# #字符 symbols = ['DD','7','BBB','BB','B','C','0'] random_symbols = random.sample(symbols,3) #概率 symbols_c = [0.03,0.03,0.06,0.25,0.01,0.52] 以概率随机产生symbols里面的三个数组合 [DD DD DD]奖金800 组合[7 7 7] 对应80 组合BBB BBB BBB对应40 组合BB BB BB对应25 组合B B B对应10 组合CC C C C对应10 *

时间: 2023-12-24 21:05:46 浏览: 103
7Z

SF Symbols.7z

这是一个概率问题,我们可以用Python的random.choices()函数来模拟这个过程。具体实现如下: ```python import random symbols = ['DD', '7', 'BBB', 'BB', 'B', 'C', '0'] symbols_c = [0.03, 0.03, 0.06, 0.25, 0.01, 0.52] # 模拟随机选择三个元素 result = random.choices(symbols, weights=symbols_c, k=3) # 判断组合类型并计算奖金 if result == ['DD', 'DD', 'DD']: bonus = 800 elif result == ['7', '7', '7']: bonus = 80 elif result == ['BBB', 'BBB', 'BBB']: bonus = 40 elif result == ['BB', 'BB', 'BB']: bonus = 25 elif result == ['B', 'B', 'B']: bonus = 10 elif set(result) == {'C'}: bonus = 10 else: bonus = 0 print("随机结果:", result) print("奖金:", bonus) ``` 这个程序可以模拟随机选择三个元素,并根据不同的组合类型计算奖金。注意,这里使用了Python的set()函数来判断是否是三个相同的C,因为如果直接比较三个元素是否相等,可能会出现顺序不同的情况。
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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y): n_symbols = len(index_dict) + 1 # 所有单词的索引数,频数小于10的词语索引为0,所以加1 embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语,词向量全为0 for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始,对每个词语对应其词向量 embedding_weights[index, :] = word_vectors[word] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3) # print x_train.shape,y_train.shape return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test ##定义网络结构 def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test): print 'Defining a Simple Keras Model...' model = Sequential() # or Graph or whatever model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim, input_dim=n_symbols, mask_zero=True, weights=[embedding_weights], input_length=input_length)) # Adding Input Length model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3 model.add(Activation('softmax')) print 'Compiling the Model...' model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print "Train..." # batch_size=32 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1) print "Evaluate..." score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) yaml_string = model.to_yaml() with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile: outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) ) model.save_weights('../model/lstm.h5') print 'Test score:', score

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