transmittedSignal(idx:idx+N+CP-1, 1) = ofdmSignal; % 复制OFDM符号到传输信号中 无法执行赋值，因为左侧的大小为 80×1，右侧的大小为 64016×1。

时间: 2024-04-15 07:26:34 浏览: 34
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Convert index to Excel A1 notation:Convert index to Excel A1 notation used in xlswrite-matlab开发

非常抱歉，我之前的回答有误。根据错误提示，左侧的大小为80×1，而右侧的大小为64016×1，两者不匹配，无法进行赋值操作。 请确保左侧和右侧的大小相匹配，以便进行赋值操作。你可以检查一下 `idx`、`N` 和 `CP` 的值，确保它们的设置正确。另外，确保 `ofdmSignal` 的大小与左侧的范围相匹配，即 `N+CP` 的大小。 如果还有其他问题，请随时提问。非常抱歉给你带来困扰。
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transmittedSignal(idx:idx+N+CP-1) = ofdmSignal; % 复制OFDM符号到传输信号中 无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。

transmittedSignal(idx:idx+N+CP-1, 1) = ofdmSignal; % 复制OFDM符号到传输信号中 这样，OFDM符号将正确地复制到传输信号中，左右两侧的元素数目相同。再次对之前的错误表示抱歉，希望这次能够解决问题。如果...

elif k == 114: # r idx += 5 elif k == 98: # b idx -= 5 elif k == 82: # <- idx -= 1 else: idx += 1 else: idx += 1

这段代码看起来像是一...当输入的键值为82时（即按下了左箭头键），程序会让 idx 减去 1；否则程序会让 idx 加上 1。如果条件不成立，则程序会让 idx 加上 1。不过，这段代码缺少上下文，无法确定它的具体作用和效果。

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=2e5+10; int e[N],ne[N],idx,head=-1; int c[N]; int n,m,k; int main() { cin>>n>>m; getchar(); e[idx]=1,ne[idx]=head,head=idx++; for(int i=2;i<=n;i++) e[idx]=i,ne[idx]=ne[idx-1],ne[idx-1]=idx++; while(m--) { char s; int b; scanf("%c %d",&s,&b); getchar(); if(s=='L') { for(int i=head;i!=-1;i=ne[i]) { if(b==e[i]) { ne[k]=ne[ne[k]]; break; } k=i; } e[idx]=b,ne[idx]=head,head=idx++; //ne[b-2]=ne[ne[b-2]]; } else { for(int i=head;i!=-1;i=ne[i]) { if(b==e[i]) { ne[k]=ne[ne[k]]; break; } k=i; } e[idx]=b,ne[idx]=ne[n-1],ne[n-1]=idx++; } } for(int i=head;i!=-1;i=ne[i]) cout<<e[i]<<' '; return 0; }为什么超时

这段代码的时间复杂度是O(N*M)，其中 N 表示序列的长度，M 表示操作的次数，当 N 和 M 的值较大时，程序的执行时间会比较长，可能导致超时。 主要原因在于，每次在链表中查找节点的位置时，都需要从头节点开始遍历...

#include <stdio.h> int main() { int n; scanf("%d",&n); if(n == 0)printf("0"); int a[1000],idx = 0; while(n > 0) { int num = n % 2; a[idx] = num; idx ++ ; n = n / 2; } for(int i = idx - 1;i >= 0;i -- )printf("%d",a[i]); return 0; }注释

这是一个将十进制整数转换为二进制表示的程序。代码如下： c #include <stdio.h> int main() { ...将每次得到的余数存入数组中，最后从数组高位到低位依次输出，得到该十进制整数的二进制表示。

% % 读取数据 data = readmatrix('G:\19\19\2.xls'); % % % 生成标签 labels = repmat(1:14, 100, 1); labels = labels(:); % % 计算准确率 accuracy = zeros(14, 1); for i = 1:14 start_idx = (i-1)100 + 1; end_idx = i100; accuracy(i) = sum(data(start_idx:end_idx, 1) == labels(start_idx:end_idx)) / 100; end for i = 1:14 idx = find(data(:, 1) == i); correct = sum(data(idx, 2) == i); accuracy(i) = correct / length(idx); end % 生成混淆矩阵 confusionMat = confusionmat(labels, data(:, 2)); figure newLabels = {'2FSK', 'BPSK', 'CW', 'LFM', 'LFM-BPSK', 'QPSK', 'NLFM', 'FSK-BPSK', 'LFM-FSK', 'MPSK', 'T1', 'T2', 'T3', 'T4'}; confusionchart(confusionMat,newLabels ,'Normalization', 'row-normalized'); % 将百分比符号添加到矩阵中 h = gca; h.Axes.XTickLabelFormat = '%.1f%%'; h.YAxis.TickLabelFormat = '%.1f%%';这段代码有问题吗？可以画出每个格子内带有百分比的数值的混淆矩阵吗？用2019a的matlab，如果不行，那应该怎么修改呢

start_idx = (i-1)*100 + 1; end_idx = i*100; accuracy(i) = sum(data(start_idx:end_idx, 2) == i) / 100; idx = find(labels == newLabels{i}); confusionMat(i, :) = histcounts(data(idx, 1), 1:15); end ...

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for i in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[i-s-num_time_steps+1] = self.raw[i-num_time_steps+1:i+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:]

我发现这段代码中有两个 for 循环都使用了变量名 i，这可能会导致其中一个循环的结果被覆盖，从而出现错误。你可以尝试将其中一个循环的变量名改为其他名称，例如： s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self....

new_idx = zeros((1-p0)*N, 1); %----------------以下有问题--------------- for i = 1:M for j = 1:(1-p0)*N idx = chains(i, j); new_idx(j) = [new_idx(j); idx]; end new_idx = cell( (1-p0)*N,1); end 无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。

我还把 new_idx 初始化为一个数值数组，并且在循环中直接把 idx 赋值给 new_idx(j)。最后，我把 new_idx 转换成了一个 cell 数组，因为你原来的代码中用到了 cell 数组的语法。 请注意，这个修改可能还需要...

% 产生新的样本点 new_idx = zeros((1-p0)*N, 1); %-------------- for i = 1:M for j = 1:(1-p0)*N idx = chains(i, j); new_idx(j) = [new_idx(j); idx]; end new_idx = cell( (1-p0)*N,1); end无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。

这样无法将一个向量赋值给一个标量，需要将 new_idx(j) 改为一个向量，比如使用 new_idx{j} = [new_idx{j}; idx];。 2. 在循环中，每次都将 new_idx 初始化为一个空的 cell 数组，这样会导致前面循环中已经...

下面是单步单维预测模型的数据结构，如果改为多步预测，结构如何修改： s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps, self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n...

请修改输出，一个是LABEL输出，一个是特征输出 ： def _slice_multi(self): # self.n 是数据集总行数 # self.m 是列 s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

# 执行self.ps次，每次间隔self.skip长，取self.Ck=6， total = self.ps * self.Ck idx = list(range(t - self.Ck - k * self.skip, t - k * self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i - s] = ...

%初始参数设置N = 1;%人口总数I = 0.01;%感染者S= N-I;%易感者R=0;%恢复者b=0.5;%传染系数d=0.03;%死亡系数a=0.1;%康复系数y=0.01048;%出生率A=y; %新出生人数T= 1:140;alpha = 1.5; % levy分布参数1beta = 0.5; % levy分布参数2levy_noise = levy(alpha, beta, length(T)-1); % 生成levy噪声for idx = 1:length(T)-1 S(idx+1) = S(idx)+A-d*S(idx)-b*S(idx)*I(idx) + levy_noise(idx); % 在每个时间步加上levy噪声 I(idx+1) = I(idx)+b*S(idx)*I(idx)-d*I(idx)-a*I(idx) + levy_noise(idx+1); % 在每个时间步加上levy噪声 R(idx+1) = a*I(idx)-d*R(idx) + levy_noise(idx+1); % 在每个时间步加上levy噪声endfigureplot(T,S,T,I,T,R);grid on;xlabel('天');ylabel('人数')legend('易感者S','感染者I','恢复者R')title('康复率为0.1，加入levy噪声') 第16行出错

这个错误是因为在代码中没有初始化S，I和R，导致在进行运算时出现了未定义的变量。 你可以在代码的最开始添加以下初始化语句： %初始参数设置 N = 1;%人口总数 I = 0.01;%感染者 S= N-I;%易感者 R=0;%...

function P = Untitled123(X, B) % X: 分配下限向量 % B: 剩余分配量 % P: 分布概率向量 n = length(X); % 变量个数 P = zeros(n, 1); % 初始化概率向量 while sum(B) > 0 % 当剩余分配量不为零时循环 H = zeros(n, 1); % 初始化信息熵向量 for i = 1:n if B(i) == 0 % 如果剩余分配为零，直接跳过 continue; end P(i) = B(i) / sum(B); % 计算当前变量的概率 if P(i) == 0 || P(i) == 1 % 如果概率为零或一，信息熵为零 H(i) = 0; else H(i) = -P(i)*log2(P(i)) - (1-P(i))*log2(1-P(i)); % 计算信息熵 end end [~, idx] = max(H); % 找到信息熵最大的变量下标 if H(idx) == 0 % 如果所有变量的概率都已确定，退出循环 break; end p_max = min(1-P(idx), B(idx)/(n-1)); % 计算最大可分配概率 P(idx) = P(idx) + p_max; % 更新当前变量的概率 B = B - p_max*(n-1)*ones(n, 1) + p_max*eye(n, n)*B; % 更新剩余分配量 end end X = [1.4, 1.8, 2.2, 2.6, 2.8, 3.0, 3.2]; B = [0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6]; P = Untitled123(X, B); disp(P); 这段代码为什么无法运行

这段代码可能无法运行是因为存在一些语法错误或逻辑问题。以下是可能导致代码无法运行的几个问题： 1. 函数名未定义：代码开头定义的函数名为 "Untitled123"，可能需要将其改为有效的函数名。 2. 变量未定义：代码...

改正这句代码pitch(i:i+window_length-1) = Fs/lags(locs(idx));

这句代码的含义无法确定，因为上下文缺失。但是可能需要改正的是 locs 的索引，因为在 MATLAB 中索引是从 1 开始的，如果 idx 是从 0 开始的，则需要将...pitch(i:i+window_length-1) = Fs/lags(locs(idx+1));

应为最后一列是LABEL，我不确定Y[i-s] = self.raw[i:i+predict_step].copy() 还是 Y[i-s] = self.raw[i:i+predict_step，-1].copy()

如果你的时间序列数据集中最后一列是标签列，并且你希望将标签列中的数据作为输出数据集Y，那么你可以将代码修改为： ...这样，Y数组的每一行将会包含从时间步i到时间步(i+predict_step-1)的标签数据。

a = linspace(-10, 10, 1000); b1 = (5a + 5 + sqrt(145a.^2 - 260a + 785)) / 13; b2 = (5a + 5 - sqrt(145a.^2 - 260a + 785)) / 13; x = a + b1; y = a - 2b1; z = -a + 3b1; idx = abs(x+y+z) < 0.0001; % 选择在x+y+z=0平面内的点 plot3(x(idx), y(idx), z(idx), 'b'); hold on; x = a + b2; y = a - 2b2; z = -a + 3b2; idx = abs(x+y+z) < 0.0001; % 选择在x+y+z=0平面内的点 plot3(x(idx), y(idx), z(idx), 'r'); xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); title('sqrt( (x-y)^2+(y-z)^2+(z-x)^2)-10=0');运行后没有图像

根据代码，这段程序应该是画出一个三维空间中的曲面图，但是在运行后没有图像，可能是因为程序中存在一些错误。以下是我发现的一些问题： 1. linspace 函数的拼写错误。应该是 linspace 而不是 linpsace。 2....

解释一下这个代码： elif module_def['type'] == 'shortcut': identity_idx = (i + int(module_def['from'])) if module_defs[identity_idx]['type'] == 'convolutional': #ignore_idx.add(identity_idx) shortcut_idx[i-1]=identity_idx shortcut_all.add(identity_idx) elif module_defs[identity_idx]['type'] == 'shortcut': #ignore_idx.add(identity_idx - 1) shortcut_idx[i-1]=identity_idx-1 shortcut_all.add(identity_idx-1) shortcut_all.add(i-1)

- 将identity_idx-1添加到shortcut_idx字典中，键为当前索引i-1。 - 将identity_idx-1添加到shortcut_all集合中。 - 最后，将当前索引i-1添加到shortcut_all集合中。 这段代码的目的是根据模块定义...

import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_vectorized(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the vectorized implementation of bilinear interpolation. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Calculate the indices for interpolation x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int) y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int) x = b[:, :, :, 0] - x_idx y = b[:, :, :, 1] - y_idx # Calculate the interpolation values res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y return res.astype(int64) 在res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生错误operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这个错误是由于形状不匹配导致的。...x_idx = np.expand_dims(x_idx, axis=-1) y_idx = np.expand_dims(y_idx, axis=-1) 然后再重新计算 res。 希望这可以解决你的问题！如果还有其他问题，请随时提问。

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩