if(snr_t < snr) w = w_t; conv_0 = conv_t; loss_num_t = loss_num; diff_t = diff; snr_t = snr; s_left_o = s_left_2; s_right_o = s_right_2; end conv_t = ParaRandom(conv_0,diff_t); w_t = w + w * 0.2 * (rand(1) - 0.5); end
时间: 2023-12-06 16:41:49 浏览: 19
这段代码看起来像是一个简单的优化算法,可能是用于信号处理或者通信系统中的自适应滤波器设计。其中,`w`是一个权重向量,`conv_0`是一个初始卷积核,`loss_num_t`是损失函数,`diff_t`是一个差分向量,`snr_t`是信噪比,`s_left_o`和_right_o`是左右信号。在每一次迭代中,如果当前的信噪比比之前得到的信噪比更好,则更新一些变量,否则使用随机参数进行优化。具体实现可能还需要结合其他代码来理解。
相关问题
conv_t = ParaRandom(conv_0,diff_t); %改变卷积核参数 w_t = w + w * 0.2 * (rand(1) - 0.5); num = num + 1; if(isempty(target_psnr) == 1) judge = (num < target_num); elseif(target_num == 0) judge = (snr_t < target_psnr); else judge = (snr_t < target_psnr) + (num < target_num); end
这段代码看起来像是针对图像处理中的卷积核参数进行随机化和调整的过程。具体来说,该代码使用ParaRandom函数随机改变了卷积核的参数,然后根据一定的条件进行调整。
其中,w_t = w + w * 0.2 * (rand(1) - 0.5)这行代码应该是用来对参数进行微调的,w表示原始参数,rand(1)生成一个随机数,0.2表示微调的幅度,-0.5表示将随机数变为-0.5到0.5之间的值。最终得到的w_t就是微调后的新参数。
接下来的if语句看起来是判断是否达到了目标PSNR或目标迭代次数。如果没有设置目标PSNR,则只考虑目标迭代次数;如果设置了目标PSNR,则需要同时满足目标PSNR和目标迭代次数。如果满足其中一个条件,则退出循环。
wid = 3; if(exist('conv_0') == 0) %if(exist('conv_0') == 0)存在返回1 不存在返回0 conv_0 = ones(21,wid * 2 + 1) + 0.001; %初始化卷积层参数 conv_t = conv_0; %备份卷积层参数 loss_num_t = 1; %初始化损失函数 diff_t = 1; snr_t = 1; w_t = 0.005; fill = zeros(1,wid);
这段代码是用 MATLAB 编写的。它首先检查是否已经存在名为 "conv_0" 的变量,如果不存在,则创建一个名为 "conv_0" 的变量,并将其初始化为一个 21 行、宽度为 "wid * 2 + 1" 的矩阵,其中每个元素都加上了 0.001。然后,它备份了卷积层参数,初始化了损失函数、diff_t 和 snr_t,并将 w_t 设置为 0.005。最后,它创建一个名为 "fill" 的零向量,其长度为 "wid"。
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