Essays.club - Получите бесплатные рефераты, курсовые работы и научные статьи
Поиск

Контрольная работа по "Программированию"

Автор:   •  Декабрь 16, 2022  •  Контрольная работа  •  321 Слов (2 Страниц)  •  147 Просмотры

Страница 1 из 2
  1. М әрпі бар барлық файлдарға деректер қоймасын жасау үшін "деректер қоймасы" функциясын пайдаланыңыз. Бұл файлдардың атауында "_M_" және ".txt" кеңейтімі бар. Деректер қоймасын «letters» деп аталатын айнымалы мәнде сақтаңыз.

letterds = datastore("*_M_*.txt")

  1. Бірінші файлдағы деректерді «data» деп аталатын кестеге импорттаңыз.

data = read(letterds)

  1. Екінші файлдан деректерді импорттаңыз және сызыңыз.

data = read(letterds)

plot(data.X,data.Y)

  1. Барлық файлдардан деректерді data деп аталатын кестеге импорттау үшін readall функциясын пайдаланыңыз. Y және X графигін салу арқылы деректерді визуализациялаңыз.

data = readall(letterds)

plot(data.X,data.Y)

  1. Preprocds деп аталатын түрлендірілген деректер қоймасын жасау үшін түрлендіру мүмкіндігін пайдаланыңыз. Бұл деректер қоймасы әріптік белгілер сілтеме жасайтын деректерге масштабтау функциясын қолдануы керек.

preprocds = transform(letterds,@scale)

  1. Барлық деректерді импорттау үшін 'readall' функциясын қолданыңыз. "Time" функциясы ретінде 'Y' айнымалысын құру арқылы әр файлға алдын ала өңдеу функциясы қолданылғанын тексеріңіз.

data = readall(preprocds)

plot(data.Time,data.Y)

  1. "Y" мәндерінің диапазонын "X" мәндерінің диапазонына бөлу арқылы "b1" арақатынасын есептеу үшін "диапазон"функциясын пайдаланыңыз. Нәтижені "aratiob"деп аталатын айнымалыға тағайындаңыз.

aratiob = range(b1.Y)/range(b1.X)

  1. "b1.X және b1.Y медианасын есептеу үшін "median" функциясын қолданыңыз. Нәтижелерді сәйкесінше "medxb" және "medyb" деп аталатын айнымалыларда сақтаңыз. "omitnan"" жалаушасын пайдалануды ұмытпаңыз.

medxb = median(b1.X,"omitnan")

medyb = median(b1.Y,"omitnan")

  1.  b1.X және b1.Y орташа абсолютті ауытқуын есептеу үшін Mad функцияны пайдаланыңыз. Нәтижелерді сәйкесінше devxb және devyb деп аталатын айнымалыларда сақтаңыз. Mad қолданбасы әдепкі бойынша NaN мәндерін елемейтінін ескеріңіз.

devxb = mad(b1.X)

devyb = mad(b1.Y)

  1. m2.Y жуық туындысын есептеңіз. Нәтижені dYdT деп аталатын айнымалыда сақтаңыз. dXdT және dYdT екеуінің де ең үлкен мәндерін есептеңіз. Нәтижелерді сәйкесінше maxdx және maxdy деп аталатын айнымалыларда сақтаңыз.

maxdx = max(dXdT)

dYdT = diff(m2.Y)./dT;

maxdy = max(dYdT)

  1. v2.X және v2.Y арасындағы сызықтық корреляцияны есептеу үшін corr функциясын пайдаланыңыз. Нәтижені C деп аталатын айнымалыда сақтаңыз.

C = corr(v2.X,v2.Y)

  1.  v2.X және v2.Y арасындағы корреляцияны қайта есептеңіз, бұл жолы "Жолдар" опциясы "аяқталды" күйіне орнатылған. Нәтижені C айнымалыда сақтаңыз.

C = corr(v2.X,v2.Y,"Rows","complete")

  1. M бағандарының арасындағы корреляцияны есептеу үшін corr функциясын пайдаланыңыз. Нәтижені Cmat деп аталатын айнымалыда сақтаңыз. Жетіспейтін мәндерді елемеуді ұмытпаңыз.

Cmat = corr(M,"Rows","complete")

  1.  aratio, numXmin, numYmax, avgdX, avgdY және corrXY айнымалыларында сақталған мүмкіндіктерден кесте жасау үшін table функциясын пайдаланыңыз. Нәтижені feat деп аталатын айнымалыда сақтаңыз.

feat = table(aratio,numXmin,numYmax,avgdX,avgdY,corrXY)

...

Скачать:   txt (4.7 Kb)   pdf (62.4 Kb)   docx (8.8 Kb)  
Продолжить читать еще 1 страницу »
Доступно только на Essays.club