做相关性分析,一般可用两个向量的相关系数来衡量,越接近1说明相关性越大.下面给出求相关系数的代:%假设要分析x1,x2,x3与y的相关系数 x1=[ 1 2 3 4 5 6]'; x2=[ 2 2 .

用来完成工程设计,性能评价,测试等工作MATLAB仿真系统.在科学实验中使用的数学模型来模拟专业模特,复杂的数字工作.在大学里,完成一些更高的数值计算.在经济领域,数据可以计算,数值分析和预测.

张志涌《精通malab 6.5》北航出版社 对于初学者本人首推此本

corrcoef(X')即可

matlab自带的xcorr函数可以使用 c=xcorr(x,y) c=xcorr(x) c = xcorr(x,y,'option') c=xcorr(x,'option') c=xcorr(x,y,maxlags) c=xcorr(x,maxlags) c=xcorr(x,y,maxlags,'option') c=xcorr(x,maxlags,'option') [c,lags]=xcorr(.)

matlab两个矩阵的相关性的分析方法:用corrcoef(x,y) 函数实现两个矩阵的相关性的分析.函数格式 : corrcoef(x,y) ;函数功能:其中%返回列向量x,y的相关系数,等同于corrcoef([x y]);函数举例:在命令窗口产生两个10*3阶的随机数组x和y,计算关于x和y的相关系数矩阵:x=rand(10,3);y=rand(10,3);cx=cov(x)cy=cov(y)cxy=cov(x,y)px=corrcoef(x)pxy= corrcoef(x,y)

离散时间段,例如假设时间间隔dt=0.01s,逐步更新轨迹,例如:在初始时刻t=0,位置为x0,y0,z0,根据速度方向的变化函数得到各个方向的速度分量vx0,vy0,vz0 t1时刻,t1=t0+dt,,更新此时的位置x1=x0+vx0*dt,y1=y0+vy0*dt,z1=z0+vz0*dt t2时刻,.依次循环

用线性回归或者直接计算相关系数

相关性分析matlab还是比较强大的,前提是能熟练运用其中的相关函数并会在matlab下编写程序

matlab偏最小二乘分析(2009-11-20 16:43:07)转载▼ 标签:杂谈 单因变量function y=pls(pz) [row,col]=size(pz); aver=mean(pz); stdcov=std(pz); %求均值和标准差 rr=.