if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end

时间: 2024-05-31 15:11:38 浏览: 114
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linear_mag.zip_linear Mag_凝聚态

这段代码看起来是在进行梯度计算的操作，对于输入的Mag_grad_x和Mag_grad_y，如果它们的通道数(ch)不等于1，则先将它们在通道维度上进行求和，然后将求和结果在通道维度上进行复制，使得Mag_grad_x和Mag_grad_y的通道数与输入相同。这样做的目的可能是为了避免通道数不同的情况下，梯度计算的不一致性。
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arduino-Mag3110.zip_Mag3110_arduino_arduino mag3110_uno

1. **Mag3110传感器**：一种能测量三个方向磁场强度的传感器，常用于定位和导航。 2. **Arduino驱动程序**：专为Arduino平台编写的代码，使得Arduino Uno能与Mag3110进行通信。 3. **Arduino Uno**：一种基于Atmega...

function [Result, cost, SNR]= denoising(input, lambda, max_Iter, label, Ori_Img) cost = []; SNR = []; Img_ori = im2double(input); [height,width,ch] = size(input);1 denom_tmp = (abs(psf2otf([1, -1],[height,width])).^2 + abs(psf2otf([1; -1],[height,width])).^2) if ch~=1 denom_tmp = repmat(denom_tmp, [1 1 ch]); end % Initialize Vraiables Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); grad_x = zeros(size(Img_ori)); grad_y = zeros(size(Img_ori)); aux_Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_x = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_y = zeros(size(Img_ori)); Cost_prev = 10^5; alpha = 500; beta = 50; Iter = 0; % split bregman while Iter < max_Iter grad_x_tmp = grad_x + aux_grad_x/alpha; grad_y_tmp = grad_y + aux_grad_y/alpha; numer_alpha = fft2(Diff_R_I+ aux_Diff_R_I/beta) + fft2(Img_ori); numer_beta = [grad_x_tmp(:,end,:) - grad_x_tmp(:, 1,:), -diff(grad_x_tmp,1,2)]; numer_beta = numer_beta + [grad_y_tmp(end,:,:) - grad_y_tmp(1, :,:); -diff(grad_y_tmp,1,1)]; denomin = 1 + alpha/betadenom_tmp; numer = numer_alpha+alpha/betafft2(numer_beta); Result = real(ifft2(numer./denomin)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; grad_x = Result_x - aux_grad_x/alpha; grad_y = Result_y - aux_grad_y/alpha; Mag_grad_x = abs(grad_x); Mag_grad_y = abs(grad_y); if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).(grad_y./Mag_grad_y); grad_x(Mag_grad_x == 0) = 0; grad_y(Mag_grad_y == 0) = 0; Diff_R_I = Result-Img_ori-aux_Diff_R_I/beta; Mag_Diff_R_I = abs(Diff_R_I); if ch~=1 Mag_Diff_R_I = repmat(sum(Mag_Diff_R_I,3), [1,1,ch]); end if label == 1 Diff_R_I=max(Mag_Diff_R_I-1/beta,0).(Diff_R_I./Mag_Diff_R_I); else Diff_R_I=(beta/(2+beta)) * Diff_R_I; end Diff_R_I(Mag_Diff_R_I == 0) = 0; aux_Diff_R_I = aux_Diff_R_I + beta * (Diff_R_I - (Result - Img_ori )); aux_grad_x = aux_grad_x + alpha * (grad_x - (Result_x )); aux_grad_y = aux_grad_y + alpha * (grad_y - (Result_y)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; if label == 1 Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:))) + lambdasum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); else Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:)).^2) + lambda*sum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); end Diff = abs(Cost_cur - Cost_prev); Cost_prev = Cost_cur; cost = [cost Cost_cur]; SNR_tmp = sqrt( sum( (Result(:)-double(Ori_Img(:))).^2 )) / sqrt(numel(Result)); SNR = [SNR SNR_tmp]; Iter = Iter + 1; end end

具体来说，该算法通过最小化一个带有$L_1$正则项的能量函数来去除噪声。其中，$L_1$正则项用于促使平滑图像的梯度尽可能小，从而去除噪声。 该算法的主要思想是将图像分解为梯度和残差两个部分，并分别对其进行处理...

grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).*(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).*(grad_y./Mag_grad_y);

假设原图像的梯度为(grad_x, grad_y)，梯度的大小为Mag_grad_x和Mag_grad_y，lambda和alpha是常数。这段代码的作用是将梯度的大小限制在Mag_grad_x-lambda/alpha和Mag_grad_y-lambda/alpha之间，如果梯度大小小于这...

% STFT变换 Z = stft(z, nfft); % STFT幅度谱和相位谱 Z_mag = abs(Z); Z_phase = angle(Z); % 幅度谱转换为线性幅度 Z_mag_lin = db2mag(Z_mag); % 设置阈值 Z_mag_thresh = max(Z_mag_lin) * 10^(-25/20); % 生成掩码 Z_mask = bsxfun(@gt, Z_mag_lin, Z_mag_thresh); % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mask; % 对每一列进行平滑处理 smooth_window = 60; Z_mag_smoothed = smoothdata(Z_mag_masked, 1, 'movmean', smooth_window); % 将平滑后的掩码谱应用到幅度谱上 Z_mag_masked_smoothed = Z_mag_smoothed .* Z_mask; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_mag_masked_smoothed(Z_mag_masked_smoothed < 0) = 0; % 生成掩码谱 Z_masked = Z_mag_masked_smoothed .* exp(1i*Z_phase);这里的阈值是怎么设定的

阈值的设定在语音增强中非常重要，它决定了噪声的抑制程度和语音信号的保留程度。在这段代码中，阈值的设定采用了一个经验值，即设置为最大幅度值的10^(-25/20)倍。其中，10^(-25/20)是一个常数，表示信噪比为25dB时...

解释： def inv_objectfun_gradient(self, detector, receiver_locations, true_mag_data, x): """ The gradient of the objective function with respect to x. Parameters ---------- detector : class Detector receiver_locations : numpy.ndarray, shape=(N*3) See inv_objective_function receiver_locations. true_mag_data : numpy.ndarray, shape=(N*3) See inv_objective_function true_mag_data. x : numpy.array, size=9 See inv_objective_function x. Returns ------- grad : numpy.array, size=9 The partial derivative of the objective function with respect to nine parameters. """ rx = self.inv_residual_vector(detector, receiver_locations, true_mag_data, x) jx = self.inv_residual_vector_grad(detector, receiver_locations, x) grad = rx.T * jx grad = np.array(grad)[0] return grad

这是一个Python函数，名为inv_objectfun_gradient，它接受四个参数：detector，receiver_locations，true_mag_data和x。该函数返回一个大小为9的numpy数组，表示目标函数相对于九个参数的偏导数。在函数中...

%% 掩膜部分 Z = stft(z, nfft); % STFT变换 Z_mag = abs(Z); % STFT幅度谱 Z_phase = angle(Z); % STFT相位谱 Z_mag_db = 20*log10(Z_mag); % 将幅度谱转换为分贝 Z_mag_db_thresh = max(Z_mag_db) - 25; % 设置阈值 Z_mag_db_thresh(Z_mag_db_thresh<0) = 0; % 阈值为0以下的部分置为0 Z_mag_db_mask = Z_mag_db > Z_mag_db_thresh; % 生成掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mag_db_mask; % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked(Z_mag_masked<0) = 0; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_masked = Z_mag_masked .* exp(1i*Z_phase); % 生成掩码谱 z_enhanced = istft(Z_masked, nfft); % iSTFT变换 G= Y_mag.*Z_masked g=istft(G,nfft); %得到重构后的语音 g=g/max(abs(g)); pause(3) sound(g,fs)这段代码可以怎么优化

1. 使用np.clip函数代替Z_mag_db_thresh的判断和置为0的操作，可以提高代码可读性和运行速度。 2. 将Z_mag_db_mask的生成和Z_mag_masked的计算合并为一个步骤，可以减少不必要的数组操作。 3. 考虑使用更快速的...

clear;clear;clc; fs = 8000; % 采样频率 t = 0:1/fs:0.01-1/fs;% 采样时间 f = 2000; % 方波信号频率 x = square(2*pi*f*t); % 生成方波信号 N = length(x)-1; % 信号长度保证为正整数 % 计算基4FFT和频谱 X = fft(x, N/4); %找到X_mag中的最大值，然后将X_mag除以该最大值得到X_mag_norm X_mag = abs(X); X_mag_norm = X_mag / max(X_mag); % 计算谐波失真度和谐波的归一化振幅 harmonics = 5; % 要计算的谐波次数 thd = 0; harmonic_amp_norm = zeros(1, harmonics);%表示要处理的谐波分量的数量 for k = 1:harmonics harmonic_amp_norm(k) = X_mag_norm(k*4+1); thd = thd + harmonic_amp_norm(k)^2; end thd = sqrt(thd) / harmonic_amp_norm(1) * 100; 修改代码错位

harmonic_amp_norm(k) = X_mag_norm(k*4+1); thd = thd + harmonic_amp_norm(k)^2; end thd = sqrt(thd) / harmonic_amp_norm(1) * 100; % 打印结果 fprintf('前%d个谐波分量的幅值归一化系数为：\n', harmonics...

X = fft(x, N/4); X_mag = abs(X); X_mag_norm = X_mag / max(X_mag);

这三行代码完成了对信号x进行基4FFT，并计算了其频谱。...max函数计算X_mag中的最大值，作为归一化的分母，最终得到归一化的幅度谱X_mag_norm。需要注意的是，由于进行了基4FFT，因此X的长度为N/4，而不是N。

分析一下代码，有什么作用void Get_Encoder_Count(void) { int16_t LF_EncoderCount =TIM_GetCounter(TIM2)-0x7fff; int16_t RF_EncoderCount =TIM_GetCounter(TIM3)-0x7fff; int16_t LB_EncoderCount =TIM_GetCounter(TIM4)-0x7fff; int16_t RB_EncoderCount =TIM_GetCounter(TIM5)-0x7fff; TIM_SetCounter(TIM2, 0x7fff); LF_Speed = LF_EncoderCount*1.0/(MOTER_REDRATIO*MOT_MAG_NUMBER)*WHEEL_PERIMTER; //int16_t RF_EncoderCount =TIM_GetCounter(TIM3)-0x7fff; TIM_SetCounter(TIM3, 0x7fff); RF_Speed = RF_EncoderCount*1.0/(MOTER_REDRATIO*MOT_MAG_NUMBER)*WHEEL_PERIMTER; //int16_t LB_EncoderCount =TIM_GetCounter(TIM4)-0x7fff; TIM_SetCounter(TIM4, 0x7fff); LB_Speed = LB_EncoderCount*1.0/(MOTER_REDRATIO*MOT_MAG_NUMBER)*WHEEL_PERIMTER; //int16_t RB_EncoderCount =TIM_GetCounter(TIM5)-0x7fff; TIM_SetCounter(TIM5, 0x7fff); RB_Speed = RB_EncoderCount*1.0/(MOTER_REDRATIO*MOT_MAG_NUMBER)*WHEEL_PERIMTER; Distance_V_Cnt += (int16_t)(LF_Speed+RF_Speed+LB_Speed+RB_Speed)/4; Distance_H_Cnt += (int16_t)(LF_Speed-RF_Speed-LB_Speed+RB_Speed)/4; White_Square_V_Cnt += (LF_Speed+RF_Speed+LB_Speed+RB_Speed)/4; White_Square_H_Cnt += (LF_Speed-RF_Speed-LB_Speed+RB_Speed)/4; }

1. 通过 TIM_GetCounter 函数获取 TIM2/TIM3/TIM4/TIM5 定时器的计数器值，并减去一个偏移量 0x7fff，得到四个编码器的计数值。 2. 将 TIM2/TIM3/TIM4/TIM5 定时器的计数器值设置为偏移量 0x7fff，以便下一次计数。...

所以我只需要将adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis] * freqs[np.newaxis, :])这段代码替换成pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])就行了吗

pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1])) adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :]) 这个修改后的...

CTracker::CTracker(float _dt, float _Accel_noise_mag, double _dist_thres, int _maximum_allowed_skipped_frames,int _max_trace_length) { dt=_dt; Accel_noise_mag=_Accel_noise_mag; dist_thres=_dist_thres; maximum_allowed_skipped_frames=_maximum_allowed_skipped_frames; max_trace_length=_max_trace_length; } // --------------------------------------------------------------------------- // // ---------------------------------------------------------------------------

其中，_dt 表示时间间隔，_Accel_noise_mag 表示加速度噪声大小，_dist_thres 表示距离阈值，_maximum_allowed_skipped_frames 表示最大允许跳帧数，_max_trace_length 表示最大跟踪长度。该构造函数的主要作用是将...

res jiajiaojie wall group 'one' range id 1 union id 2 wall group 'two' range id 3 union id 4 wall group 'one' facet range group 'one' by wall wall group 'two' facet range group 'two' by wall ball attribute displacement multiply 0.0 ;euler multiply 0.0 ball attribute damp 0.7 calm ;pause key configure thermal def calculate_thres(conductivity_ball) pipe_len_sum= 0.0 pipe_count = 0 loop foreach cp contact.list('ball-ball') bp1 = contact.end1(cp) bp2 = contact.end2(cp) pipe_len = math.mag(ball.pos(bp2)-ball.pos(bp1)) pipe_len_sum = pipe_len_sum + pipe_len pipe_count = pipe_count + 1 endloop ball_vol_sum = 0.0 ball_count = 0 loop foreach bp ball.list ball_vol = math.pi*ball.radius(bp)^2 ball_vol_sum = ball_vol_sum + ball_vol ball_count = ball_count + 1 endloop thres = 1.0/(2.0*conductivity_ball*ball_vol_sum)*pipe_len_sum end @calculate_thres(2.5) def range_fish(vec, cp) range_fish = false if type.pointer(cp) = 'ballthermal-facetthermal' then fp = contact.end2(cp) if wall.thermal.facet.group(fp) # 'two' then range_fish = true endif endif end set random 10001 cmat thermal add 1 model ThermalPipe property thres 1e300 range fish @range_fish cmat thermal default model ThermalPipe property thres [thres] thexp 2.8e-5 cmat thermal apply ball thermal init temp 12.0 wall thermal init temp 12.0 wall thermal init temp -20.0 range group 'two' ball thermal attribute sheat 1015 ball thermal attribute thexp 2.8e-5 clump thermal attribute sheat 1.7e3 clump thermal attribute thexp 3.0e-4 set therm on mech on set mechanical slave on set mechanical substep 100 set thermal age 0.0 set mech age 0.0 def thermal_timestep thermal_timestep = thermal.timestep end set display fish @thermal_timestep def mech_timestep mech_timestep = mech.timestep end set display fish @mech_timestep ;set thermal timestep 1e-6 save 'Model_Thermal-Time_00h' solve thermal age [360] mech aratio 1e-4 save 'Model_Thermal-Time_01h' save 03_thermal

这段代码是一个热力学模拟的示例，用于计算球体和墙体之间的热传导。代码中定义了一些函数和属性，包括计算阈值的函数calculate_thres，判断是否在特定范围内的函数range_fish，以及一些热属性的初始化和设置。...

//使用三线性插值方法，计算直方图 float v_r1 = mag * rbin;//第二行分配的值 float v_r0 = mag - v_r1;//第一行分配的值 float v_rc11 = v_r1 * cbin; float v_rc10 = v_r1 - v_rc11; float v_rc01 = v_r0 * cbin; float v_rc00 = v_r0 - v_rc01; float v_rco111 = v_rc11 * obin; float v_rco110 = v_rc11 - v_rco111; float v_rco101 = v_rc10 * obin; float v_rco100 = v_rc10 - v_rco101; float v_rco011 = v_rc01 * obin; float v_rco010 = v_rc01 - v_rco011; float v_rco001 = v_rc00 * obin; float v_rco000 = v_rc00 - v_rco001; //该像素所在网格的索引 int idx = ((r0 + 1)*(d + 2) + c0 + 1)*(n + 2) + o0; hist[idx] += v_rco000; hist[idx + 1] += v_rco001; hist[idx + n + 2] += v_rco010; hist[idx + n + 3] += v_rco011; hist[idx + (d + 2)*(n + 2)] += v_rco100; hist[idx + (d + 2)*(n + 2) + 1] += v_rco101; hist[idx + (d + 3)*(n + 2)] += v_rco110; hist[idx + (d + 3)*(n + 2) + 1] += v_rco111; }opencv c++代码SIFT的部分代码含义

首先，通过乘以相应的比例因子，将mag（梯度幅值）分配到rbin（梯度方向）上。然后，将rbin再次分配到cbin（梯度方向）上，并将结果存储在v_rc11和v_rc10中。接下来，将v_rc11再次分配到obin（梯度方向）上，并将...
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该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过严格测试运行成功才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

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