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你是说matlab里面的那些归一化了的模型么?
其实归一化的意义放在matlab这里面谈,对它来说太憋屈了。
就我个人感觉至少有两个比较现实的意义
1,便于理解和交流
这个初识归一化的可能难以认同,但你想想如果你手上有多种类型、不同种类的设备后时,你会不会对频繁计算设备的中间变量、技术参数产生厌烦感呢。对成熟的东西,拿电机来说,1MW和1KW可能有很多不同的地方(物理结构、工艺),但基本原理(电磁关系)是一样的,对用户而言前面那些并不重要(相当的不重要),归一化以后,他们了解几个归一化系数后,所有的所有都是一样的,多好。
2,便于技术转移
这个其实也是从上面那个特点转化而来的,针对的对象是技术开发人员。归一化以后,除了外部的归一化系数,内部的运算,精度都是一样的。这样的话,你有了一套技术方案,就可以运用到多种机型上。设计和管理成本都大大降低,何乐而不为呢?
其实归一化的意义放在matlab这里面谈,对它来说太憋屈了。
就我个人感觉至少有两个比较现实的意义
1,便于理解和交流
这个初识归一化的可能难以认同,但你想想如果你手上有多种类型、不同种类的设备后时,你会不会对频繁计算设备的中间变量、技术参数产生厌烦感呢。对成熟的东西,拿电机来说,1MW和1KW可能有很多不同的地方(物理结构、工艺),但基本原理(电磁关系)是一样的,对用户而言前面那些并不重要(相当的不重要),归一化以后,他们了解几个归一化系数后,所有的所有都是一样的,多好。
2,便于技术转移
这个其实也是从上面那个特点转化而来的,针对的对象是技术开发人员。归一化以后,除了外部的归一化系数,内部的运算,精度都是一样的。这样的话,你有了一套技术方案,就可以运用到多种机型上。设计和管理成本都大大降低,何乐而不为呢?
Sievers分析仪
2024-10-13 广告
2024-10-13 广告
是的。传统上,对于符合要求的内毒素检测,最终用户必须从标准内毒素库存瓶中构建至少一式两份三点标准曲线;必须有重复的阴性控制;每个样品和PPC必须一式两份。有了Sievers Eclipse内毒素检测仪,这些步骤可以通过使用预嵌入的内毒素标准...
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本回答由Sievers分析仪提供
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就是把不同单位不同性质的不能直接被用来进行科学计算的数据变成没有差别的同单位的数据
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p是一个一维数组,两个数之间应该有一个空格或逗号,它是多项式的系数,即多项式为:y=0.000242b-0.0455。另外你的程序里面的符号如分号、逗号,括号都
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p是一个一维数组,两个数之间应该有一个空格或逗号,它是多项式的系数,即多项式为:y=0.000242b-0.0455。另外你的程序里面的符号如分号、逗号,括号都是中文字符,改成英文字符才会运行成功。下面是我改的:
p=[0.000242,-0.0455];
b=[577 545 2280 455 260 572 543 2791 390 261 564 537 3300 312 263 567 536 3761 521 226 559 535 4220 729 189 556 2000 4320 1441 188 555 2410 189 551 2190 2200 220];
polyval(p,b)
运行结果:
Columns 1 through 9
0.0941 0.0864 0.5063 0.0646 0.0174 0.0929 0.0859 0.6299 0.0489
Columns 10 through 18
0.0177 0.0910 0.0845 0.7531 0.0300 0.0181 0.0917 0.0842 0.8647
Columns 19 through 27
0.0806 0.0092 0.0898 0.0840 0.9757 0.1309 0.0002 0.0891 0.4385
Columns 28 through 36
0.9999 0.3032 -0.0000 0.0888 0.5377 0.0002 0.0878 0.4845 0.4869
Column 37
0.0077
p=[0.000242,-0.0455];
b=[577 545 2280 455 260 572 543 2791 390 261 564 537 3300 312 263 567 536 3761 521 226 559 535 4220 729 189 556 2000 4320 1441 188 555 2410 189 551 2190 2200 220];
polyval(p,b)
运行结果:
Columns 1 through 9
0.0941 0.0864 0.5063 0.0646 0.0174 0.0929 0.0859 0.6299 0.0489
Columns 10 through 18
0.0177 0.0910 0.0845 0.7531 0.0300 0.0181 0.0917 0.0842 0.8647
Columns 19 through 27
0.0806 0.0092 0.0898 0.0840 0.9757 0.1309 0.0002 0.0891 0.4385
Columns 28 through 36
0.9999 0.3032 -0.0000 0.0888 0.5377 0.0002 0.0878 0.4845 0.4869
Column 37
0.0077
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