for i=1:k-1
start_=floor((i-1)*rows/k)+1;
end_=floor(i*rows/k);
frequent_data(start_:end_,2)=i;
end
frequent_data(end_+1:end,2)=k;
%%聚类离散化
[idx,~]=kmeans(data,k);
cluster_data=zeros(rows,2);
cluster_data(:,1)=data;
cluster_data(:,2)=idx;
figure;
cust_subplot(width_data,3,1,1,k);
cust_subplot(frequent_data,3,1,2,k);
cust_subplot(cluster_data,3,1,3,k);
disp('数据离散化完成！');
-------------cust-subplot.m------------------------------------------------
function cust_subplot(width_data,rows,cols,index,k)
%% 自定义画图
subplot(rows,cols,index);
%%定义图形颜色和数据点的格式
dot_str ={'k*','ko','ks','kd'};
hold on;
for i=1:k
data_ = width_data((width_data(:,2)==i),1);
num = size(data_,1);
y= zeros(num,1);
%%y(:)表示y数组（或向量）中的每一个元素
y(:)=0.5*(i+1);
plot(data_,y,dot_str{1,i});
% plot(data_,y);
end
%title(title_);
hold off
end
——------------find_type.m---------------------------------------------------------------
function [ flag ] = find_type( data )
%% 根据规则，返回类别,1,2,3,4中的一个
rules = [0,0.179,0.258,0.35,0.504];
cols = size(rules,2);
for i=1:cols-1
if data>rules(i) && data<=rules(i+1)
flag =i;
return ;
end
end
flag =-1;
end
可以运行出来的代码
这个简单，举个例子给你：
定义11个离散点如下，
x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11];y=[0.8 0.3 0.2 -0.4 0.6 0.2 -0.1 0.3 0.15 -0.2 0.2];
xx=1:0.01:11;
yy=spline(x,y,xx);
plot(x,y,'o',xx,yy),grid
matlab仿真图就是这样的。
本视频展示如何用matlab绘制散圆状态图，可用于相关科研数据绘图！
如何用matlab来实现离散数据的网格化
实际上离散数据变换太慢了,一般采用fft函数,速度快,而且效果差不多,你不给数据如何写代码
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我需要用matlab做光伏预测,了解到可以利用神经网络算法编程,但不知从...
你要做光伏预测，其实所有的预测的原理都差不多，可以参考别人的案例。建议你看看matlab的书，学习下基本知识，推荐《matlab神经网络30个案例》，上面有很多预测案例。附件是一个基本的用BP神经网络预测电力负荷的例子。BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是...
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灵宝市13565937671： matlab怎么对离散数据进行拟合 - ？
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灵宝市13565937671： 用MATLAB怎么实现离散信号的卷积啊 编程? - ？
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灵宝市13565937671： MATLAB对一组离散的数据进行离散傅立叶变换,得到频谱图,再进行低通滤波,然后再反变换得到离散数据对一组离散的数据进行离散傅立叶变换,得... - ？
错须通窍：[答案] x=load('baidu.txt');xjw=fft(x,300);for i=1:300 if abs(xjw(i))>40 %截止频率为40HZ xjw(i)=0; endendxx=ifft(xjw);subplot(2,1,1);plot(x);subplot(2,1,2);plot(xx);
灵宝市13565937671： matlab怎样实现离散数据的傅里叶变换? - ？
错须通窍： 1.有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征(频率,幅值,初相位);2.FFT可以将一个信号的频谱提取出来,进行频谱分析,为后续滤波准备;3.通过对一个系统的输入信号和输出信号进行快速...
灵宝市13565937671： Matlab怎么绘制离散图 - ？
错须通窍： Matlab怎么绘制离散图 可以用Matlab的基本平面图形函数,即plot()函数实现离散点图. 用法:plot(x,y,'*') 实例:x=[0 0.2 0.4 0.6 0.8 1]; y=[1 0.84779959 0.6049828 0.34716436 0.27696241 0]; plot(x,y,'*') xlabel('x'),ylabel('y')
灵宝市13565937671： matlab中怎么将离散数据拟合 ？
错须通窍： ML估计是这个意思:设待估计参数P,数据X的分布是与参数有关的,即p(X;P);你现在已经有了一组数据X,则这组数据出现的总概率是:p(X1;P)*p(X2;P)*...*p(Xn; P).然后求一个P,使这个总概率最大. 按你的模型,理想情况下数据y是由完全由参数决定的确定性量.不妨假设有高斯噪声干扰,现在只需要写出上面的概率密度函数就可以了.
灵宝市13565937671： 如何用matlab对一大堆离散数据做傅里叶分析？
错须通窍： 将离散数据放入数组中,如数组A,共有N个数据,然后B=fft(A,N)就可以了,B就是A的频谱,用stem(B)画频谱图,stem(angle(B))是相位谱,stem(abs(B))是振幅谱
灵宝市13565937671： matlab中for语句实现离散数据的和 - ？
错须通窍： 若t(i)是一个向量,语句如下 c2(t(i))=0; for j=1:15 c2(t(i))=c2(t(i))+f(t(j))*c1(t(i)-t(j))*60; end
灵宝市13565937671： 用MATLAB对离散数据进行积分 - ？
错须通窍： 哦 这个比较简单,下面使用两种方法%by dynamic %see also http://www.matlabsky.com %contact me matlabsky@gmail.com %2009.2. % %得到积分数据,这里的x我是随机生成的 x=rand(1,1000); t=[1:1000]*(1/100); % %方法一 trapz(t,x) % %方法二 s=sum(x)*(1/100) %
