tic clear clc k=1000; n=448; M=0;w=0; a=[];b=[];d=1; for q=1:10000 x=100*rand(1,n); y=100*rand(1,n); X=100*rand(1,k); Y=100*rand(1,k); w=0; for m=1:k for p=1:n(d) b=sqrt((x(p)-X(m))^2+(y(p)-Y(m))^2); if b<10 w=w+1; break; end end if w==1000 M=M+1; break; end end end result=M/10000什么意思

时间: 2023-10-24 16:05:47 浏览: 55
这段代码是一段MATLAB或Octave的程序,它用于模拟一个实验,并计算一个特定条件下的结果。 代码中的变量含义如下: - `k`:表示一个常数,用于定义X和Y的长度。 - `n`:表示一个常数,用于定义x和y的长度。 - `M`:表示一个计数器,用于记录满足特定条件的次数。 - `w`:表示一个计数器,用于记录某个内部循环中满足特定条件的次数。 - `a`和`b`:分别表示空数组。 - `d`:表示一个常量,初始化为1。 以下是代码的主要逻辑: 1. 通过循环进行10000次实验。 2. 在每次实验中,生成长度为n的随机数组x和y,以及长度为k的随机数组X和Y。 3. 通过嵌套循环遍历X和Y,检查每个元素与x和y之间的距离是否小于10。 4. 如果找到了1000个满足条件的点,则将M计数器加1,并跳出内部循环。 5. 最后,计算result为M除以10000,得到满足条件的比例。 因此,`result`的含义是经过10000次实验后,满足特定条件的比例。具体条件是在X和Y数组中找到至少1000个距离x和y小于10的点。
相关问题

clc;clear; tic syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)));%悬链线方程 dy=diff(y,1);%求导 x=linspace(-112.6,112.6,564); b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))); k1 = eval(dy); x0 = x; y0 = b; k2 = -1./k1; syms x y y=k2.*(x-x0)+y0;%法线方程 m = x0.'; n = y0.'; k = k2.'; [x, y] = solve(k.*(x-m)-y+n, 300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y); p = sqrt((x-m).^2 + (y-n).^2); toc

这是一段 MATLAB 代码,用于计算悬链线的方程和法线方程,并求解其与一条给定线段的交点。其中,syms x y 声明了 x 和 y 为符号变量,y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))) 计算了悬链线的方程,dy=diff(y,1) 对 y 求导,x=linspace(-112.6,112.6,564) 生成了一系列 x 值,b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))) 计算了对应的 b 值,k1 = eval(dy) 计算了斜率 k1,x0 = x,y0 = b,k2 = -1./k1 计算了法线的斜率 k2,y=k2.*(x-x0)+y0 计算了法线方程。接下来,m = x0.'; n = y0.'; k = k2.'; 将 x0、y0 和 k2 转置,[x, y] = solve(k.*(x-m)-y+n, 300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y) 求解法线方程与给定的线段的交点,p = sqrt((x-m).^2 + (y-n).^2) 计算了交点与给定点的距离。最后,用 tic 和 toc 记录了代码的运行时间。

clc; clear; close all; tic; N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000; snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10); for kk=1:length(snr_dB) N_fft=N*2+2; for jj=1:length(M) base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1); mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); data=reshape(mod_data,N,[])'; H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); ifft_data=ifft(H_data,[],2); ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)) fft_data=fft(Rx_data,[],2); Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data); err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); end figure(); for a=1:length(M) semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; end代码翻译

clc; clear; close all; tic; % 清空变量和图形窗口,记录程序开始时间 N=128; % 子载波数 M=[4 16 32 64]; % 调制阶数 D=5; % 距离 c=0.15; % 衰落系数 nt=0.1289; % 发射天线数 nr=0.9500; % 接收天线数 N_ofdm=1000; % OFDM符号数 snr_dB=1:18; % 信噪比范围(单位:dB) SNR=10.^(snr_dB./10); % 信噪比(单位:线性) for kk=1:length(snr_dB) % 循环信噪比 N_fft=N*2+2; % FFT点数 for jj=1:length(M) % 循环调制阶数 base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); % 生成随机二进制数据 data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; % 二进制数据转换成M进制数据 data_temp2= bi2de(data_temp1); % 将M进制数据转换为十进制数据 mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); % QAM调制 data=reshape(mod_data,N,[])'; % 按子载波进行分组 H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); % 初始化频域数据 H_data(:,2:N_fft/2)= data; % 将调制后的数据存放在频域数据中 H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); % 利用对称性将数据存放在频域数据中 ifft_data=ifft(H_data,[],2); % IFFT变换 ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); % 加上直流偏置 Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; % 加入高斯白噪声 Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; % 接收信号经过信道影响和加性高斯白噪声干扰,得到接收信号 Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)); % 接收信号归一化 fft_data=fft(Rx_data,[],2); % FFT变换 Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); % 从频域数据中提取QAM调制后的数据 demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); % QAM解调 demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); % 将解调后的十进制数据转换为一维向量 temp1=de2bi(demodulation_data); % 将十进制数据转换为二进制数据 err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); % 统计误码数 end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); % 计算误码率 end figure(); % 新建图形窗口 for a=1:length(M) % 循环调制阶数 semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; % 绘制误码率曲线 end

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clc clf clear all; tic Nt = 1; G = 4; N = 20; %number of RIS Ng = N/G; Nr = 3; %number of receive antenna It = 80000; M = 4; B = log2(G) + log2(M); W = 8; snr = -10:2:12; %signal-to-noise rate sigma = sqrt(1./(10 .^ (snr / 10 )) ); %sigma MPSK = pskmod(0:M-1,M); %Q = diag([chirp_table{1,chirp_nck(randi(size(chirp_nck,1)),:)}]) %Q=blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{4},Fi_table{9},Fi_table{11}); %Q=diag(reshape(hadamard_code,1,K*N));%blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{1},Fi_table{1}); diag([1 -1 1 -1 1 1 -1 -1]) for ii = 1:size(sigma,2) %parallel computing errorBits = 0; snr(ii) tic parfor jj = 1 : It h1=(randn(N,Nt)+1j*randn(N,Nt))/sqrt(2); h2=(randn(Nr,N)+1j*randn(Nr,N))/sqrt(2); hd=(randn(Nr,Nt)+1j*randn(Nr,Nt))/sqrt(2); Q = zeros(N,N,G); for kk = 1:G Q((kk-1)*Ng+1:kk*Ng,(kk-1)*Ng+1:kk*Ng,kk)=diag(exp(1j*2*pi*rand(1,Ng))); end for uu = 1:W inputIndex_group = randi(G); inputIndex_psk = randi(M); Q_choose = Q(:,:,inputIndex_group); St = MPSK(inputIndex_psk); V = (randn(Nr,1 ) + 1j*randn(Nr,1) ) ./sqrt(2) .*sigma(ii); %noise matrix Yt = (h2*Q_choose*h1+hd) * St + V; dis = zeros(G,M); for mm = 1:G for nn = 1:M dis(mm,nn) = norm(Yt-(h2*Q(:,:,mm)*h1+hd)*MPSK(nn),"fro"); end end [outputIndex_group,outputIndex_psk] = find(dis== min(min(dis))); %output the decode index errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_group - 1 , log2(G)) ~= de2bi( outputIndex_group -1 , log2(G)) ); %sum of error Bits errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_psk - 1 , log2(M)) ~= de2bi( outputIndex_psk -1 , log2(M)) ); end end toc bers(ii) = errorBits / (It*(W)* B); end toc figure('name','result'); semilogy(snr,bers,color='k',Marker='square',LineStyle='-',LineWidth=2) grid on set(gca, 'LineWidth',1) legend('RM,K=4,N=20,Nr=3,M=4') xlabel("SNR [dB]"); ylabel("BER") set(gcf,'color','w');都用到了什么算法

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

请解释下面这段程序每一部分所起的作用:%%%%%%配电网潮流优化%%%%%%%% %%%%%%标幺值SB=100MVA,UB=12.66kV,二阶锥松弛%%%%%% %%%%%%MISOCP模型,分时段优化,并行计算%%%%%%%%%%%% clear clc tic; %%%%%IEEE33配电网数据%%%%%%%%%%%; Pload=[0.0004666666667,0.0005,0.0005666666667,0.0006333333333,0.0006666666667,0.0007333333333,0.0007666666667,0.0008,0.0008666666667,0.0009333333333,0.0009666666667,0.001,0.0009333333333,0.0008666666667,0.0008,0.0007,0.0006666666667,0.0007333333333,0.0008,0.0009333333333,0.0008666666667,0.0007333333333,0.0006,0.0005333333333;0.00042,0.00045,0.00051,0.00057,0.0006,0.00066,0.00069,0.00072,0.00078,0.00084,0.00087,0.0009,0.00084,0.00078,0.00072,0.00063,0.0006,0.00066,0.00072,0.00084,0.00078,0.00066,0.00054,0.00048;0.00056,0.0006,0.00068,0.00076,0.0008,0.00088,0.00092,0.00096,0.00104,0.00112,0.00116,0.0012,0.00112,0.00104,0.00096,0.00084,0.0008,0.00088,0.00096,0.00112,0.00104,0.00088,0.00072,0.00064;0.00028,0.0003,0.00034,0.00038,0.0004,0.00044,0.00046,0.00048,0.00052,0.00056,0.00058,0.0006,0.00056,0.00052,0.00048,0.00042,0.0004,0.00044,0.00048,0.00056,0.00052,0.00044,0.00036,0.00032;0.00028,0.0003,0.00034,0.00038,0.0004,0.00044,0.00046,0.00048,0.00052,0.00056,0.00058,0.0006,0.00056,0.00052,0.00048,0.00042,0.0004,0.00044,0.00048,0.00056,0.00052,0.00044,0.00036,0.00032;0.0009333333333,0.001,0.001133333333,0.001266666667,0.001333333333,0.001466666667,0.001533333333,0.0016,0.001733333333,0.001866666667,0.001933333333,0.002,0.001866666667,0.001733333333,0.0016,0.0014,0.001333333333,0.001466666667,0.0016,0.001866666667,0.001733333333,0.001466666667,0.0012,0.001066666667;0.0009333333333,0.001,0.001133333333,0.001266666667,0.001333333333,0.001466666667,0.001533333333,0.0016,0.001733333333,0.001866666667,0.001933333333,0.002,0.001866666667,0.001733333333,0.0016,0.0014,0.001333333333,0.001466666667,0.0016,0.001866666667,0.001733333333,0.001466666667,0.0012,0.001066666667;0.00028,0.0003,0.00034,0.00038,0.0004,0.00044,0.00046,0.00048,0.00052,0.00056,0.00058,0.0006,0.00056,0.00052,0.00048,0.00042,0.0004,0.00044,0.00048,0.00056,0.00052,0.00044,0.00036,0.00032;0.00028,0.0003,0.0003

代码解释:format long; close all; clear ; clc tic global B0 bh B1 B2 M N pd=8; %问题维度(决策变量的数量) N=100; % 群 (鲸鱼) 规模 readfile HPpos=chushihua; tmax=300; % 最大迭代次数 (tmax) Wzj=fdifference(HPpos); Convergence_curve = zeros(1,tmax); B = 0.1; for t=1:tmax for i=1:size(HPpos,1)%对每一个个体地多维度进行循环运算 % 更新位置和记忆 % j1=(HPpos(i,:)>=B1);j2=(HPpos(i,:)<=B2); % if (j1+j2)==16 % HPpos(i,:)=HPpos(i,:); %%%%有问题,原算法改正&改进算法映射规则 % else % %HPpos(i,:)=B0+bh.(ones(1,8)(-1)+rand(1,8)2);%产生范围内的随机数更新鲸鱼位置 % HPpos(i,:)=rand(1,8).(B2-B1)+B1; % end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); end [~,indx] = min(HPposFitness); Target = HPpos(indx,:); % Target HPO TargetScore =HPposFitness(indx); % Convergence_curve(1)=TargetScore; % Convergence_curve(1)=TargetScore; %nfe = zeros(1,MaxIt); %end % for t=2:tmax c = 1 - t((0.98)/tmax); % Update C Parameter kbest=round(Nc); % Update kbest一种递减机制 % for i = 1:N r1=rand(1,pd)<c; r2=rand; r3=rand(1,pd); idx=(r1==0); z=r2.idx+r3.~idx; % r11=rand(1,dim)<c; % r22=rand; % r33=rand(1,dim); % idx=(r11==0); % z2=r22.idx+r33.~idx; if rand<B xi=mean(HPpos); dist = pdist2(xi,HPpos);%欧几里得距离 [~,idxsortdist]=sort(dist); SI=HPpos(idxsortdist(kbest),:);%距离位置平均值最大的搜索代理被视为猎物 HPpos(i,:) =HPpos(i,:)+0.5((2*(c)z.SI-HPpos(i,:))+(2(1-c)z.xi-HPpos(i,:))); else for j=1:pd rr=-1+2z(j); HPpos(i,j)= 2z(j)cos(2pirr)(Target(j)-HPpos(i,j))+Target(j); end end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); % % Update Target if HPposFitness(i)<TargetScore Target = HPpos(i,:); TargetScore = HPposFitness(i); end Convergence_curve(t)=TargetScore; disp(['Iteration: ',num2str(t),' Best Fitness = ',num2str(TargetScore)]); end

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轨道障碍物智能识别系统是一种结合了计算机视觉、人工智能和机器学习技术的系统,主要用于监控和管理铁路、航空或航天器的运行安全。它的主要任务是实时检测和分析轨道上的潜在障碍物,如行人、车辆、物体碎片等,以防止这些障碍物对飞行或行驶路径造成威胁。 开发这样的系统主要包括以下几个步骤: 1. **数据收集**:使用高分辨率摄像头、雷达或激光雷达等设备获取轨道周围的实时视频或数据。 2. **图像处理**:对收集到的图像进行预处理,包括去噪、增强和分割,以便更好地提取有用信息。 3. **特征提取**:利用深度学习模型(如卷积神经网络)提取障碍物的特征,如形状、颜色和运动模式。 4. **目标
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小波变换在视频压缩中的应用

"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理,这在现代数字化社会中至关重要,尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题,特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比,小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好,其变换系数主要集中在低频部分,但对于宽带图像,DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广,压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩,能够更精确地捕捉图像的局部特征,因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号,而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号,这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息,而傅里叶变换只提供频率域信息,却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中,小波变换常常采用八带分解等子带编码方法,将低频部分细化,高频部分则根据需要进行不同程度的分解,以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放,可以获取不同分辨率的图像,从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术,特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态,如山脉、云彩和生物组织,它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码,可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示,从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性,将其转化为分形块,然后进行编码,这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段,它们分别以不同的方式处理图像数据,旨在减少存储和传输的需求,同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准(如JPEG2000)中都有广泛应用。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依