预测变量

在MATLAB统计工具箱中，逐步回归 (stepwise) 函数提供了一种精细化的回归分析方法。 初始模型包含所有自变量:使用 stepwise(x,y) 命令，可以构建一个包含所有自变量的初始模型。得到的 Stepwise Plot 图和 Stepwise Table 表格提供模型拟合度和变量显著性的关键信息。 虚线预示模型显著性不足:Stepwise Plot 图中的四条虚线表明模型的整体显著性较差，意味着该模型的预测能力可能有限。 识别最差变量:Stepwise Table 表格清晰地展示了每个变量的显著性。根据表格信息，可以确定变量 x3 和 x4 的显著性最差，暗示这些变量对模型的贡献微乎其微，可以考虑剔除。 逐步回归的核心在于迭代优化，通过不断地添加或移除变量，最终找到一个兼顾简洁性和预测能力的最佳模型。

Matlab开发中的x2fx()函数通过乘以输入矩阵的预测变量来生成额外的设计变量。然而，如果已经有预测变量的名称记录（如{'height', 'speed', 'weight'}），那么确定x2fx()生成的复合设计变量的名称及其顺序位置将变得困难。这个函数解决了这一问题。

在无约束条件下，这是一个用Matlab编写的MPC模型预测控制程序，实现多变量多输入多输出的控制。

在 Pro*C 编程中，宿主变量是一种可在应用程序与 Oracle 数据库之间传递数据的变量。这些变量可在 SQL 和 C 语句中引用，在 SQL 语句中称为 SQL 变量。

特殊变量(预定义变量)在MATLAB工作空间中，驻留了一些由系统本身定义的变量。这些预定义变量具有特定的含义。在使用时，建议尽量避免对这些变量重新赋值，以防止潜在的代码冲突或意外行为。

SQL中，SYSDATE 变量代表系统当前时间戳。示例：INSERT INTO table_name VALUES(1, SYSDATE);。

用途：- 向数据库插入数据- 修改数据库中的数据- 指定执行的操作- 指定条件（WHERE/HAVING子句） 获取数据：- 获取SQL语句的结果- 获取SQL语句的执行状态

功能简介：该函数的主要功能是保存除用户指定的变量之外的所有MATLAB工作区变量，提供了与MATLAB内置的SAVE函数相反的效果。使用SAVE函数时，指定的变量会被写入二进制文件，而在SAVEX中，默认保存所有变量，并将用户指定的变量排除在外。用户可以通过变量名称或正则表达式指定排除的变量。 示例用法：1. 使用变量名称排除特定变量：SAVEX filename -exclude var1 var2。2. 使用正则表达式排除变量：SAVEX filename -exclude '^temp.*'。3. 排除多个变量或特定模式：SAVEX filename -exclude var1 '^test.*'。 通过这种方法，用户可以灵活指定要保存的变量，避免手动筛选变量操作，提高效率。

程序闪存内的数据可通过名为程序空间可视性 (PSV) 的硬件功能从 16 位内核系列处理器硬件支持访问。支持通过特殊功能寄存器 (SFR) PSVPAG 或 DSRPAG 将一个 32K 闪存页映射到数据地址空间的高 32K。 编译器仅支持直接访问单个 PSV 页，称为 auto_psv 空间。-mconst-in-code 选项可用，将非 auto 类型的 const 限定变量放入程序存储器，而所有 auto const 变量与其他 auto 变量一起放入堆栈。 const 对象通常定义初始值，因为它在运行时不能被程序写入。但这不是一个要求。未初始化的 const 对象与其他未初始化的 RAM 变量一起分配空间，但仍然只读。

在VBA编程窗口中，开启选项＞选项中的强制声明变量设置。在模块声明节直接输入Option Explicit语句，即可强制对模块变量进行显式声明。