matlab2018a版本中接地如何找？你找是其它信號(hào)的接地。仿真設(shè)計(jì)（尤其是供電系統(tǒng)的仿真）接地，在：SimPowerSystem——elements——ground也可以收索：ground只希望對(duì)

matlab2018a版本中接地如何找？

你找是其它信號(hào)的接地。仿真設(shè)計(jì)（尤其是供電系統(tǒng)的仿真）接地，在：SimPowerSystem——elements——ground也可以收索：ground只希望對(duì)你有幫助~~

matlab中sigshift函數(shù)用法？

function[你out]sigexpand(d,M)

Nlength(d)

outzeros(M,N)

太out(1,:)d

outreshape(out,1,M*N)

可以使用MATLAB對(duì)離散時(shí)間信號(hào)信號(hào)并且乘法運(yùn)算，除了相加，小位移，交叉相乘包括自由變化等。(TheuseforMATLABforcomputingdiscretesignals,includingtheadd,shift,multiplybecausetransform.)

跪求非負(fù)獨(dú)立成分分析的matlab程序？

您好，這樣的：

一、FastICA算法的都差不多步驟：

1.對(duì)觀測(cè)到數(shù)據(jù)接受中心化，使它的均值為0；

2.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行白化，。

3.你選不需要肯定的分量的個(gè)數(shù)，設(shè)迭代次數(shù)

4.你選擇一個(gè)精靈權(quán)矢量（隨機(jī)的）。

5.令,非線性函數(shù)的選定見前文。

6.。

7.令。

8.若果不收斂的話，前往第5步。

9．令，要是，趕往第5步。

二．MATLAB源程序及說明：

%下程序?yàn)镮CA的調(diào)用函數(shù)，輸入為觀察的信號(hào)，控制輸出為解混后的信號(hào)

functionZICA(X)

%-----------去均值---------

[M,T]size(X)%獲取鍵入矩陣的行/列數(shù)，行數(shù)為觀測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)目，列數(shù)為樣本采集點(diǎn)數(shù)

cumulativemean(X)%均值

whilei1:M

X(i,:)X(i,:)-cumulative(i)*ones(1,T)

end

%---------白化/球化------

Cxcov(X,1)%換算協(xié)方差矩陣Cx

[eigvector,eigvalue]eig(Cx)%可以計(jì)算Cx的特征值和特征向量

Weigvalue^(-1/2)*eigvector%白化矩陣

ZW*X%正交矩陣

%----------迭代-------

Maxcount10000%的最迭代次數(shù)

Critical0.00001%判斷是否需要收斂

mM%需要估記的分量的個(gè)數(shù)Wrand(m)

whilen1:m

WPW(:,n)%精靈召喚權(quán)矢量（不可以）

%YWP*Z

%GY.^3%G為非線性函數(shù)，不可行y^3等

%haha3*Y.^2%G的導(dǎo)數(shù)

count0

LastWPzeros(m,1)

W(:,n)W(:,n)/norm(W(:,n))

whileabs(WP-LastWP)ampabs(WP LastWP)gtCritical

countcount1%迭代次數(shù)

LastWPWP%前段時(shí)間迭代的值

%WP1/T*Z*((LastWP*Z).^3)-3*LastWP

fori1:m

WP(i)means(Z(i,:).*(tanh((LastWP)*Z)))-(means(1-(tanh((LastWP))*Z).^2)).*LastWP(i)

end

WPPzeros(m,1)

forj1:n-1

WPPWPP(WP*W(:,j))*W(:,j)

end

WPWP-WPP

WPWP/(norm(WP))

ifcountMaxcount

printf(未不能找到相應(yīng)的信號(hào))

return

end

end

W(:,n)WPendZW*Z

%以下為主程序，主要注意為遺留下來信號(hào)的產(chǎn)生，仔細(xì)的觀察信號(hào)和解混信號(hào)的作圖

clearallclc

N200n1:N%N為樣本采集點(diǎn)數(shù)

s12*sin(0.02*pi*n)%正弦函數(shù)信號(hào)

t1:Ns22*square(100*t,50)%方波信號(hào)

alinspace(1,-1,25)s32*[a,a,a,a,a,a,a,a]%鋸齒信號(hào)

s4rand(1,N)%洗技能噪聲

S[s1s2s3s4]%信號(hào)分成4*N

Arand(4,4)

XA*S%仔細(xì)的觀察信號(hào)

%源信號(hào)波形圖

figure(1)subplot(4,1,1)plot(s1)axis([0N-5,5])title(源信號(hào))

subplot(4,1,2)plot(s2)axis([0N-5,5])

subplot(4,1,3)plot(s3)axis([0N-5,5])

subplot(4,1,4)plot(s4)xlabel(Time/xd)

%仔細(xì)的觀察信號(hào)（混合信號(hào)）波形圖

figure(2)subplot(4,1,1)plot(X(1,:))title(仔細(xì)的觀察信號(hào)（混合信號(hào)）)

subplot(4,1,2)plot(X(2,:))

subplot(4,1,3)plot(X(3,:))subplot(4,1,4)plot(X(4,:))

ZICA(X)

figure(3)subplot(4,1,1)plot(Z(1,:))title(解混后的信號(hào))

subplot(4,1,2)plot(Z(2,:))

subplot(4,1,3)plot(Z(3,:))

subplot(4,1,4)plot(Z(4,:))xlabel(Time/ms)