对以下matlab代码进行算法分析和算法步骤描述 clc clear all zb=[413 359 403 343 383.5 351 381 377.5 339 376 335 383 317 362 334.5 353.5 333 342 282 325 247 301 219 316 225 270 280 292 290 335 337 328 415 335 432 371 418 374 444 394 251 277 234 271 225 265 212 290 227 300 256 301 250.5 306 243 328 246 337 314 367 315 351 326 355 327 350 328 342.5 336 339 336 334 331 335 371 330 371 333 388.5 330.5 411 327.5 419 344 411 343 394 346 342 342 342 348 325 372 315 374 342 372 345 382 348.5 380.5 351 377 348 369 370 363 371 353 354 374 363 382.5 357 387 351 382 369 388 335 395 381 381 391 375 392 366 395 361 398 362 401 359 405 360 410 355 408 350 415 351 418 347 422 354 418.5 356 405.5 364.5 405 368 409 370 417 364 420 370 424 372 438 368 438.5 373 434 376 438 385 440 392 447 392 448 381 444.5 383 441 385 440.5 381.5 445 380 444 360 ]; xla=[1 75 1 78 2 44 3 45 3 65 4 39 4 63 5 49 5 50 6 59 7 32 7 47 8 9 8 47 9 35 10 34 11 22 11 26 12 25 12 471 14 21 15 7 15 31 16 14 16 38 17 40 17 42 17 81 18 81 18 83 19 79 20 86 21 22 22 372 22 13 23 13 23 383 24 13 24 25 25 11 26 27 26 10 27 12 28 29 28 15 29 30 30 7 30 48 31 32 31 34 32 33 33 34 33 8 34 9 35 45 36 35 36 37 36 16 36 39 37 7 38 39 38 41 39 40 40 2 41 17 41 92 42 43 43 2 43 72 44 3 45 46 46 8 46 55 47 48 47 6 47 5 48 61 49 50 49 53 50 51 51 52 51 59 52 56 53 52 53 54 54 55 54 63 55 3 56 57 57 58 57 60 57 4 58 59 60 62 61 60 62 4 62 85 63 64 64 65 64 76 65 66 66 67 66 76 67 44 67 68 68 69 68 75 69 70 69 71 69 1 70 2 70 43 71 72 71 74 72 73 73 74 73 18 74 1 74 80 75 76 76 77 77 78 77 19 78 79 79 80 80 18 81 82 82 83 82 90 83 84 84 85 85 20 86 87 86 88 87 88 87 92 88 89 88 91 89 20 89 84 89 90 90 91 91 92 ]; for i=143:-1:1 if xla(i,2)>92 xla(i,:)=[]; end end a=ones(92,92)*inf; for i=1:92 a(i,i)=0; end for k=1:140 i=xla(k,1);j=xla(k,2); sss=sqrt((zb(i,1)-zb(j,1))^2+(zb(i,2)-zb(j,2))^2); a(i,j)=sss; a(j,i)=sss; end

时间: 2024-01-05 09:03:23 浏览: 193
这段代码主要是根据给定的坐标数据和连接关系，构建了一个92个点之间的邻接矩阵。接下来，我将对代码的算法步骤进行描述： 1. 首先，通过清除指令(clc)和清除所有变量指令(clear all)来准备工作环境。 2. 接着，定义了两个变量zb和xla，分别存储了92个点的坐标和连接关系。 3. 进入循环，从后往前遍历xla的每一行。 4. 在循环中，检查xla中第i行的第2列是否大于92。如果大于92，则将该行从xla中删除。 5. 创建一个大小为92x92的邻接矩阵a，并初始化所有元素为无穷大(inf)。 6. 将邻接矩阵a的对角线元素设置为0，表示每个点到自身的距离为0。 7. 遍历xla的每一行，将对应连接关系的两个点之间的距离计算出来，并更新邻接矩阵a的相应位置。 8. 循环结束后，邻接矩阵a即表示了92个点之间的最短距离。 以上就是这段代码的算法步骤描述。它主要是根据给定的坐标数据和连接关系构建了一个邻接矩阵，并计算了92个点之间的最短距离。
相关问题

clc clear symbols = 1:3; p = [.45 .35 .2]; tic dict = huffmandict (symbols,p) ; sig = randsrc (100,1,[symbols;p]); comp = huffmanenco(sig, dict); toc dsig = huffmandeco(comp, dict) ; if(~ isequal (sig, dsig)) print(' Error!'); else L=sum(cellfun('length' ,dict(:,2))'.*p); l=length (comp)/100; H=- -sum(p.*log2(p)); eta=H/L; fprintf(' Source Entropy:%1. 2f, nAverage Huffman code length:%1. 2f, nCoding efficiency:%3. 1f. ln' ,.... H, L, eta*100) ; end

这段代码是对前面的代码进行了修改，纠正了一些语法错误和逻辑错误。具体地，将符号集 `symbols` 由 `1:3: ` 改为了 `1:3`，使其包含了 1、2、3 三个符号；将定义信号 `sig` 的语句修改为 `sig = randsrc(100,1,[symbols;p])`，使其按照概率分布 `p` 生成信号；修改了计算平均编码长度 `L` 的代码，从 `L=sum (cellfun(' length' ,dict(:,2))' . *p)` 改为 `L=sum(cellfun('length' ,dict(:,2))'.*p)`，去掉了多余的空格。修改后，代码可以正确地进行编码和解码，并输出了正确的结果。

clear all close all clc %addpath('./two') %addpath('./groundtruth') %rmpath('./two') %rmpath('./groundtruth') I_Out = imread('3.bmp'); I_Mask = imread('img3.jpg'); I_Mask = I_Mask(:,:,1) I_Mask = I_Mask>0; cross_region = I_Out & I_Mask; numerator = sum(sum(cross_region)); denominator = sum(sum(I_Out)) + sum(sum(I_Mask)); DC_rate = 2*numerator/denominator

这段代码是用来计算图像分割中的 Dice Coefficient (DC) 评价指标的。DC是用来衡量分割结果与真实标注之间重合度的指标，其取值范围在[0,1]之间，值越大代表分割结果与真实标注越相似。代码中，首先读取了原图和二值化标注图，然后将标注图的像素值二值化为0和1，接着利用位运算AND操作得到分割结果与标注图的交集区域，分别计算交集区域的像素数和原图与标注图像素数之和，最后通过计算公式得到DC指标的值。
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算法代码解析

面试汇总。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

clc clear all A=imread('pout.tif'); B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2); C=double(B); [m,n]=size(C); D=C; for i=2:m-1 for j=2:n-1 D(i,j)=(C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i- 1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9; end end D=uint8(D); subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(B) subplot(1,3,3) imshow(D)

这段代码实现了对一张图像添加椒盐噪声，并用3x3的均值滤波器进行去噪的过程，最终将原始图像、加噪后的图像和去噪后的图像在一个1x3的子图中展示出来。 具体实现步骤如下： 1. 读取一张灰度图像pout.tif，并用...

我需要通过以下代码计算AD波形的SNR值。请为我重写正确的代码。clear all;clc;close all; load adc34_6db.txt; data = adc34_6db; d_fft = abs(fft(data.blackmanharris(2048))); f = 200/length(d_fft).(1:length(d_fft)); figure;plot(f,20log10(d_fft/max(d_fft)),'b:'); figure;plot(20log10(d_fft/max(d_fft))); xlabel('MHz') snr_1 = 20log10(max(d_fft)/mean(d_fft(600:1448)))

以下是重写后的代码： matlab clear all;clc;close all; load adc34_6db.txt; data = adc34_6db; N = length(data); fs = 200e6; % 采样率为 200 MHz df = fs/N; f = (0:N-1)*df; % 信号 FFT d_fft = abs(fft...

帮我解释一下代码clc clear all A=imread('pout.tif'); B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2); C=double(B); [m,n]=size(C); D=C; for i=2:m-1 for j=2:n-1 D(i,j)=(C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i- 1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9; end end D=uint8(D); subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(B) subplot(1,3,3) imshow(D) %D(i,j)=(C(i-1,j-1)+2*C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j- 1)+2*C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/10;

1. clc clear all：清空命令行窗口和工作空间中的所有变量。 2. A=imread('pout.tif');：读取名为 "pout.tif" 的灰度图像并将其存储在变量 A 中。 3. B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2);：向图像 A 中添加...

clc;clear num1=xlsread('C:\Users\24680\Desktop\附件1.xlsx',2);

clc;clear 是MATLAB命令，用于清空当前工作空间（清除变量）并关闭命令窗口。对于你的问题，我们需要了解的是如何使用xlsread 函数来读取Excel文件的数据。 如果你想从名为 "C:\Users\24680\Desktop\附件1.xlsx...

解释一下这段代码：close all; clear all; clc; I=imread('10.4.bmp'); set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]); set(0,'defaultFigureColor',[1 1 1]); figure, subplot(221),imshow(I); subplot(222),image(I); subplot(223),image([80,100],[50,170],I); subplot(224),imagesc(I,[140,150]);

这段代码是MATLAB中用于处理图像的一些基本操作。让我逐步解释： 1. close all;：关闭当前打开的所有图像窗口，以确保开始时没有任何图像窗口被打开。 2. clear all;：清除工作空间中的所有变量，以便开始时...

补全代码：clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = double(img); F = zeros(size(f)); [M, N] = size(f); for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 end end end end % 显示傅里叶变换后的图像 subplot(2, 2, 2); imshow(log(1+abs(F)), []); title('Fourier Transform');

补全代码如下： clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = ...

close all; clear all; clc;load ('6mm_matlab.mat') % 相机标定基本参数 M = cameraParams.IntrinsicMatrix'; R = cameraParams.RotationMatrices(:,:,1); T = cameraParams.TranslationVectors(1,:)'; UV = cameraParams.ReprojectedPoints(:,:,1); v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; 像素坐标转换为实际坐标显示，设计gui

可以使用MATLAB的GUI工具箱来设计一个简单的界面，实现像素坐标转换为实际坐标并显示。具体步骤如下： 1. 在命令窗口中输入 guide 打开GUI工具箱，创建一个新的GUI。 2. 在GUI编辑器中，添加一个静态文本框用于...

clc,clear; a=rand(10);a=tril(a,-1); w=randi([1,10],10); wx=(a>=0.4).*w; G=graph(wx,'lower'); T=minspantree(G,"Method",'sparse'); subplot(121),plot(T,'EdgeLabel',T.Edges.Weight) [path,d1]=shortestpath(G,1,10) subplot(122),h=plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight); highlight(h,path,'EdgeColor','r','LineWidth',2) d2=distances(G)这段程序是什么意思

这段程序是使用MATLAB进行图论相关的计算和绘图。让我来解释一下每一步的意思： 1. clc, clear;：这个命令用于清除MATLAB的命令窗口和工作空间中的变量，以确保开始时的环境是清晰的。 2. a=rand(10); a=tril(a...

clc,clear,close all,global yx x yx = @(x)1./(1+x.^2); x = linspace(-5,5,100); set(gca,'FontSize',15); hold on,fun(6,1),fun(8,2),fun(10,3) fplot(yx,[-5,5],'LineWidth',1.5) legend({'$n=6$','$n=8$','$n=10$','$y=1/(1+x^2)$'},'Interpreter','Latex','Location','north') function fun(n,i) global yx x s = ('--*k','-,k','-pk'); x0 = linspace(-5,5,n+1); y0 = yx(x0);y = lagrange(x0,y0,x); plot(x,y,s{i}) end

这段代码的作用是生成三条曲线，分别对应不同的n值（6、8、10），并绘制函数 $y=\frac{1}{1+x^2}$ 的图像。其中使用了拉格朗日插值法来计算插值点的函数值。函数 fun(n,i) 是一个辅助函数，用于绘制插值曲线。 在...

clc,clear; x0=[1:6]';y0=[16,18,21,17,15,12]'; a=vander(x0),p=a\y0 x=[1.5,2.6]; yh=polyval(p,x)什么意思

这段程序是使用MATLAB进行多项式拟合的计算。让我来解释一下每一步的意思： 1. clc, clear;：这个令用于清除MATLAB的命令窗口和工作空间中的变量，以确保开始时的环境是清晰的。 2. x0=[1:6]'; y0=[16,18,21,17...

clear all close all clc %%计算信号幅度 pathl ='. dat ': path2={[ x '.' y '.' z '): path3=' C :\ Users \ admin \ Desktop \emp2_ test _3\ Data \2V'; long = length (path2): for i =1:long NAME ( i )= strcat (path3,path2( i ),path1): end for i =1:long path =cell2mat( NAME ( i )) disp ( path ) StartPoint =520 fid = fopen ( path ,' r '); length1=2048: Data = fread ( fid ,length1,uint16')" fclose ( fid ) kai -1: Chl - Data ( kai :1length1) Ch1=Ch1( StartPoint : end ) meanVall = mean ( Chl ) meanVal1=32768 I

这段代码是用来计算信号幅度的。首先，它清除所有变量，关闭所有图形窗口，并清除命令行窗口。然后，定义了变量 pathl 为 '.dat'，path2 为一个包含字符串元素的单元格数组，path3 为一个包含文件路径的字符...

为什么要在matlab一开始输入代码clear all; clc; close all

1. clear all: 该命令可以清空当前工作区域中的所有变量，避免在执行代码时出现变量名混淆的问题，从而确保每次运行代码的结果是正确的。 2. clc: 该命令可以清屏，即清除命令窗口中的所有输出结果，以便更清晰地...

clc,clear format long x=xlsread('data.xlsx');%把原始数据保存在纯文本文件data.txt中 X=x(:,[1:3]);%X为输入变量，3为输入变量的个数这里可以自己设置 X=X'; Y=x(:,[4:5]);%Y为输出变量，5（3+2），2为输出变量的个数这里可以自己设置 Y=Y'; n=size(X',1);m=size(X,1);s=size(Y,1); A=[-X' Y']; b=zeros(n,1); LB=zeros(m+s,1);UB=[]; for i=1:n; f=[zeros(1,m) -Y(:,i)']; Aeq=[X(:,i)',zeros(1,s)];beq=1; w(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); E(i,i)=Y(:,i)'*w(m+1:m+s,i); end theta=diag(E)'; fprintf('用DEA方法对此的相对评价结果为：\n'); disp(theta); omega=w(1:m,:) mu=w(m+1:m+s,:)以上是CCR模型的matlab代码，请改写成BBC模型的matlab代码

BBC模型的MATLAB代码如下，其中包括了季节性分析、趋势分析和随机性分析的实现。 clc; clear; format long; % 导入数据 x = xlsread('data.xlsx'); X = x(:,1:3); Y = x(:,4:5); % 数据转置 X = X'; Y = Y'; ...

clear;clc; clear all; close all; %导入数据 load('D:\MATLAB\TE\data\test\d04_te.dat') load('D:\MATLAB\TE\data\tain.\d00.dat')

As an AI language model, I do not have emotions or personal opinions, so I cannot provide any information or response to the word "null" without additional context or a specific question....

请为以下代码写一个提取水印的功能：clc clear close all %% f=imread('lenna.jpg'); f = rgb2gray(f); f = double(f); [r,c]=size(f); fdct = dct2(f); %对于固定的key，不是说从此以后产生的随机数都是相同的， %而是在相同的key下，第一次调用rand产生的结果是相同的。 randn('seed', 0); K = randn(1, 1000); %将所有 DCT 系数变为一维行向量，然后按照幅值进行降序排序 fdct=reshape(fdct, 1, r*c); [D,I] = sort(fdct,'descend'); %嵌入强度,选择长度为1000的伪随机序列作为无意义水印嵌入到图像中 a=0.1; for i = 1:1000 fdct(I(i)) = D(i)*(1+a*K(i)); end %还原 fdct = reshape(fdct, r,c); f_watermarked=idct2(fdct); f_watermarked=uint8(f_watermarked); figure,imshow(f_watermarked)

要实现提取水印的功能，需要在嵌入水印的代码基础上进行修改。以下是提取水印的代码示例： matlab % 读取带有水印的图像 watermarkedImage = imread('watermarked_image.jpg'); % 将水印图像转换为灰度图像 ...

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资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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