clc close all clear all addpath('TOOLS'); %基础函数对应的文件夹 addpath('sample'); %测试视频序列对应的文件夹 videoname = 'rhinos.avi'; %测试视频序列文件名 video = VideoReader(videoname); mbSize = 16; p =15; frames = 45 %测试视频帧数 for i = 1:frames % frame = readframe(video,i); % 读取每一帧 imgINumber = i; imgPNumber = i+2; videoI = read(video,imgINumber); videoP = read(video,imgPNumber); imgI = double(rgb2gray(videoI)); imgP = double(rgb2gray(videoP)); [row,col] = size(imgI); % Exhaustive Search 基于块的全搜索算法 [BlockCenter, motionVect, computations] = motionEstES(imgP,imgI,mbSize,p); %P帧重构图像 imgPComp = motionComp(imgI, motionVect, mbSize); ESpsnr(i+1) = imgPSNR(imgP, imgPComp, 255); EScomputations(i+1) = computations; %P帧重构误差图像 imagePDiff = imgP - imgPComp; if i ==4 figure; imageI = uint8(imgI); imageP = uint8(imgP); imagePComp = uint8(imgPComp); imagePDiff = uint8(imagePDiff); subplot(221);imshow(imageI); title('I帧参考图像') subplot(222);imshow(imageP); title('P帧当前图像') subplot(223);imshow(imagePComp); title('P帧当前重构图像') subplot(224);imshow(imagePDiff); title('P帧当前重构误差图像') %-------------画出运动矢量图-------------------------------- figure; quiver( BlockCenter(2,:),BlockCenter(1,:), motionVect(2,:), motionVect(1,:), .2,'r'); axis([0 320 0 240]); for i=mbSize:mbSize:col-mbSize x = [i,i]; y = [0,row]; line(x,y,'LineStyle','-','Marker','none'); end for j=mbSize:mbSize:row-mbSize x = [0,col]; y = [j,j]; line(x,y,'LineStyle','-','Marker','none'); end xlabel('X'); ylabel('Y'); end end

时间: 2024-04-09 09:30:39 浏览: 78
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ga_main_gamain_tic函数_遗传算法源码_AllClear_

这段代码是一个视频序列处理的示例代码。首先，它通过`VideoReader`读取了一个视频文件，并设置了一些参数，如`mbSize`（块的大小）和`p`（搜索窗口大小）。然后，通过循环遍历每一帧图像，对每一帧进行运动估计和重构。 在每一帧中，它将当前帧和参考帧转换为灰度图像。然后，使用基于块的全搜索算法(`motionEstES`)进行运动估计，得到运动矢量。接下来，使用运动矢量对参考帧进行运动补偿(`motionComp`)，得到重构的P帧图像(`imgPComp`)。计算P帧图像与原始P帧之间的峰值信噪比(`imgPSNR`)和计算量。 接着，它绘制了四个子图：原始I帧图像、原始P帧图像、重构的P帧图像和重构误差图像。然后，通过使用`quiver`函数绘制了运动矢量图，并在图像上绘制了水平和垂直的分割线。 最后，请注意代码中的`clear all`命令会清除所有已定义的变量，这可能会影响后续代码的执行。此外，`addpath`命令用于添加文件夹路径，以便在代码中使用对应的函数或数据文件。 这段代码可以作为视频序列处理的一个示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。
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LDPC-PEG算法构造H矩阵.rar_All Clear_Density Evolution_LDPC_PEG法构造H矩阵_密

LDPC-PEG算法构造H矩阵源码程序，matlab源码程序 clear all; clc; %输入编码参数,m:校验节点数目，n:变量节点数目(注意码率R不一定为1/2) %构造任意码率的LDPC校验矩阵 m=input('The number of check nodes:'); n=...
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clc.rar_clc_matlab 中值滤波_中值_中值滤波 S函数_中值滤波 matlab

本资源"clc.rar_clc_matlab 中值滤波_中值_中值滤波 S函数_中值滤波 matlab"显然是提供了一种使用MATLAB编程实现中值滤波的方法，而不是直接依赖MATLAB内置的中值滤波函数medfilt2。下面将详细介绍中值滤波的基本...

clc; clear; close all; % Parameters n = 100; % Number of particles L = 10; % Length of the container T = 300; % Temperature m = 1; % Mass of the particles r_min = 0.1; % Minimum distance between two particles每句什么意思

close all; 表示清空当前 MATLAB 工作空间，关闭所有打开的图形窗口。 - n = 100; 表示模拟系统中粒子的数量为100。 - L = 10; 表示模拟系统的边长为10个单位长度。 - T = 300; 表示模拟系统的温度为300K。 - m = 1...

解释代码：clear clc close all tic %% 用importdata这个函数来读取文件 % shuju=importdata('cc101.txt'); load('cc101'); shuju=c101; % bl=importdata('103.txt'); bl=3; cap=60; %车辆最大装载量 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「张叔zh

1. clear clc close all：清MATLAB的工作区、命令窗口和图形窗口，以便开始一个新的任务。 2. tic：开始计时，用于衡量程序运行时间。 3. shuju=importdata('cc101.txt');：importdata函数用于从文本文件...

function pde1_2() clear,clc close all x=0:0.05:1; %sol横坐标对应x % y=0:0.05:1 ; t=0:0.05:2; %%sol纵坐标对应t m=0; sol=pdepe(m, @pdefun, @pdeinit, @pdebound , x, t ); figure(1) surf(x,t,sol) figure(2) plot(x, sol(end,:)) %t=2 title( 't=2') end %pde函数 function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=pi^2; f=du; s=0; end %边界条件 function [pa,qa,pb,qb]=pdebound(xa,ua, xb, ub ,t) qa=0; %u(0,t) qb=1 ; %u(1,t) pa=ua; %du(0,t) pb=pi*exp(-t); %du(1,t) end错误在哪

在这段代码中，错误出现在 pdebound 函数的定义中。根据MATLAB的文档，pdebound 函数应该返回四个值，包括左端点处的边界条件和右端点处的边界条件。但是这个函数只返回了两个值 pa 和 pb，缺少了 qa 和 ...

%初步处理 clear all clc c=[40 90];%填目标函数系数 a=[9,7;7,20]; %就是要一致大于或小于，然后取条件函数系数 b=[56;70];%条件函数已知数部分 aeq=[];%若存在一个等式限制，则填写等式系数 beq=[];%等式已知数部分 lb=[0;0];%没有下限 ub=[inf;inf];%没有上限 [x,y]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,lb,ub); x best=c*x%计算最优值这段代码变成python语言

在Python中，你可以使用SciPy库中的linprog函数来求解线性规划问题。以下是将你的MATLAB代码转换为Python代码的示例： python import numpy as np from scipy.optimize import linprog c = [-40, -90] # 目标...

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....

clear % 清除工作区变量 clc % 清除命令窗口 syms n x % 定义符号变量 f=x^(2*n-1)/(2*n-1); % 定义函数表达式 sum=symsum(f,n,1,inf) % 计算级数求和 修改一下代码

clear % 清除工作区变量 clc % 清除命令窗口 syms n x % 定义符号变量 f=x^(2*n)/(2*n+1); % 定义函数表达式 sum=symsum(f,n,0,inf) % 计算级数求和 修改主要包括两点： 1. 函数表达式 f 的定义改为 $x^{2n}...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

% clear all：清除所有变量 % a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma_h=0.1：将0.1赋值给...

clc; clear all; close all; r = 10; % 齿轮半径 alphak =0:pi/200:pi/4; % 角度范围 thetak = tan(alphak) - alphak; % 计算渐开线的极角 rk = r./cos(alphak); % 计算渐开线的极径 % 绘制渐开线 polarplot(rk,alphak); title('齿轮渐开线');优化代码

close all; r = 10; % 齿轮半径 alphak = 0:pi/200:pi/4; % 角度范围 thetak = tan(alphak) - alphak; % 计算渐开线的极角 rk = r./cos(alphak); % 计算渐开线的极径 % 绘制渐开线 polarplot(alphak, rk); title...

clc;clear all;close all; fs = 500; % 采样频率 Ts = 1 / fs; % 采样间隔 N=400;%观测时长 由于滤波需要时间稳定，多空余一些点数 Nt = 2N; % 总时长 t = (0 : Nt-1) * Ts; w0 = 50; % 信号频率 xt =10sin(1 * pi * w0 * t)+0.3sin(2 * pi * w0 * t)+0.5sin(3 * pi * w0 * t)+0.2sin(4 * pi * w0 * t)+0.4sin(5 * pi * w0 * t)+ 0.1sin(6 * pi * w0 * t)+ 0.01randn(1, Nt); % 周期函数叠加噪声 figure(); plot(xt(end-N+1:end));title('原始信号');ylim([-10 10]); output=xt; 伪代码

3. 定义信号频率和周期函数，包括6个正弦波和噪声 4. 绘制原始信号图像 5. 将输出信号先赋值为原始信号 6. 进入循环，循环1000次进行周期陷波处理 7. 定义周期陷波处理函数 8. 取后面N个点的信号 9. 计算自相关函数 ...

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...

修改一下代码：clc close all clear all %% 定义曲面双缝参数 R = 1; % 曲率半径 d = 2e-3; % 双缝间距 a = 0.5e-3; % 双缝宽度 %% 定义观察屏参数 L = 1; % 屏幕距离 N = 1000; % 屏幕像素数 x = linspace(-0.1, 0.1, N); % 屏幕坐标 %% 计算曲面双缝光程差 y = linspace(-0.1, 0.1, N); % 曲面坐标 [yy, xx] = meshgrid(y, x); phi = 2*pi*R*(1./sqrt(xx.^2 + yy.^2 + R^2) - 1/R); delta_phi = phi(d/2 + yy) - phi(-d/2 + yy); %% 计算光强分布 I = (sin(pi*a*delta_phi/lambda)./(pi*a*delta_phi/lambda)).^2; %% 绘制图像 figure; subplot(1,2,1); imagesc(x, y, I); colormap(gray); axis equal; xlabel('屏幕坐标 (m)'); ylabel('曲面坐标 (m)'); title('曲面双缝干

close all clear all %% 定义曲面双缝参数 R = 1; % 曲率半径 d = 2e-3; % 双缝间距 a = 0.5e-3; % 双缝宽度 %% 定义观察屏参数 L = 1; % 屏幕距离 N = 1000; % 屏幕像素数 x = linspace(-0.1, 0.1, N); % 屏幕...

clear all; clc; close all; N=256; % 窗长度 % 设置矩形窗 figure(1); plot(hanning(N));hold on; plot(boxcar(N)); plot(hamming(N)); plot(Gaussian(N)); plot(Triangular(N)); legend('hanning','boxcar','hamming','Gaussian','Triangular'); title('五种窗函数的时域波形图');

这段代码是用 MATLAB 编写的，用于绘制五种窗函数的时域波形图。其中 N=256 表示窗长度为 256。各个窗函数是通过 MATLAB 内置函数 hanning、boxcar、hamming、Gaussian 和 Triangular 来生成的。plot 函数用于绘制...

分别分析程序：%%移位寄存器产生M序列 clear clc %% Np=63;%周期 deltaT=1;%节拍 a=1;%幅值 %逻辑“0”为a,逻辑“1”为-a; %初始序列（010101） x1=1; x2=0; x3=1; x4=0; x5=1; x6=0; %% %进行循环移位，生成M序列 for i=1:deltaT:Np y6=x6;y5=x5;y4=x4;y3=x3;y2=x2;y1=x1; x6=y5;x5=y4;x4=y3;x3=y2;x2=y1;x1=xor(y5,y6); if y6==0 %u(i)=-1 ; %逻辑“0”为a u(i)=a; else %u(i)=y6; %逻辑“1”为-a; u(i)=-a; end end %% %绘图 i1=i; k=1:deltaT:i1; plot(k,u,'b'); xlabel('k'); ylabel('M序列'); title('移位寄存器产生的M序列')和程序：number_ a=sum(M_ XuLie = a) ; number_ a c = sum(M_ XuLie == -a); number_ a number_ a_ c

这段程序实现了移位寄存器产生M序列的功能。下面逐行进行分析： 1. clear: 清除工作空间中的变量。 2. clc: 清除命令窗口中的内容。 3. Np=63;: 设置周期为63。 4. deltaT=1;: 设置节拍为1。 5. a=1;: ...

修改下列代码并给每一行代码都添加详细的中文注释，使其能在matlab中输出好看的波形。clc clear all; close all; %% 4级m序列的生成 % 模2加运算中的 '0' 、'1'分别对应±1乘运算中的'1'、 '-1' N=4; %m序列有4位 m=-ones(N,1);% ones:创建全部为1的数组；m序列的4位贮存单元赋初值为-1，即模2加中‘1’； temp=-ones(N,1); out=-ones(2^N-1,1);%m序列输出值赋初值-1 for k=1:(2^N-1) % k从1~15循环 if m(4,1)==1 %将-1/+1转换成0/1 out(k,1)= 0; else out(k,1)= 1; end temp(2:4,1)=m(1:3,1);%移到下一位 temp(1,1)=m(3,1)*m(4,1); m=temp; end x(1)=1;show(1)=out(1);p=2; for i=2:length(out) %将其以方波形式显示出来 if((out(i)~=out(i-1))) x(p)=i; show(p)=out(i-1); x(p+1)=i+0.01; show(p+1)=out(i); p=p+2; else show(p)=out(i); x(p)=i; p=p+1; end end plot(x,show,'b');%作图 xlabel('n'); ylabel('u(n)'); axis([0 16 -0.2 1.2]);

clear all % 清空工作空间的变量 close all % 关闭所有图形窗口 %% 4级m序列的生成 % 模2加运算中的 '0' 、'1'分别对应±1乘运算中的'1'、 '-1' N=4; % 定义m序列长度为4位 m=-ones(N,1); % m序列的4位存储单元赋...

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\222/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 8; y1 = 230; % x2 y2 终止点 x2 = 447; y2 = 464; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 1 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls')，存在那些问题，该如何修改

close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\222/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 8; y1 = 230; % x2...

解释以下代码%实验要求二：DCT系数的计算与并恢复 clear all; clc; close all; f=50; % 信号频率 fs=1000; % 采样频率 N=1000; % 样点总数 n=0:N-1; xn=cos(2pif*n/fs); % 构成余弦序列 y=dct(xn) ; % 离散余弦变换 num=find(abs(y)<5); % 寻找余弦变换后幅值小于5的区间 y(num)=0; % 对幅值小于5的区间的幅值都置为0 zn=idct(y); % 离散余弦逆变换 subplot 211; plot(n,xn,'k'); % 绘制xn的图 title('(a)原始信号'); xlabel(['样点' 10 ]); ylabel('幅值'); subplot 212; plot(n,zn,'k'); % 绘制zn的图 title('(b)重建信号'); xlabel(['样点' 10 ]); ylabel('幅值'); % 计算重建率 rp=100-norm(xn-zn)/norm(xn)*100

然后使用dct函数进行离散余弦变换，得到信号在DCT域中的表示。接着，通过find函数找到DCT系数中幅值小于5的区间，并将这些系数的值置为0，从而实现信号的压缩。最后，使用idct函数进行离散余弦逆变换，得到压缩后的...

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\1111/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 1; y1 = 1; % x2 y2 终止点 x2 = 3; y2 = 3; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 = []; for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 0 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls');，存在那些问题，如何修改

4. 在读取文件时，可以使用csvread函数代替readmatrix函数，csvread函数更适合读取csv格式的文件。 5. 这段代码中没有处理数据的异常情况，如文件读取失败、矩阵维度不一致等问题。需要添加异常处理的代码。 修改后...

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资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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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
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