x=y=fliplr((-256:255).*(Ld./(2.*NA).*31)./512);

This line of code defines three variables: x, y, and Ld.

Ld is presumably some parameter that has been set elsewhere in the code.

The expression (-256:255) creates a vector of 512 elements ranging from -256 to 255.

Multiplying this vector by (Ld./(2.*NA).*31)./512 scales it based on the values of Ld and NA, and then divides it by 512.

Finally, fliplr() is used to flip the resulting vector left-to-right, and assign it to both x and y. So x and y are identical vectors.

相关问题

s_fft=fft(conj(fliplr(sref)).*ha',m);

s_fft=fft(conj(fliplr(sref)).*ha',m);这行代码是一个信号处理中的基本公式。

其中，s_fft是处理后的结果。fft代表快速傅里叶变换，是一种数字信号处理中的经典算法。它将时间域中的信号转换为频率域，更容易分析和处理。sref是一个参考信号，用来消除信号中的噪声并提高信噪比。conj(fliplr(sref))表示将参考信号做共轭，并且反转其顺序。这个操作将参考信号进行了反相和反转，使其与待处理信号具有相反的相位，从而可以进行信号的抵消和相消。ha'表示信道增益，是一个矩阵操作。将信号和参考信号经过共轭和反转后的结果与信道增益矩阵相乘，就可以消除信号中的噪声和误差，提高系统的信噪比和性能。

最后，m是处理的窗口大小，也是fft算法的一个参数。窗口大小的选择取决于信号的带宽和采样率。选择合适的窗口大小可以提高信号处理的精度和效率。

总之，这行代码使用了快速傅里叶变换、共轭和反转操作、信道增益矩阵等信号处理技术，将待处理信号转换为频率域，并消除了信号中的噪声和误差，使其具有更高的信噪比和性能。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mping import numpy as np img = mping.imread('D:\作业\哆啦a梦.jpg') plt.figure(1) plt.imshow(img) a = img.shape[0] b = img.shape[1] # 只保留左半部分，右半部分置为白色 img2 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :] img2[:, b//2:, :] = 255 plt.figure(2) plt.imshow(img2) # 左右镜像 img3 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255 img3[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :] img3[:, b//2:, :] = np.fliplr(img[:, :b//2, :]) plt.figure(3) plt.imshow(img3)完善代码

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mping
import numpy as np

img = mping.imread('D:\作业\哆啦a梦.jpg')
plt.figure(1)
plt.imshow(img)

a = img.shape[0]
b = img.shape[1]

# 只保留左半部分，右半部分置为白色
img2 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255
img2[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :]
img2[:, b//2:, :] = 255

plt.figure(2)
plt.imshow(img2)

# 左右镜像
img3 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255
img3[:, :b//2, :] = np.fliplr(img[:, b//2:, :])
img3[:, b//2:, :] = img[:, :b//2, :]

plt.figure(3)
plt.imshow(img3)

plt.show()