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matlab 相差几个小时

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如:for i=0:-0.001;-2
i
%l=2*abs(i)
end
以上程序运行正常,但取消注释,则程序运行部完全,哪位朋友可以帮忙解决 , 有三列数据,分别是id,hour(小时),day(天),count(次数)。用matlab编写一个程序,根据不同的id分别统计不同的小时,天,count的值,谢谢。
如果满意可以另加财富。
从一个文件读取,处理结果写入到另一个文件
python程序也可以 , 程序可以稍微多一点,这样最好了,在给我介绍一下这个程序是在计算一个...

请问matlab中 command history窗口里的时间和系统时间相差8个小时如何更改?: 貌似这个问题还没人解决呢

matlab for循环步长取值很小时程序运行出错: for i=0:-0.001:-2
i
l=2*abs(i)
end

能正常运行!

大数据处理 有三列数据,分别是id,hour(小时),day(天),count(次数)。用matlab编写一个程序。: datin = 'D:\matlabwork\datin.xls'; % 源数据
datout = 'D:\matlabwork\datout.xls'; % 结果数据
dt = xlsread(datin);
dt = sort(dt);
id = unique(dt(:,1));
R = [];
for k = 1:length(id)
L = find(dt(:,1)==id(k));
r = dt(L,2:end);
R = [R;[id(k) sum(r,1)]];
end
xlswrite(datout,R);

知道每小时的温度后,怎么用MATLAB求供冷度时数、供暖度日数?:

问题不够明确,已知每小时的温度数据是一个还一组?,其他供冷度和供暖度的界限是什么?

已知车辆服从平均到达率为300辆每小时的泊松分布,怎么通过MATLAB产生服从此分布的每秒到达的车辆数: 已知一组数据(30个)大致服从泊松分布,怎样用MATLAB进行数据扩充,把样本量扩大100倍的方法:
1、用已知一组数据(30个)拟合出泊松分布函数f(x)
2、根据拟合得到的泊松分布函数f(x),用x=linspace(min(x),max(x),3000)的值,代入f(x)中得到相应的y值。

选修科matlab要交一份大作业~~~~我完全不懂...求高手写份程序,不要太难的,简单的就好....: 例:在1-12的11小时内,每隔1小时测量一次温度,测得的温度依次为:5,8,9,15,25,29,31,30,22,25,27,24。试估计每隔1/10小时的温度值。
答:程序为:
hours=1:12;
temps=[5 8 9 15 25 29 31 30 22 25 27 24];
h=1:0.1:12;
t=interp1(hours,temps,h,'spline');
plot(hours,temps,'+',h,t,hours,temps,'r:')
xlabel('Hour'),ylabel('Degrees Celsius')

例:测得平板表面3*5网格点处的温度分别为:
82 81 80 82 84
79 63 61 65 81
84 84 82 85 86
试作出平板表面的温度分布曲面z=f(x,y)的图形。
答:
1.先在三维坐标画出原始数据,画出粗糙的温度分布曲图.
输入以下命令:
x=1:5;
y=1:3;
temps=[82 81 80 82 84;79 63 61 65 81;84 84 82 85 86];
mesh(x,y,temps)
2.以平滑数据,在x、y方向上每隔0.2个单位的地方进行插值.
再输入以下命令:
xi=1:0.2:5;
yi=1:0.2:3;
zi=interp2(x,y,temps,xi',yi,'cubic');
mesh(xi,yi,zi)
画出插值后的温度分布曲面图.
希望能帮助你~~呵呵

求大神:用matlab的遗传算法工具箱解,本人用lingo运行40小时还没有结果,请指点代码怎么写?非常感谢: 数据呢 。

matlab 解决二元二次拟合,4小时内有效答案者加 50: 使用回归回归成y=ax1^2+bx1^2+cx1+dx2+ex1*x2+f

y=[23 33 52 51 43 40 46]';
x1=[5 10 16 25 33 47 60]';
x2=[18 31 66 68 70 72 70]';
X=[ones(size(y)) x1.^2 x2.^2 x1 x2 x1.*x2];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);
b,bint,r,rint,stats%%b为对应的参数 b(1)为f,b(2)为a,b(3)为b,b(4)为c,b(4)为d,b(5)为e

b =

14.16063954858540
0.01716893872592
0.02508536698014
4.71438649302305
-0.84792032737350
-0.08960148833191

bint =

1.0e+002 * %bint%为b的95%置信区间

-2.10382223368177 2.38703502465347
-0.00084283937911 0.00118621815363
-0.00394646933209 0.00444817667170
-0.64861833027424 0.74290606013470
-0.32305433102722 0.30609592447975
-0.01094505865341 0.00915302888678

r =

0.03724545917960
-0.06644448785574
-0.67601703114931
2.23548693159668
-2.01680533072312
0.55616729477867
-0.06963283582684

rint =

-0.43600297065399 0.51049388901318
-0.91070175413925 0.77781277842777
-9.26562783407416 7.91359377177553
-26.16906770631366 30.64004156950702
-27.64274677589925 23.60913611445302
-6.51060822024266 7.62294280980001
-0.95440190420693 0.81513623255325

%stats的第三个参数为F检验的P值,p值很小P<0.001,说明拟合模型有效

stats =
0.98459455672427 12.78242422631952 0.20909110587007

还可以使用rstool(X,Y,'quadratic')

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