Simulink有一个名为"Matlab函数“的模块,它允许您在Simulink流程图中创建自定义函数。
在Simulink Matlab功能模块中实现了一个简单的函数。我的函数包含了对Matlab内置rms()的调用。当我运行Simulink模型时,会得到以下错误:
The function 'rms' not supported for standalone code generation
如果在Simulink模型中从Matlab函数中删除rms,误差就会消失,模型将完美无缺地运行。
问题:
在Simulink中是否有一种使用Matlab的rms 的方法?
我有一个问题,因为这个工作适用于许多函数,但当我试图绘制正弦的积分时(我正在使用matlab 2010),我遇到了麻烦:
clear all
close all
clc
x = linspace(-10, 10, 100);
f = @(x) sin(x);
I = arrayfun(@(x) quad(f, 0, x), x);
plot(x, f(x),'r', x, I, 'b')
我希望有一个-cos(x),但是我得到了偏移量为1的东西,为什么会发生这种情况?该如何解决这个问题呢?
我有一个二维数组,我试图对数据拟合一条曲线。我的目标函数是多项式函数:
def objective(x, a, b, c):
return a * x + b * x**2 + c
我使用curve_fit从scipy.optimize找到适合的曲线为数据。但是,我需要知道这个模型有多好。实际数据和估计曲线之间有什么区别?我怎么能找到这个?curve_fit是否使用均方误差来求出曲线?我怎样才能控制这种差异?
在Matlab的三角函数中,重投影误差是如何计算的?
遗憾的是,没有给出数学公式。
上面只写着:The vector contains the average reprojection error for each M world point.
计算此误差时,Matlab使用的程序是什么?
我搜索了SOF,但在这个重要的问题上什么也没有找到。
更新:他们如何使用这个错误在这里过滤掉糟糕的匹配:
我试图在Haskell中正确地理解懒惰。我的理解是,如果我们有一些表达式,其中我们实际上没有使用表达式的子部分,那么该子部分将永远不会被计算,例如let x = [1..1000] in 0将永远不会实际计算列表,而只是返回0。
但是,如果我有如下代码,其中fib(n)是一个斐波那契函数,并且将为n<0返回一个错误,该怎么办
let x = div 100 0 + (20 * 100)除以零误差
let x = fib(-3) + fib(7) n<0错误
(20 * 100)和fib(7)是否会被计算,或者它是否会等待第一个表达式被计算,然后在我返回错误后停止?
我是CNN的新手,并试图研究一些MATLAB示例代码(因为我需要知道内部计算)。我最近意识到,我使用的示例代码在反向传播中不会将误差乘以sigmoid的导数。前馈过程有sigmoid作为最后一层的激活函数,因此根据我的理解,反向传播误差=(输出-目标)*sigmoid的导数(输出)。但是,作者故意用以下代码禁用了这一乘法:
if cnn.loss_func == 'cros'
if cnn.layers{cnn.no_of_layers}.act_func == 'soft'
cnn.CalcLastLayerActDerivative
嗨
我会创建一个simulink块,它可以执行以下操作。
1)用标准值减去输入值,直到误差小于.01为止。
示例
input value = 7,0005.
standard values = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] or [1:n] the result would be 7.
我可以在matlab中完成,但我不知道如何在simulink中实现。
在Matlab中
a = 7,0005 % or any other input value
b = [1:10] % standard value
error = 1;
index = 0;
while error <