function seq = GenChaos(init,rv_bit,len) % init: 设定初始值 % thd : 门限 % len : 生成序列长度 % rv_bit: 舍弃的位数 x = init; % 初始值 thd = 0; % 门限 S=rv_bit; % 舍弃的位数 T=len; % 截断的位数 H=zeros(1,T); % 码序列 for i=1:S %舍去前S位 x=1-2*x*x; end for i=1:T %从S+1为开始截断,截断T位 if x>thd H(i)=1; else H(i)=0; end x=1-2*x*x; end seq = H; end这个程序运行的流程
时间: 2024-01-01 12:06:22 浏览: 23
这个程序是用来生成伪随机码的 MATLAB 函数,其主要流程如下:
1. 初始化参数:包括初始值、门限、舍弃的位数和生成序列长度;
2. 进行迭代,得到伪随机序列;
3. 对伪随机序列进行截断,得到最终的伪随机码。
具体而言,下面是 GenChaos 函数的 MATLAB 代码:
```matlab
function seq = GenChaos(init, rv_bit, len)
% 参数初始化
x = init; % 初始值
thd = 0; % 门限
S = rv_bit; % 舍弃的位数
T = len; % 截断的位数
% 生成伪随机序列
for i = 1:S
x = 1 - 2 * x * x;
end
H = zeros(1, T);
for i = 1:T
if x > thd
H(i) = 1;
else
H(i) = 0;
end
x = 1 - 2 * x * x;
end
% 截断伪随机序列,得到伪随机码
seq = H;
end
```
用户可以通过调整函数输入参数 `init`、`rv_bit` 和 `len`,来改变初始值、舍弃的位数和生成序列长度。需要注意的是,在生成伪随机序列时,需要进行一定次数的迭代,以消除初始值对结果的影响。在截断伪随机序列时,可以通过调整门限 `thd` 的值,来控制伪随机码的分布。
相关问题
解释下面这段代码 def pad_sequence(seq_feature, batch_first=True, padding_value=0, max_len=966): """对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断""" feature_shape = seq_feature.shape feat_len = feature_shape[0] if feat_len > max_len: # truncate to max length seq_feature = seq_feature[:max_len].unsqueeze(0) return seq_feature batch_size = 1 trailing_dims = feature_shape[1:] if batch_first: out_dims = (batch_size, max_len) + trailing_dims else: out_dims = (max_len, batch_size) + trailing_dims out_tensor = seq_feature.data.new(*out_dims).fill_(padding_value) if batch_first: out_tensor[0, :feat_len, ...] = seq_feature else: out_tensor[:feat_len, 0, ...] = seq_feature return out_tensor
这段代码是用于对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断的。具体来说,它的输入是一个形状为(seq_len, feature_dim)的特征序列,其中seq_len表示该特征序列的长度,feature_dim表示每个特征向量的维度。该函数首先获取输入序列的长度feat_len,如果feat_len大于max_len,就将输入序列截断到max_len的长度。如果feat_len小于等于max_len,就对输入序列进行padding,使其长度等于max_len。padding使用的值为padding_value。
输出为形状为(batch_size, max_len, feature_dim)的张量,其中batch_size表示批大小,如果batch_first为True,则batch_size为1,特征序列在第二个维度上,即张量的形状为(batch_size, seq_len, feature_dim),否则特征序列在第一个维度上,即张量的形状为(seq_len, batch_size, feature_dim)。输出张量中,长度小于等于原始特征序列长度feat_len的部分是原始特征序列,其余部分都是padding_value。
model = build_lstm_generator(seq_len=seq_len, hidden_size=hidden_size,vocab_size=len(offsets_vocab)+len(durations_vocab)*len(notes_vocab)) TypeError: build_lstm_generator() got an unexpected keyword argument 'seq_len'
这个错误通常是由于函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中没有 `seq_len` 这个参数,但是你尝试在调用该函数时使用了这个参数。
具体来说,可能是以下原因之一:
1. 函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中确实没有 `seq_len` 这个参数。请检查函数定义,并确保你调用该函数时使用了正确的参数名称和值。
2. 函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中确实有 `seq_len` 这个参数,但是你没有正确地传递该参数。请检查你的代码,并确保你传递了正确的参数名称和值。
3. 可能是函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中有一个名为 `seq_len` 的参数,但是该参数是一个可选参数,而你使用了错误的函数调用方式。请检查你的代码,并根据函数定义使用正确的函数调用方式。
请仔细检查你的代码,并确保使用了正确的参数名称和值。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和上下文信息以供更进一步的帮助。