在上述代码后执行for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) 是否会进入循环内？

在上述代码后执行for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) 是会进入循环内的。这个循环遍历了map_current_box_容器中的元素，因为该循环的起始位置是map_current_box_.begin()，结束位置是map_current_box_.end()，所以只要map_current_box_容器不为空，循环就会执行。在循环体内部，会对每个元素执行一系列的操作。

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void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

这段代码是一个名为Trajectory的类中的predict_box函数。函数接受一个时间段的索引（idx_duration），一个存储Box对象的向量（vec_box），一个存储Eigen矩阵的向量（vec_cova），以及一个布尔变量（is_replay_frame）作为参数。

首先，函数清空vec_box和vec_cova两个向量。

然后，如果is_replay_frame为true，则遍历map_current_box_中的元素，并销毁每个元素的track_id。然后清空m_track_start_和NU，并将is_replay_frame设置为false。

接下来，创建一个临时的F_temp矩阵，并将其与原始的F_矩阵进行乘法操作，并将其中的某些元素乘以idx_duration。这是为了根据时间段来预测box的状态。

然后，遍历map_current_box_中的元素。对于每个元素，计算一个临时变量t，并根据t更新F_temp矩阵。然后使用F_temp和map_lidar_state_中相应的track_id来计算state_lidar矩阵。接着，使用F_temp、map_lidar_cova_中相应的track_id和Q_lidar_来计算P_kkminus1矩阵。再使用H_、P_kkminus1和R_lidar_来计算S_temp矩阵。

之后，根据一些计算得到的值，更新beg->second中的一些属性，并将其加入vec_box中。同时，将S_temp加入vec_cova中。

最后，输出一条日志信息，表示完成了使用给定时间段进行预测。

请注意，这只是对代码进行的初步解读，具体实现可能还涉及其他变量和函数。

function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end这段代码中的pesq_mex.mex64文件怎么编译

该mex文件是用C或C++语言编写的，需要使用MATLAB的mex命令进行编译。具体的步骤如下：

1. 打开MATLAB命令窗口，进入pesq_mex.c文件所在的目录。

2. 输入以下命令：

mex pesq_mex.c

3. 如果编译成功，则会生成pesq_mex.mex64或pesq_mex.mexw64文件，如果失败，则会提示错误信息。如果出现错误信息，需要根据错误信息进行调试和修改。

4. 将生成的pesq_mex.mex64或pesq_mex.mexw64文件复制到pesq函数所在的目录中，即可在MATLAB中调用pesq函数。