第1个回答 2015-11-07
‘的含义为转置,*为乘法;n'*k,就代表矩阵n转置后与矩阵k相乘
参考一:计算离散时间傅里叶变换,并绘制图形。
已知有限长序列x(n)={1,2,3,4,5}。
n=-1:3;
x=1:5;
k=0:500;
w=(pi/500)*k;
X=x*(exp(-j*2*pi/500)).^(n'*k);
subplot(211)
plot(w/pi,imag(X))
subplot(212)
plot(w/pi,abs(X))
grid on
向左转|向右转
![](https://video.ask-data.xyz/img.php?b=https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/38dbb6fd5266d016f5cc7088912bd40734fa35bd?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_600%2Ch_800%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85%2Fformat%2Cf_auto)
第2个回答 2015-10-07
给一个r和xm,通过ode45求得t,x,然后再与你的数据对比。最终选择一个合适的r和xm。就要一直变参数,我觉得比较难。至少来说r和xm的选择范围太大了。而且ode45得到的t,x与你的实验t,x肯定不是同一个t下面的数据,也不好比较。
不过基于你的方程比较简单,我们可以直接解出它的通解来:
>> xx=dsolve('Dx/x=r-r/b*x')
得到:
xx =
b/(1+exp(-r*t)*C1*b)
自己想手算的话,见附录。
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以下拟合
然后再用你的17组数据,拟合出下面的r,b,c1来。
最终就可以确定你的r,xm了。这里的xm=b。
下面是通过数据来拟合
在Matlab下输入:edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function F=zhidao_joans321(a,t)
r=a(1);
b=a(2);
C1=a(3);
F=b./(1+exp(-r*t)*C1*b);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
你设好t,x后,比如
t=1:17;
x=sin(t);
%在Matlab下输入:
[A,res]=lsqcurvefit('zhidao_joans321',ones(1,3),t,x);
A
r=A(1)
xm=A(2)
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