Err1 &=~ 1<<7运算是什么意思

时间: 2023-12-15 12:06:28 浏览: 38
这个表达式 `Err1 &=~ 1<<7` 是对变量 `Err1` 进行按位与非操作的运算。下面是对这个表达式进行逐步解释的说明： 1. `1<<7` 表示将数字 1 左移 7 位，即将二进制数 00000001 左移 7 位，得到二进制数 10000000。 2. `~` 是按位取反操作符，将一个数的每个位取反，即将二进制数 10000000 取反，得到二进制数 01111111。 3. `&=` 是按位与赋值操作符，表示将左操作数和右操作数进行按位与操作，并将结果赋值给左操作数。 综上所述，`Err1 &=~ 1<<7` 表示将变量 `Err1` 的第 7 位（从右往左数）设置为0，其他位保持不变。这种操作常用于对二进制数据的位操作，例如清除某个特定位置的标志位或者将某个特定位置的标志位置为0。
相关问题

Err1 |= 1<<7;

这个表达式 `Err1 |= 1<<7` 是对变量 `Err1` 进行按位或操作的运算。下面是对这个表达式进行逐步解释的说明： 1. `1<<7` 表示将数字 1 左移 7 位，即将二进制数 00000001 左移 7 位，得到二进制数 10000000。 2. `|=` 是按位或赋值操作符，表示将左操作数和右操作数进行按位或操作，并将结果赋值给左操作数。 综上所述，`Err1 |= 1<<7` 表示将变量 `Err1` 的第 7 位（从右往左数）设置为1，其他位保持不变。这种操作常用于对二进制数据的位操作，例如将某个特定位置的标志位置为1。

rho_err = RxBuffer1[3]<<8 | RxBuffer1[2]; theta_err = RxBuffer1[5]<<8 | RxBuffer1[4];

这两行代码是将RxBuffer1中的第3和第2个字节组成一个16位的无符号整数，作为rho_err的值；同时将RxBuffer1中的第5和第4个字节组成一个16位的无符号整数，作为theta_err的值。这里使用了位运算符"<<"，表示将一个数左移若干位，相当于将这个数乘以2的移位次方。"|"(竖杠)表示按位或运算符，将两个数对应的二进制位进行或运算。最终结果是将两个字节合并成一个16位整数。

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miracl大数运算库，包括2017及vc6.0版本

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用matlab实现如下功能 对于信号s0(t)=-1,0<=t<=Tb,在0<=t<(Tb/2)时s1(t)=-1，在(Tb/2)<=t<=Tb时s1(t)=1 1.求该信号的匹配滤波器的冲激响应 2.求在t=T时刻匹配滤波器的输出。 (3)设信号s(t)通过一个相关器，它将与s(t)进行相关运算。试求在t=T时刻相关器的输出。并与信号s3(t)=(1/T)t*cos(2pi*f*t),0<=t<=1中的结果相比较。 要求用一段代码实现上述功能 完成上述代码后，用如下代码为模板，再写一份上面的问题 clear all nsamp=10; s0=ones(1,nsamp); s1=[-ones(1,nsamp/2) ones(1,nsamp/2) ]; nsymbol=100000; EbN0=0:12; msg=randint(1,nsymbol); s00=zeros(nsymbol,1); s11=zeros(nsymbol,1); indx=find(msg==0); %比特0在发送消息中的位置 s00(indx)=1; s00=s00*s0; %比特0影射为发送波形s0 indx1=find(msg==1); %比特1在发送消息中的位置 s11(indx1)=1; s11=s11*s1; %比特1映射为发送波形s1 s=s00+s11; %总的发送波形 s=s.'; %数据转置，方便接收端处理 for indx=1:length(EbN0) decmsg=zeros(1,nsymbol); r=awgn(s,EbN0(indx)-7); %通过AWGN信道 r00=s0*r; %与s0相关 r11=s1*r; %与s1相关 indx1=find(r11>=r00); decmsg(indx1)=1; %判决 [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg); end semilogy(EbN0, ber, '-ko', EbN0, qfunc(sqrt(10.^(EbN0/10)))); title('二进制正交信号误比特率性能') xlabel('EbN0');ylabel('误比特率Pe') legend('仿真结果理论结果')

% 信号s0(t)=-1,0<=t<=Tb,在0<=t<(Tb/2)时s1(t)=-1，在(Tb/2)<=t<=Tb时s1(t)=1 Tb = 1; % 周期为1 t = 0:0.01:Tb; % 时间轴 s0 = -1*ones(size(t)); % s0信号 s0(t>=Tb/2) = 0; % 在Tb/2时刻后，s0信号为0 s1 = -1*...

function res_angle = iterFourier(varargin) %IFTA Iterative Fourier Transform Algorithm 迭代傅里叶算法 % H = iterFourier(A) 对图像A进行30次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N) 对图像A进行N次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N, ERR) 对图像A进行N次FFF迭代运算，返回纯相位矩阵 % 当误差小于设定值ERR 则结束迭代 % % A - M×N的灰度图矩阵 % N - 是迭代次数 % ERR - 是误差阈值 % % H - 返回全息图相位 % if nargin > 0 [varargin{:}] = convertStringsToChars(varargin{:}); end [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin{:}); if (isempty(err)) err = 0; end data = double(data); [heigh_Pixel, width_Pixel] = size(data); I = data ./ max(max(data)); InitPhase = -pi + (pi + pi) * rand(heigh_Pixel, width_Pixel); I1 = I .* exp(1j * InitPhase); avg1=mean(mean(abs(I1))); handle = waitbar(0,'0 %','Name','Computing...'); for n = 1 : 1 : n_iter H = fft2(I1); I2 = ifft2(exp(1j .* angle(H))); avg2=mean(mean(abs(I2))); I2=(I2./avg2).*avg1; rmse = (mean(mean((abs(I2)-abs(I)).^2)))^0.5; if (rmse <= err) break; end I1 = fftshift(I) .* exp(1j .* angle(I2)); value = n/n_iter; waitbar(n/n_iter, handle, sprintf('%0.0f %%', value*100)); end close(handle); res_angle = mod(angle(H), 2*pi); end % Function parse_inputs function [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin) data = []; n_iter = 30; err = 0.0; if (nargin < 1 || nargin > 4) error('函数参数个数错误'); end if (size(varargin{1}, 3) > 1) error('输入不是灰度图像'); end if (nargin == 1) data = varargin{1}; end if (nargin == 2) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; end if (nargin == 3) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; err = varargin{3}; end end 怎么让最后的重构图与原始图一致

if (rmse <= err) break; end I1 = I .* exp(1j .* angle(fftshift(H))); % 移动图像中心 value = n/n_iter; waitbar(n/n_iter, handle, sprintf('%0.0f %%', value*100)); end close(handle); res_angle = ...

优化这段代码 function [x, iter] = G_S(A, b, x0, tol, maxiter) % 高斯赛德尔迭代法解线性方程组 Ax=b % A: 系数矩阵，b: 右端向量，x0: 初始解向量，tol: 允许误差，maxiter: 最大迭代次数 % x: 方程组的解，iter: 实际迭代次数 n = length(b); % 初始化迭代次数和误差 iter = 0; err = Inf; % 迭代求解 while err > tol && iter < maxiter x = x0; for i = 1:n s = 0; for j = 1:n if j ~= i s = s + A(i, j) * x(j); end end x(i) = (b(i) - s) / A(i, i); end % 计算误差 err = norm(x - x0); % 更新迭代次数和解向量 iter = iter + 1; x0 = x; end if iter == maxiter fprintf('达到最大迭代次数 %d\n', maxiter); end

while err > tol && iter < maxiter x = (D - L) \ (b - U * x0); % 使用矩阵乘法和向量运算计算更新后的解向量 err = norm(x - x0); iter = iter + 1; x0 = x; end if iter == maxiter fprintf('达到最大迭代...

解释err=sqrt(mean((repmat(yt,1,m)-yhat).^2));

这行代码是计算预测值 yhat 与真实值 yt 之间的均方根误差（RMSE），其中： ...- sqrt(mean((repmat(yt,1,m)-yhat).^2)) 对上述均方误差进行平方根运算，得到均方根误差（RMSE），用于衡量预测值与真实值之间的差距。

function res_angle = iterFourier(varargin) %IFTA Iterative Fourier Transform Algorithm 迭代傅里叶算法 % H = iterFourier(A) 对图像A进行30次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N) 对图像A进行N次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N, ERR) 对图像A进行N次FFF迭代运算，返回纯相位矩阵 % 当误差小于设定值ERR 则结束迭代 % % A - M×N的灰度图矩阵 % N - 是迭代次数 % ERR - 是误差阈值 % % H - 返回全息图相位 % if nargin > 0 [varargin{:}] = convertStringsToChars(varargin{:}); end [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin{:}); if (isempty(err)) err = 0; end data = double(data); [heigh_Pixel, width_Pixel] = size(data); I = data ./ max(max(data)); InitPhase = -pi + (pi + pi) * rand(heigh_Pixel, width_Pixel); I1 = I .* exp(1j * InitPhase); avg1=mean(mean(abs(I1))); handle = waitbar(0,'0 %','Name','Computing...'); for n = 1 : 1 : n_iter H = fft2(I1); I2 = ifft2(exp(1j .* angle(H))); avg2=mean(mean(abs(I2))); I2=(I2./avg2).avg1; rmse = (mean(mean((abs(I2)-abs(I)).^2)))^0.5; if (rmse <= err) break; end I1 = fftshift(I) . exp(1j .* angle(I2)); value = n/n_iter; waitbar(n/n_iter, handle, sprintf('%0.0f %%', value100)); end close(handle); res_angle = mod(angle(H), 2pi); end % Function parse_inputs function [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin) data = []; n_iter = 30; err = 0.0; if (nargin < 1 || nargin > 4) error('函数参数个数错误'); end if (size(varargin{1}, 3) > 1) error('输入不是灰度图像'); end if (nargin == 1) data = varargin{1}; end if (nargin == 2) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; end if (nargin == 3) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; err = varargin{3}; end end 怎么让最后的重构图与原始图对比一模一样

1. 修改迭代次数n_iter和误差阈值err的值，通过增加迭代次数和减小误差阈值来提高重构图像的精度。 2. 在计算重构图像时，可以将最终的全息图相位mod 2pi，保证相位在[0, 2pi]之间。 3. 在计算重构图像时，可以对...

function [p]=li8_16fun(rho_in_dB) %子程序得出运算误码率，用dB 值表示的信噪比为子程序的输入变量 rho=10^(rho_in_dB/10); Eb=rho; %每比特能量 if(rho>2) %如果 rho>2 优化 alpha alpha=2/rho; else %如果 rho<2 优化 alpha 结束 alpha=1; end sgma=sqrt(1/(2*alpha)); %噪声标准方差 N=10000; %传输的比特数 for i=1:N %产生数据序列 temp=rand; if(temp<0.5) data(i)=1; else data(i)=0; end end for i=1:N %查找接收信号 if(data(i)-0) %传输信号 r1c(i)=sqrt(Eb);r1s(i)=0; r2c(i)=0;r2s(i)=0; else r1c(i)=0;r1s(i)=0; r2c(i)=sqrt(Eb);r2s(i)=0; end if(rand<alpha) %以概率 alpha 加入噪声并确定接收信号 r1c(i)=r1c(i)+gnagauss(sgma); r1s(i)=r1s(i)+gnagauss(sgma); r2c(i)=r2c(i)+gnagauss(sgma); r2s(i)=r2s(i)+gnagauss(sgma); end end num_of_err=0; %进行判决并计算错误数目 for i=1:N r1=r1c(i)^2+r1s(i)^2; %第一判决变量 r2=r2c(i)^2+r2s(i)^2; %第二判决变量 if(r1>r2) decis=0; else decis=1; end if(decis~=data(i)) %如果存在错误,计数器计数 num_of_err=num_of_err+1; end end p=num_of_err/N; %计算误码率；没有定义gnagauss函数，帮我定义一个

% f(x) = sqrt(2/pi) * exp(-2 * x^2 / sigma^2) * (2 * x^2 / sigma^2 + 1) % 可以通过 Box-Muller 变换得到服从 Gnagauss 分布的随机数 u = randn(); % 生成标准正态分布随机数 v = randn(); % 生成标准正态分布...

下列程序的功能是：输入数组下标和除数，从数组中取出下标对应的数组元素作为被除数，输出除法运算的结果。例如， 输入：9 5 输出：2 捕获程序数组下标越界错误，给出相应的提示，例如， 输入：10 5 输出：10 out of bound 输入：-1 5 输出：-1 out of bound 捕获程序数组下标除零错误，给出相应的提示，例如， 输入：9 0 输出：divide by 0 部分代码已给出，请将代码补充完整。下列程序的功能是：输入数组下标和除数，从数组中取出下标对应的数组元素作为被除数，输出除法运算的结果。例如， 输入：9 5 输出：2 捕获程序数组下标越界错误，给出相应的提示，例如， 输入：10 5 输出：10 out of bound 输入：-1 5 输出：-1 out of bound 捕获程序数组下标除零错误，给出相应的提示，例如， 输入：9 0 输出：divide by 0 部分代码已给出，请将代码补充完整。#include <iostream> using namespace std; int main() { int index, dividend, divisor, result; int array[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; try { cin >> index >> divisor; if( index < 0 || index>9) throw A(index); if(divisor==0) throw B(divisor); dividend = array[index]; result = dividend / divisor; cout << result << endl; } catch(A a) { cout << a.err << " out of bound" << endl; } catch(B b) { cout << "divide by "<< b.err << endl; } return 0; }

int array[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; try { cin >> index >> divisor; if( index < 0 || index>9) throw A(index); // 抛出数组下标越界错误 if(divisor==0) throw B(divisor); // 抛出数组下标除零...

用前端语言1.制作一个简易计算器，包含加减乘除四则运算 2.能够得到正确的运算结果

<button onclick="insertDigit(7)">7</button> <button onclick="insertDigit(8)">8</button> <button onclick="insertDigit(9)">9</button> <button onclick="insertSymbol('*')">x</button> <button onclick=...

将下列代码中的基带8-PSK更换为4-PSK：clear all nsymbol=10000; %每种信噪比下的发送符号数 T=1; %符号周期 fs=100; %每个符号的采样点数 ts=1/fs; %采样时间间隔 t=0:ts:T-ts; %时间向量 fc=10; %载波频率 c=sqrt(2/T)*exp(j*2*pi*fc*t); %载波信号 c1=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t); %同相载波 c2=-sqrt(2/T)*sin(2*pi*fc*t); %正交载波 M=8; %8-PSK graycode=[0 1 2 3 6 7 4 5]; %Gray编码规则 EsN0=0:15; %信噪比，Es/N0 snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性值 msg=randint(1,nsymbol,M); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray映射 msgmod=pskmod(msg1,M).'; %基带8-PSK调制 tx=real(msgmod*c); %载波调制 tx1=reshape(tx.',1,length(msgmod)*length(c)); spow=norm(tx1).^2/nsymbol; %求每个符号的平均功率 for indx=1:length(EsN0) sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx))); %根据符号功率求噪声功率 rx=tx1+sigma*randn(1,length(tx1)); %加入高斯白噪声 rx1=reshape(rx,length(c),length(msgmod)); r1=(c1*rx1)/length(c1); %相关运算 r2=(c2*rx1)/length(c2); r=r1+j*r2; y=pskdemod(r,M); %PSK解调 decmsg=graycode(y+1); [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M)); %误比特率 [err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg); %误符号率 end ser1=2*qfunc(sqrt(2*snr1)*sin(pi/M)); %理论误符号率 ber1=1/log2(M)*ser1; %理论误比特率 semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,ser1,EsN0,ber1,'-k.'); title('8-PSK载波调制信号在AWGN信道下的性能') xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率') legend('误比特率','误符号率','理论误符号率','理论误比特率')

2. 将graycode变量的值从[0 1 2 3 6 7 4 5]改为[0 1 3 2]，表示4-PSK的Gray编码规则。 3. 将msgmod变量的值从pskmod(msg1,M).'改为pskmod(msg1,M,'gray').' 4. 将相关运算r1和r2的计算方式从c1*rx1和c2*rx1改为c*...

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例如，将CAN_WUIE_ENABLE、CAN_ERR_ALL_ENABLE、CAN_RIE_ENABLE和CAN_TIE_ENABLE分别设置为1，表示同时使能CAN控制器的唤醒中断、错误中断、接收中断和传输中断。 需要注意的是，中断的使能和处理需要在软件中进行...

clear all nsymbol=100000; T=1; fs=100; ts=1/fs; t=0:ts:T-ts; %时间向量 fc=10; %载波频率 c=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t); %载波信号 M=4; %8-PAM graycode=[0 1 3 2]; %Gray编码规则 EsN0=0:15; %信噪比，Es/N0 snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性值 msg=randi(2,1,nsymbol); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray映射 msgmod=pammod(msg1,M).'; %基带4-PAM调制 tx=msgmod*c; %载波调制 tx1=reshape(tx.',1,length(msgmod)*length(c)); spow=norm(tx1).^2/nsymbol; %求每个符号的平均功率 for indx=1:length(EsN0) sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx))); %根据符号功率求噪声功率 ll=length(tx1); rx=tx1+sigma*randn(1,ll); %加入高斯白噪声 rx1=reshape(rx,length(c),length(msgmod)); y=(c*rx1)/length(c); %相关运算 y1=pamdemod(y,M); %PAM解调 decmsg=graycode(y1+1); [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M)); %误比特率 [err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg); %误符号率 end semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,1.5*qfunc(sqrt(0.4*snr1))); title('4-PAM载波调制信号在AWGN信道下的性能') xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率') legend('误比特率','误符号率','理论误符号率')上述程序怎么改为8PAM，请列出程序和理论误符号率公式

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可以给您提供一个简单的迭代运算例子，以求解线性方程组 Ax=b。这里使用雅可比迭代法（Jacobi Iteration）进行求解。 假设A是一个n x n的矩阵，b是长度为n的向量。雅可比迭代法的公式为： x_i^{(k+1)}=\frac{1}{a_...

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c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩