clear for i=1:30 nam=num2str(1000+i); y=textread(['D:/数学建模讲座/2016年C题/case',nam(2:end),'_input.txt'],'%f',3); ff=repmat('%f',1,y(3)); %y(3)为坐标维数 fff=repmat('%f',1,y(1)); %y(1)为基站个数 fileID = fopen(['D:/数学建模讲座/2016年C题/case',nam(2:end),'_input.txt'],'rt'); yy=textscan(fileID,ff,y(1),'headerlines',3); yyy=textscan(fileID,fff,y(2));%y(2)为终端个数,读数据时指针已停在刚才读过的下一行 fclose(fileID); R(i).zb=cell2mat(yy);%记录基站坐标于结构体R.zb中 R(i).relation=cell2mat(yyy);%记录基站和终端的关系于结构体R.relation中 end 给上面没有注释的代码加上中文注释
时间: 2024-04-15 16:24:37 浏览: 25
清除之前的代码
为i从1到30循环
将i转换为字符串,并与"1000"相加,得到nam
读取文件'D:/数学建模讲座/2016年C题/case'+ nam[2:] +'_input.txt'中的前三个数,并将其存储在y中
用'%f'重复y(3)次,得到字符串ff(用于后续读取坐标数据)
用'%f'重复y(1)次,得到字符串fff(用于后续读取基站数据)
打开文件'D:/数学建模讲座/2016年C题/case'+ nam[2:] +'_input.txt',并将其赋值给fileID
使用textscan函数,读取fileID中的ff格式数据,读取y(1)个数,并将其存储在yy中,跳过前三行
使用textscan函数,读取fileID中的fff格式数据,读取y(2)个数,并将其存储在yyy中(读取终端和基站的关系数据),指针停留在上一行的下一行
关闭fileID
将yy转换为矩阵,赋值给R(i).zb(记录基站坐标)
将yyy转换为矩阵,赋值给R(i).relation(记录基站和终端的关系)
结束循环
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for flg = 1:numel(fil_all) fil_nam = fil_all{flg}; [Sig,Fs ]=audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam)); Ns = numel(Sig); SegT = 60*2;%Segmaent Time,unit:s Np = Fs*SegT; Nseg = floor(Ns/Np); SegFreq = 1000; Res = round(Fs/SegFreq); Nfft = ceil(Np/Res)*Res; WINDOW = gausswin(Np); NOVERLAP=[]; Pcel=[]; for i = 1:Nseg SigTmp =zeros(Np,1); SigTmp(1:Np) = Sig(((i-1)*Np+1):i*Np); SigTmp= SigTmp.*WINDOW; Cpx = fft(SigTmp,Nfft)/Np; Pcel(:,i) = abs(Cpx(1:end/2)).^2; % [Pcel{i},W] = pwelch(Sig(((i-1)*Np+1):i*Np),WINDOW,NOVERLAP,Nfft); end什么意思
这段代码是一个循环,用于对每个文件进行分段频谱分析。循环中的每个步骤如下:
1. 在每次循环开始时,将`fil_all`中的文件名提取出来,并存储在变量`fil_nam`中。
2. 使用`audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam))`函数读取完整路径为`fullfile(dat_dir,fil_nam)`的音频文件,并将返回的信号数据存储在变量`Sig`中,采样率存储在变量`Fs`中。
3. 计算信号的样本数,将结果存储在变量`Ns`中。
4. 设置每个分段的时间长度为2分钟(单位:秒),将结果存储在变量`SegT`中。
5. 计算每个分段的样本数,将结果存储在变量`Np`中,计算方法为采样率乘以分段时间。
6. 计算信号可以被分成多少个完整的分段,将结果向下取整并存储在变量`Nseg`中。
7. 设置分段频率为1000Hz,将结果存储在变量`SegFreq`中。
8. 计算每个分段的频率分辨率,将结果取整并存储在变量`Res`中,计算方法为采样率除以分段频率。
9. 计算进行FFT变换时需要使用的点数,将结果向上取整并存储在变量`Nfft`中,计算方法为每个分段的样本数除以频率分辨率,再乘以频率分辨率。
10. 使用`gausswin(Np)`函数生成一个长度为Np的高斯窗口,将结果存储在变量`WINDOW`中。
11. 初始化`NOVERLAP`和`Pcel`为空数组。
12. 开始循环,对每个分段进行处理。
a. 初始化一个长度为Np的零向量`SigTmp`,并将当前分段的音频数据复制到`SigTmp`中。
b. 将`SigTmp`乘以窗口函数`WINDOW`,以减少频谱泄漏的影响。
c. 对经过窗口函数处理后的信号进行FFT变换,并将结果除以Np进行归一化。
d. 计算频谱的功率谱密度,将结果的前半部分存储在列向量`Pcel`的第i列中。
13. 循环结束。
请以提升运行效率为目的简化以下代码:for n=1:n if fit(n)>fm(n) fm(n)=fit(n); pm(:,:,n)=p(:,:,n); xm(:,:,n)=xx(:,:,n); x1m(:,:,n)=xx1(:,:,n); x2m(:,:,n)=xx2(:,:,n); x3m(:,:,n)=xx3(:,:,n); Nam(:,:,n)=Naa(:,:,n); Nbm(:,:,n)=Nbb(:,:,n); end end
可以尝试使用向量化来简化循环。具体地,可以将fm、pm、xm、x1m、x2m、x3m、Nam和Nbm都转化为三维矩阵,并在第三个维度上进行比较和更新。具体代码如下:
```matlab
[~, idx] = max(fit > fm, [], 3);
fm(idx) = fit(idx);
pm(:, :, idx) = p(:, :, idx);
xm(:, :, idx) = xx(:, :, idx);
x1m(:, :, idx) = xx1(:, :, idx);
x2m(:, :, idx) = xx2(:, :, idx);
x3m(:, :, idx) = xx3(:, :, idx);
Nam(:, :, idx) = Naa(:, :, idx);
Nbm(:, :, idx) = Nbb(:, :, idx);
```
其中,`max`函数返回每个位置上比较结果的最大值和对应的索引(即第三个维度上的位置),`idx`即为需要更新的位置的索引。然后,将需要更新的变量在这些位置上进行更新即可。
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