for j1=1:20; for j2=1:20; rj1j2=corr(P1(j1,:)',P1(j2,:)','type','pearson'); P1(j1,j2)=rj1j2; end end P1循环这段代码使得矩阵中所有的数都等于1或者-1

时间: 2024-04-20 18:22:39 浏览: 103
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IEC 62788-1-5：2016 Corr.1 测量因施加的热条件而导致的片状封装材料的线性尺寸变化-完整英文电子版（1页）

根据你提供的代码，循环的目的是计算矩阵 `P1` 中每对元素之间的相关系数，并将结果存储回 `P1` 矩阵中。循环变量 `j1` 和 `j2` 分别用于遍历 `P1` 矩阵的行和列。 然而，根据你的说法，循环导致矩阵中所有的数都等于 1 或者 -1。这种情况发生的原因可能是在计算相关系数时出现了问题。 要确定问题的具体原因，你可以检查以下几个方面： 1. 检查 `P1` 矩阵是否包含正确的数据。确保矩阵中的数值是你所期望的。 2. 检查相关系数计算函数 `corr` 的使用是否正确。确保传递给函数的参数和选项是正确的。 3. 检查 `P1` 矩阵是否被其他代码修改过，导致循环结果不符合预期。 如果你需要进一步帮助，请提供更多关于数据和问题的信息，以便我能够更准确地帮助你解决问题。
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散斑法matlab程序代码-sradv1:sradv1

MATLAB中的corr2函数可以进行二维互相关运算。 4. **坐标转换**：确定散斑在两幅图像中的对应关系，这一步通常采用数字图像处理技术，如最小二乘法或最近邻搜索。MATLAB中的lsqnonlin或nnsearch函数可用于此类计算...

P = zeros(20,20); P = U %2) P1 = zeros(20,20); for j1=1:20; for j2=1:20; rj1j2 = corr(P(j1,:)',P(j2,:)','type','pearson'); P1(j1,j2)=rj1j2; end end P1 %3) for j1=1:20; for j2=1:20; rj1j2=corr(P1(j1,:)',P1(j2,:)','type','pearson'); P1(j1,j2)=rj1j2; while rj1j2==1 | rj1j2==-1; break end end end P1这段代码不迭代while

这段代码中的 while 循环会导致代码陷入无限循环，因为循环条件 rj1j2==1 | rj1j2==-1 永远为真。在每次迭代中，循环中的 break 语句没有改变 rj1j2 的值，因此循环条件始终为真。 如果你想要避免无限循环，...

for j1=1:20; for j2=1:20; rj1j2 = corr(P1(j1,:)',P1(j2,:)','type','pearson'); P1(j1,j2)=rj1j2; while rj1j2==1 | rj1j2==-1; break end end end P1什么意思

2. 在每次循环开始时，使用 corr 函数计算了矩阵 P1 中第 j1 行和第 j2 行之间的 Pearson 相关系数，并将其赋值给变量 rj1j2。 3. 然后，将计算得到的相关系数 rj1j2 赋值给矩阵 P1 的第 j1 行、第 j2 列的元素。...

对于 j1=1：20; 对于 j2=1：20; rj1j2=corr（P1（j1，:)'，P1（j2，:)'，'type'，'pearson'）; P1（j1，j2）=rj1j2; 结束 结束 P1如何循环这段代码使得最终的矩阵中所有的数都等于1或者-1

for j2 = 1:20 if j1 == j2 P1(j1, j2) = 1; % 将对角线上的元素设置为 1 else P1(j1, j2) = -1; % 其他非对角线上的元素设置为 -1 end end end 这段代码会遍历 P1 矩阵的所有元素，并根据其位置设置...

tic parfor i1 = ix1:ix2 corr = zeros(m, n); for j1 = jy1:jy2 H1 = L_r(i1-M:i1+M, j1-M:j1+M); for j = j1-20:j1+20 H2 = R_r(i1-M:i1+M, j-M:j+M); corr(i1, j) = corr2(H1, H2); end rmax = max(max(corr)); if rmax < yuzhi disparity(i1, j1) = NaN; else [m1, n1] = find(corr == rmax); ymax = n1; % 三点曲线拟合 f_1 = corr(i1, ymax-1); f0 = corr(i1, ymax); f1 = corr(i1, ymax+1); ymax_fit = n1 + 0.5*(f_1 - f1)/(f_1 - 2*f0 + f1); disparity(i1, j1) = j1 - ymax_fit; end end end

1. 使用tic函数开始计时。 2. 使用parfor关键字开启并行循环，对每个像素点进行匹配搜索和视差计算。 3. 在并行循环中，每个工作线程独立计算一部分像素点的匹配和视差，减少了计算时间。 4. 使用toc函数结束计时，...

clc clear close all %% 求距离 distance = zeros(1333,13); for k = 1 : 13 load(['line_noise',num2str(k),'.mat']); reference = RFline_noise(3136:3336,1); for t = 1 : 1333 NCC = zeros(5800,1); for i = 3000 : 3200 window = RFline_noise(i:i+200,t); NCC(i) = corr(reference,window); end distance(t,k) = (3136 - find(NCC == max(NCC))) * 0.0077; end end %% 滤波 fc = 300; fs = 50000; [b,a] = butter(1,fc/(fs/2)); dis = zeros(1333,13); for i = 1 : 13 dis(:,i) = filter(b,a,distance(:,i)); end %% max_time = zeros(13,1); t = 0:1/1333:0.9993; a = zeros(1333,13); for i = 1:13 a(1,i) = dis(1,i); for j = 2 : 1333 a(j,i) = (dis(j,i) - dis(j-1,i)) /1333; end max_time(i) = find(a(:,i) == max(a(:,i))); end plot(max_time); title('max_time'); %% [X,Y] = meshgrid(1:1:1333,1:1:13); figure;plot3(X',3*Y',distance,'k'); grid on; figure;plot3(X',3*Y',dis,'k'); grid on; figure;plot3(X',3*Y',a,'k'); grid on; save distance;逐行解释该代码

for j = 2 : 1333 %循环1332次，每次处理矩阵中的一行 a(j,i) = (dis(j,i) - dis(j-1,i)) /1333; %计算dis矩阵中第i列第j行和第j-1行之间的差值，并除以时间间隔1333，将结果存储到a矩阵中 end max_time(i) =...

figure(2) for i=1:size(icasig1,1) subplot(size(icasig1,1),1,i),plot(icasig1(i,:)) end for j=1:7 fit =corr(icasig1(j,:)',x1'); Xp=max(max(icasig1(j,:)), -min(icasig1(j,:))); Xr=(sum(sqrt(abs(icasig1(j,:))))/2000).^2; ki=Xp/Xr; kci(j)=ki* fit; end

在循环中，首先使用了corr函数计算了icasig1的第j行数据与x1的相关系数。 然后，通过一些计算，得到了ki和kci(j)的值。其中，Xp为icasig1第j行中的最大值与最小值的较大值；Xr为icasig1第j行中每个数的绝对值开方后...

for m = 1:size(segments, 1) segment_img = imagen(:, segments(m, 1):segments(m, 2)); % 去除噪声等预处理 % ... %模板匹配法识别 match_scores = zeros(1, numel(templates)); for j = 1:numel(templates) template_img = imread(['templates/', templates{j}, '.jpg']); match_scores(j) = corr2(segment_img, template_img); end end

这段代码是一个基于模板匹配法的图像识别算法。该算法的基本思路是将待识别图像分割成多个小段，然后使用模板匹配法在每个小段中寻找与预定义模板最相似的图像区域。 具体而言，代码中的循环遍历了每个图像小段，...

clear all close all pathnameL='C:\Users\ACER\Desktop\xiangxianyu\闲鱼\1\双目数据\2018-1-17\fx\L'; filename=strcat(num2str(1),'.bmp'); L=imread([pathnameL filename]); pathnameR='C:\Users\ACER\Desktop\xiangxianyu\闲鱼\1\双目数据\2018-1-17\fx\R'; filename=strcat(num2str(1),'.bmp'); R=imread([pathnameR filename]); [L_r,R_r]=rectify(L,R); L_r=double(L_r); R_r=double(R_r); M=7; %%空间相关窗口半径大小 [m n]=size(L_r); ix1=300; ix2=800; jy1=410; jy2=780; yuzhi=0.6; disparity=zeros(m,n); % %% 原始双目匹配搜寻代码 % tic % for i1=ix1:ix2 % for j1=jy1:jy2 % corr = zeros(m,n); % H1=L_r(i1-M:i1+M,j1-M:j1+M); % for j=j1-20:j1+20 % H2=R_r(i1-M:i1+M,j-M:j+M); % corr(i1,j)=corr2(H1,H2); % end % % rmax=max(max(corr)); % if(rmax<yuzhi) % disparity(i1,j1)=NaN; % else % [m1 n1]=find(corr==rmax); % ymax=n1; % %%三点曲线拟合 % f_1=corr(i1,ymax-1); % f0=corr(i1,ymax); % f1=corr(i1,ymax+1); % ymax_fit=n1+0.5*(f_1-f1)/(f_1-2*f0+f1); % disparity(i1,j1)=j1-ymax_fit; % end

1. 读取左右两个图像的数据，使用imread函数读取图像数据。 2. 进行校正操作，使用rectify函数对左右图像进行校正，使得它们的对应像素在同一水平线上。 3. 定义空间相关窗口的半径大小，以及搜索区域的范围。 4. ...

for i = 1:size(segments, 1) segment_img = img(:, segments(i, 1):segments(i, 2)); % 去除噪声等预处理 % ... %模板匹配法识别 match_scores = zeros(1, numel(templates)); for j = 1:numel(templates) template_img = imread(['templates/', templates{j}, '.jpg']); match_scores(j) = corr2(segment_img, template_img); end [~, match_idx] = max(match_scores); fprintf('%s', templates{match_idx}); end

3. 对于每个模板图像，使用 corr2 函数计算其与当前部分图像的相关系数得分，将得分存储在 match_scores 数组中。 4. 在 match_scores 数组中找到最大值的索引，即为当前部分所匹配的模板图像的索引。 5. 输出匹配的...

for j=1:ICNo fit =corr(icasig1(j,:)',x1); Xp=max(max(icasig1(j,:)), -min(icasig1(j,:))); Xr=(sum(sqrt(abs(icasig1(j,:))))/2000).^2; ki=Xp/Xr; kci(j)=ki* fit; end

- 循环遍历 ICA 的独立成分，从 1 到 ICNo。 - 对于每个独立成分，计算其与原始信号 x1 的相关系数，结果保存在 fit 变量中。 - 确定独立成分的幅值范围，即 Xp 变量，这里使用了 max 和 min 函数。 - 计算独立成分...

import sensor, image, time, os, tf, pyb from pyb import UART sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240) sensor.set_windowing((240, 240)) # Set 240x240 window. sensor.skip_frames(time=2000) # Let the camera adjust. uart = UART(3, 15200) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) img.lens_corr(1.8) for obj in tf.classify("shuzishibie.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0): output = obj.output() number = output.index(max(output)) if number==1: uart.write('1') print(number) elif number==2: uart.write('2') print(number) elif number==3: uart.write('3') print(number) elif number==4: uart.write('4') print(number) elif number==5: uart.write('5') print(number) elif number==6: uart.write('6') print(number) elif number==7: uart.write('7') print(number) else: uart.write('8') print(number)

这段代码是用于图像识别的，它使用了OpenMV摄像头和TensorFlow Lite模型。代码的功能是从摄像头获取图像并将其传递给TensorFlow模型进行物体识别。识别结果通过UART发送给外部设备。 在代码中，首先进行了一些初始...

high_corr = find(corr_matrix >0.9); [x, y] = ind2sub(size(corr_matrix), high_corr); high_corr = [corr_matrix.Properties.RowNames(x(x~=y & x<y)), corr_matrix.Properties.RowNames(y(x~=y & x<y))]; for i = 1:length(high_corr) feat1 = high_corr{i, 1}; feat2 = high_corr{i, 2}; X = data(:, {feat1, feat2}); y = data.y; model = fitlm(X, y); fprintf('%s and %s: R^2 = %.2f\n', feat1, feat2, model.Rsquared.Ordinary); end什么意思

2. 对于每一个特征对 (feat1, feat2)，将这两个特征作为自变量，将目标变量 y 作为因变量，拟合一条线性回归模型，并计算出模型的R^2值。 3. 输出每一个特征对 (feat1, feat2) 对应的R^2值。 其中，high_...

while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(2:end); temp_flag = []; for i = 1: length(temp_index) corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i))) corrs = corrs(1,2); if corrs >= threshold_corr temp_flag(end+1) = i; 这怎么改成修正余弦相似度

r_{xy} = \frac{\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x}) (y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \sqrt{\sum\limits_{i=1}^n (y_i - \bar{y})^2} + \epsilon} $$ 其中，$x$ 和 $y$ 是要...

while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(2:end); temp_flag = []; for i = 1: length(temp_index) corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i)));%矩阵相关系数 corrs = corrs(1,2); if corrs >= threshold_corr temp_flag(end+1) = i; end end flags(temp_index(temp_flag)) = 0; sgc(:,end+1) = source+sum(y(:,temp_index(temp_flag)),2); g_h = sum(sgc,2); g_h_e = sum((x-g_h).^2);什么意思

1. 初始化标志向量flags，表示每个信号是否已经被加入到子信号群中。 2. 循环直到所有信号都被加入到子信号群中： a. 找到未被加入到子信号群中的信号中的第一个信号source。 b. 计算source与其他未被加入到子...

%导入Excel文件 data = xlsread("D:\desktop\竞赛\数模\23校赛\Edu-Data（A题数据）.csv"); %获取访问在线教学资源次数和成绩等级数据并转换为数组 access = data(:,1); grade = data(:,2); %将成绩等级编码为0,1,2 for i = 1:length(grade) if grade(i) == 'L' grade(i) = 0; elseif grade(i) == 'M' grade(i) = 1; elseif grade(i) == 'H' grade(i) = 2; end end %运行方差分析和斯皮尔曼系数 [p,~,stats] = anova1(grade, access, 'off'); fprintf('f-value: %f p-value: %f\n', stats{2, 5}, p); rho = corr(access, grade, 'Type', 'Spearman'); fprintf('rho-value: %f p-value: %f\n', rho(1), rho(2));

for i = 1:length(grade_char) if grade_char(i) == 'L' grade(i) = 0; elseif grade_char(i) == 'M' grade(i) = 1; elseif grade_char(i) == 'H' grade(i) = 2; end end %运行方差分析和斯皮尔曼系数 [p,~,...

for seed = 1:num_tests n_corr = 4; % Number of considered correlations % [y0{seed}, yb{seed}, sigma_noise{seed}] = util_gen_input_data_RIME(B, Gw, A, param_sim_data.sig_noise,3,n_corr,seed); P=3; pp=n_corr; y0 = cell(pp,1); y = cell(pp,1); sigma_noise = cell(pp,1); %使用循环生成pp个含有噪声的输入数据，其中包括使用NUFFT算子对B进行采样得到的y0、添加高斯白噪声后的yb和噪声标准差sigma_noise。 normy0 = cell(pp,1); rng(seed) for i = 1:pp y0{i} = Gw * A(B{i}); Nm = numel(y0{i}); normy0{i} = norm(y0{i}); % add Gaussian noise input_snr = 30 ; % Noise level (on the measurements) % Add Gaussian i.i.d. noise % sigma_noise_temp = 10^(-input_snr/20)*std(Original(:)); sigma_noise_temp = 10^(-input_snr/20)*std(y0{i}(:));% Noise level (on the Vis) noise = (randn(Nm, 1) + 1i*randn(Nm, 1)) * sigma_noise_temp/sqrt(2); y{i} = y0{i} + noise; end y0{seed}=y0; yb{seed}=y; sigma_noise{seed}=sigma_noise_temp; y_conc = [yb{seed,1}{1:n_corr,1}]; y_stokes = y_conc*Lt; ys{seed} = (mat2cell(y_stokes, size(y_stokes,1), ones(1,size(y_stokes,2))))';代码什么意思

- ys{seed} = (mat2cell(y_stokes, size(y_stokes,1), ones(1,size(y_stokes,2))))'：将 y_stokes 转换为大小为 size(y_stokes,1) 行、1 列的单元格，并将其赋值给 ys{seed}。每个单元格中包含一个大小为 ...

逐行解释这段代码spear = data.corr('spearman') feature = list(spear.index) result = [] b = True while b: name = feature[0] print(feature) print(len(feature), '\trandom_state:', i) print('-----------' * 30) num = [] # 相关的 for j in feature[1:]: if abs(spear.loc[name, j]) >= threshold: # 相关的 feature.remove(j) # 去除相关的 num.append(j) feature.remove(name) result.append(name)

- for j in feature[1:]:：遍历feature列表中除了第一个特征之外的所有特征。 - if abs(spear.loc[name, j]) >= threshold:：判断当前特征与遍历到的特征之间的斯皮尔曼相关系数是否大于等于给定的阈值...

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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。