解释x=floor(log(n)/log(k))+1

时间: 2024-04-14 20:32:03 浏览: 38
这个表达式是用来计算一个数n在以k为底的对数中的整数部分加1的结果。 具体解释如下: 1. log(n) 表示以自然常数e为底数的对数函数,计算数n的对数值。 2. log(k) 表示以自然常数e为底数的对数函数,计算底数k的对数值。 3. 通过将n的对数除以k的对数,可以得到以k为底的对数的倍数关系。 4. floor函数是向下取整函数,将得到的结果向下取整为最接近的小于或等于它的整数。 5. 最后将取整后的结果加1,得到最终结果。 这个表达式在某些情况下可以用于计算以k为底的对数运算,例如在算法中确定某个整数需要被乘以k的多少次方才能得到一个给定的数。
相关问题

L = floor(log10(R+1)/log10(2));

这段代码计算了变量 `R` 的对数(以10为底),然后除以2的对数(以2为底),并向下取整(使用 `floor` 函数),最后将结果赋值给变量 `L`。 具体解释如下: - `log10(R+1)` 计算了 `R+1` 的对数(以10为底)。 - `log10(2)` 计算了2的对数(以10为底)。 - `log10(R+1)/log10(2)` 将两个对数相除,得到对数的比值。 - `floor(log10(R+1)/log10(2))` 将对数比值向下取整,得到最接近且小于等于该比值的整数。 - 最后,将结果赋值给变量 `L`。 这段代码的目的可能是计算变量 `R` 的二进制表示所需的位数。通过将 `R+1` 的对数除以2的对数,可以得到以2为底的对数比值,然后将其向下取整得到位数。这在计算机编程中常用于确定数据类型或内存分配的大小。

if nargin < 6 w='tz'; if nargin < 5 fh=0.5; if nargin < 4 fl=0; end end end f0=700/fs; fn2=floor(n/2); lr=log((f0+fh)/(f0+fl))/(p+1); % convert to fft bin numbers with 0 for DC term bl=n*((f0+fl)*exp([0 1 p p+1]*lr)-f0); b2=ceil(bl(2)); b3=floor(bl(3)); if any(w=='y') pf=log((f0+(b2:b3)/n)/(f0+fl))/lr; fp=floor(pf); r=[ones(1,b2) fp fp+1 p*ones(1,fn2-b3)]; c=[1:b3+1 b2+1:fn2+1]; v=2*[0.5 ones(1,b2-1) 1-pf+fp pf-fp ones(1,fn2-b3-1) 0.5]; mn=1; mx=fn2+1; else b1=floor(bl(1))+1; b4=min(fn2,ceil(bl(4)))-1; pf=log((f0+(b1:b4)/n)/(f0+fl))/lr; fp=floor(pf); pm=pf-fp; k2=b2-b1+1; k3=b3-b1+1; k4=b4-b1+1; r=[fp(k2:k4) 1+fp(1:k3)]; c=[k2:k4 1:k3]; v=2*[1-pm(k2:k4) pm(1:k3)]; mn=b1+1; mx=b4+1; end if any(w=='n') v=1-cos(v*pi/2); elseif any(w=='m') v=1-0.92/1.08*cos(v*pi/2); end if nargout > 1 x=sparse(r,c,v); else x=sparse(r,c+mn-1,v,p,1+fn2); end

这段代码实现了一个计算带通滤波器参数的函数。具体来说,输入参数有6个,分别是fs(采样率)、n(fft点数)、p(滤波器阶数)、fl(通带下边缘频率)、fh(通带上边缘频率)、w(窗函数类型)。 函数的作用是计算一个带通滤波器的系数,这个滤波器可以用来过滤输入信号,只保留在fl和fh之间的频率成分。函数中的参数计算方法基于一种名为“三角形滤波器”的滤波器设计方法,这种方法可以使得通带内的频率响应呈三角形状,从而更加接近人耳的听觉特性。 具体实现中,代码根据输入参数计算了滤波器的截止频率,并将其转换为fft bin的序号。然后,根据窗函数类型,计算了滤波器的系数,最后将其打包成一个稀疏矩阵的形式返回。如果输出参数大于1,则返回的矩阵包含系数矩阵和频率向量。如果输出参数为1,则只返回系数矩阵。

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%% MSR I=imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg'); wu1 = rgb2gray(I); fr=I(:,:,1); fg=I(:,:,2); fb=I(:,:,3); mr=im2double(fr); mg=im2double(fg); mb=im2double(fb); n=141;%定义模板大小。 kid=141; n1=floor((n+1)/2);%确定中心 a1=60; %定义标准差(尺度) kid=60; for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); %高斯函数。 end end nr1=imfilter(mr,b,'conv','replicate'); ng1=imfilter(mg,b,'conv','replicate'); nb1=imfilter(mb,b,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur1=log(nr1); ug1=log(ng1); ub1=log(nb1); tr1=log(mr+eps);tg1=log(mg+eps);tb1=log(mb+eps); yr1=(tr1-ur1)/3;yg1=(tg1-ug1)/3;yb1=(tb1-ub1)/3; a2=10; %定义标准差(尺度) for i=1:n for j=1:n a(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); %高斯函数。 end end nr2=imfilter(mr,a,'conv','replicate'); ng2=imfilter(mg,a,'conv','replicate'); nb2=imfilter(mb,a,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur2=log(nr2);ug2=log(ng2);ub2=log(nb2); tr2=log(mr+eps);tg2=log(mg+eps);tb2=log(mb+eps); yr2=(tr2-ur2)/3;yg2=(tg2-ug2)/3;yb2=(tb2-ub2)/3; a3=150; %定义标准差(尺度)kid=150; for i=1:n for j=1:n e(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); %高斯函数。 end end nr3=imfilter(mr,e,'conv','replicate'); ng3=imfilter(mg,e,'conv','replicate'); nb3=imfilter(mb,e,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur3=log(nr3);ug3=log(ng3);ub3=log(nb3); tr3=log(mr+eps);tg3=log(mg+eps);tb3=log(mb+eps); yr3=(tr3-ur3)/3;yg3=(tg3-ug3)/3;yb3=(tb3-ub3)/3; dr=yr1+yr2+yr3;dg=yg1+yg2+yg3;db=yb1+yb2+yb3; cr=im2uint8(dr); cg=im2uint8(dg); cb=im2uint8(db); z=cat(3,cr,cg,cb); wu2 = rgb2gray(z); figure(2) subplot(2,2,1), imshow(I);title('原图'); subplot(2,2,2), imshow(z);title('MSR去雾后'); subplot(2,2,3), imhist(wu1);title('原图-灰度'); subplot(2,2,4), imhist(wu2);title('SSR去雾后-灰度');

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调:%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算,数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

library("pheatmap") library("jsonlite") setwd(dir = "D:/Diyang/1") temp = list.files(pattern="*.csv") myfiles = lapply(temp, read.csv) myfiles = lapply(myfiles, na.omit) file_nums = length(temp) filename = sapply(strsplit(temp,"\\."),"[[",1) for(i in filename) { df = read.csv(paste0(i,'.csv'),header=T,row.names=1) df = replace(df,is.na(df),1) df_temp = df for (name in c("ACC","BLCA")) { print(df[which(colnames(df) == name)]) } df = -log10(abs(df)) df[df_temp<0] = -df[df_temp<0] pdf(paste0(i,'.pdf'),length(colnames(df))/2,length(rownames(df))/2) paletteLength = 1000 #immune #myColor <- colorRampPalette(c("white", "#FF7C00"))(paletteLength) #exp #myColor <- colorRampPalette(c("white", "red"))(paletteLength) #cell #myColor <- colorRampPalette(c("white", "blue"))(paletteLength) #drug #myColor <- colorRampPalette(c("white", "#660BAB"))(paletteLength) #yzx_gx #myColor <- colorRampPalette(c("white", "#C7007D"))(paletteLength) #exp宸紓 # myColor <- colorRampPalette(c("green", "white", "red"))(paletteLength) # myBreaks <- c(seq(min(df), 0, length.out=ceiling(paletteLength/2) + 1), # seq(max(df)/paletteLength, max(df), length.out=floor(paletteLength/2))) #myBreaks <- c(seq(0, max(df), length.out=floor(paletteLength/2))) ####################################### getSig <- function(dc) { sc <- ' ' if (dc < 0.0001) {sc <- '****'} else if (dc < 0.001){sc <- '***'} else if (dc < 0.01){sc <- '**'} else if (dc < 0.05) {sc <- '*'} else{sc <- ''} return(sc) } sig.mat <- matrix(sapply(as.matrix(df_temp), getSig), nrow=nrow(as.matrix(df_temp))) str(sig.mat) ######################################## xx <- pheatmap(df, color=myColor, breaks=myBreaks, clustering_method="average", cluster_rows=F,cluster_cols=F, cellwidth = 20,cellheight = 20,main="-log10(p)",display_numbers=sig.mat) print(xx) dev.off() }为什么最后没有出土

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