灵敏度分析统计生成MATLAB代码识别关键参数(GUI)
这个例子展示了如何自动生成一个MATLAB函数来解决灵敏度分析的统计问题。您使用灵敏度分析仪定义一个敏感性统计问题身体vestibulo-ocular反射模型,并生成MATLAB®代码来解决这个统计数据的问题。
Vestibulo-Ocular反射敏感性统计问题
的识别关键参数估计(GUI)示例显示了如何使用灵敏度分析仪计算灵敏度统计模型中不同的参数值的身体vestibulo-ocular反射。在这个例子中,我们加载预配置灵敏度分析仪根据这个例子会话。
打开灵敏度分析仪sdoVOR模型:
ssatool (“sdoVOR”)
在灵敏度分析仪,点击公开会议和从模型空间开。公开会议sdoVOR_sasessionForSensitivityStatistics。
这将打开一个预配置会话中灵敏度分析仪。
生成MATLAB代码
从计算统计数据列表中,选择生成MATLAB函数。
编辑生成的代码添加到MATLAB作为一个未保存的MATLAB函数。
检查生成的代码。绝大部分是:
统计分析变量——指定输入和输出,确定哪些输入最影响输出。
数据的选择——指定类型的分析计算。
计算统计数据使用sdo,解决灵敏度统计问题。分析命令。
选择保存从MATLAB编辑器保存生成的函数。
运行生成的代码
运行生成的功能。
计算显示了结果分析的输入对输出的影响最大。例如,相关字段显示获得参数与输出最大的大小相关,与消极的方向,也就是说,当获得增加,产量减少。
修改生成的代码
您可以:
修改指定的输入和输出变量。
修改选项改变类型的分析计算。
