S = vortexPatternnew(size_fft1,size_fft2);

根据你提供的代码，`vortexPatternnew`是一个函数，它接受两个参数`size_fft1`和`size_fft2`，并返回一个表示涡旋模式的矩阵S。

你可以在MATLAB中定义这个函数，代码如下：

function S = vortexPatternnew(size_fft1, size_fft2)
    % 在这里编写生成涡旋模式的代码
    % ...
    % 返回涡旋模式矩阵S
    S = ...;
end

请确保在调用`vortexPatternnew`函数之前，该函数已经被定义和保存在正确的路径下。另外，请确保`size_fft1`和`size_fft2`已经被正确定义和赋值。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便我能够帮助你更准确地解决问题。

相关问题

怎样给左图添加标题size_fft1=247; size_fft2=545; S = vortexPatternnew(size_fft1,size_fft2); subplot(121) imagesc(real(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); subplot(122) imagesc(imag(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 1200 400]); F_h = I_AC_fft.*S; F_inv = ifft2(F_h); RAC=abs(I_AC+1j.*abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2)))); imagesc(abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2))));colorbar; caxis([0,0.8]);colormap(jet);axis off;title('去直流图像Hilbert变换','Fontsize',15); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]);

要给左图添加标题，你可以使用`title`函数在`subplot(121)`之前添加以下代码行：

title('实部','Fontsize',15);

同样地，在右图上添加标题，你可以使用`title`函数在`subplot(122)`之前添加以下代码行：

title('虚部','Fontsize',15);

这将在左图和右图上分别添加标题为"实部"和"虚部"，标题字体大小为15。

请注意，你还需要在第一个`figure`之前添加以下代码行，以确保正确显示图像和标题：

clf;

这将清除当前图形窗口并重置图形状态。

最终修改后的代码如下：

size_fft1=247;
size_fft2=545;
S = vortexPatternnew(size_fft1,size_fft2); 
clf;
subplot(121)
imagesc(real(fftshift(S)))
colormap(jet);
colorbar;
axis off;
caxis([-1,1]);
title('实部','Fontsize',15);
subplot(122)
imagesc(imag(fftshift(S)))
colormap(jet);
colorbar;
axis off;
caxis([-1,1]);
title('虚部','Fontsize',15);
set(gcf,'color','w');
set(gcf, 'Position', [100 200 1200 400]); 

F_h = I_AC_fft.*S;
F_inv = ifft2(F_h);
RAC=abs(I_AC+1j.*abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2)))); 
imagesc(abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2))));
colorbar;
caxis([0,0.8]);
colormap(jet);
axis off;
title('去直流图像Hilbert变换','Fontsize',15);
set(gcf,'color','w');
set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]);

batch_size = 32 epoch = 100 process_num = 3 initial_learning_rate = 8e-5 decay_steps = 10000 decay_rate = 0.5 save_step = 1000 feature_dim = 257 win_length = 400 hop_length = 160 n_fft = 512 # 模型结构 pb_path = f'resources/crn_tcn' save_pb = False

这段代码看起来像是对一个神经网络模型的一些参数和配置进行设置。其中，batch_size表示每个训练批次的数据量，epoch表示训练轮数，process_num表示使用的进程数，initial_learning_rate表示初始学习率，decay_steps表示学习率下降的步数，decay_rate表示学习率下降的比例，save_step表示每隔多少步保存一次模型，feature_dim表示输入特征的维度，win_length表示窗口长度，hop_length表示帧移长度，n_fft表示傅里叶变换的点数。pb_path是模型保存的路径，save_pb表示是否保存为pb格式。最后一行的"crn_tcn"可能是指模型的名称或者模型的结构。