bins sa = (3[->3]) 用system verilog同义改写

这段代码使用了 Verilog 中的非标准语法，利用了数组和指针的指针运算。在 SystemVerilog 中，可以使用类似的语法来实现同样的功能。以下是一种可能的实现方式：

logic [31:0] bins[0:15]; // 定义一个长度为16的数组

// 给数组赋值
for (int i = 0; i < 16; i++) begin
    for (int j = 0; j < 32; j++) begin
        bins[i][j] = i + j;
    end
end

// 定义指向指针的指针 sa，指向数组中的第3个元素
logic [31:0]** sa = &bins[3];

// 获取 sa 指向的值，并将其中的第3个元素赋值为 42
(*sa)[3] = 42;

在 SystemVerilog 中，可以定义多维数组，并使用指向指针的指针来访问数组元素。上面的代码中，`bins` 是一个长度为 16 的一维数组，`sa` 是一个指向指针的指针，指向数组中的第 3 个元素。通过 `(*sa)[3]` 可以获取 `bins[3][3]` 的值，并将其修改为 42。

相关问题

ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_8036/2067320651.py in <module> 16 # 对Recency、Frequency、Monetary进行分段打分 17 recency_bins = pd.qcut(df['Recency'], q=5, labels=False) ---> 18 frequency_bins = pd.qcut(df['提交日期_frequency'], q=5, labels=False) 19 monetary_bins = pd.qcut(df['订单金额_monetary'], q=5, labels=False) 20 C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\reshape\tile.py in qcut(x, q, labels, retbins, precision, duplicates) 362 """ 363 original = x --> 364 x = _preprocess_for_cut(x) 365 x, dtype = _coerce_to_type(x) 366 C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\reshape\tile.py in _preprocess_for_cut(x) 592 x = np.asarray(x) 593 if x.ndim != 1: --> 594 raise ValueError("Input array must be 1 dimensional") 595 596 return x ValueError: Input array must be 1 dimensional

根据错误提示，看起来是因为`pd.qcut()`函数要求输入的数组必须是一维的，而你的`df['提交日期_frequency']`可能是二维的。请确保`df['提交日期_frequency']`是一个一维的Series或DataFrame列。

你可以尝试使用`.squeeze()`方法将其转换为一维的Series，例如：

frequency_bins = pd.qcut(df['提交日期_frequency'].squeeze(), q=5, labels=False)

如果`df['提交日期_frequency']`本身就是一个DataFrame列，而不是多列DataFrame，则不需要使用`.squeeze()`方法。

如果问题仍然存在，请提供更多关于你的数据结构和示例数据的信息，以便进一步帮助你解决问题。

N = 16; % 训练窗口长度 G = 8; % 保护带宽度 Pfa = 1e-6; % 虚警概率 Nf = 2N-1; % 范围维数 Nd = 2G-1; % 多普勒维数 R = abs(s).^2; % 功率谱密度 R = [zeros(N-1,doppler_bins);R;zeros(N-1,doppler_bins)]; % 补零 threshold = zeros(range_bins,doppler_bins); % 阈值 for i = N:range_bins+N-1 for j = G:doppler_bins+G-1 noise = R(i-N+1:i+N-1,j-G+1:j+G-1); % 训练窗口 noise((N-1)/2+1,(G-1)/2+1) = 0; % 去掉信号点 noise = sort(noise(:)); % 排序 threshold(i-N+1,j-G+1) = noise(end-round(PfaNfNd)); % 阈值 end end detection = R > threshold; % 目标检测报错怎么修改

你的代码中，第4行的 `Nf` 应该是 `2*N-1`，第5行的 `Nd` 应该是 `2*G-1`，第12行的 `round(PfaNfNd)` 应该是 `round(Pfa*Nf*Nd)`。修改后的代码如下：

N = 16; % 训练窗口长度
G = 8; % 保护带宽度
Pfa = 1e-6; % 虚警概率
Nf = 2*N-1; % 范围维数
Nd = 2*G-1; % 多普勒维数
R = abs(s).^2; % 功率谱密度
R = [zeros(N-1,doppler_bins);R;zeros(N-1,doppler_bins)]; % 补零
threshold = zeros(range_bins,doppler_bins); % 阈值
for i = N:range_bins+N-1
    for j = G:doppler_bins+G-1
        noise = R(i-N+1:i+N-1,j-G+1:j+G-1); % 训练窗口
        noise((N-1)/2+1,(G-1)/2+1) = 0; % 去掉信号点
        noise = sort(noise(:)); % 排序
        threshold(i-N+1,j-G+1) = noise(end-round(Pfa*Nf*Nd)); % 阈值
    end
end
detection = R > threshold; % 目标检测

请注意，这只是一种可能的修改方案，如果仍然出现报错，请检查其他代码部分和数据维度是否匹配。