function [v1,v2,R,x1,x2,t1_,t2_,S_,flag,flag1]= get_env_feedback(v1,v2,A,x1,x2,t1,t2,S,i,episode_max,flag1) M=194.295*1000; step=0.2; v1=v1(S); v2=v2(S); f1= LineResistance(v1,M); f2= LineResistance(v2,M); flag = 0; if A ==1 %11 a1=1; F1=M*a1+f1; a2=1; F2=M*a2+f2; elseif A ==2 %12 a1=1; F1=M*a1+f1; F2=f2; a2=0; elseif A == 3 %13 a1=1; F1=M*a1+f1; F2=0; a2=-f2/M; elseif A == 4%21 a1=0; F1=f1; a2=1; F2=M*a2+f2; elseif A ==5%22 a1=0; F1=f1; F2=f2; a2=0; elseif A ==6%23 a1=0; F1=f1; F2=0; a2=-f2/M; elseif A == 7%31 F1=0; a1=-f1/M; a2=1; F2=M*a2+f2; elseif A == 8%32 F1=0; a1=-f1/M; F2=f2; a2=0; elseif A == 9%33 F1=0; a1=-f1/M; F2=0; a2=-f2/M; elseif A ==10 %41 F1=BrakingCharacteristics(v1)*1000; a1=-(F1+f1)/M; a2=1; F2=M*a2+f2; elseif A ==11 %42 F1=BrakingCharacteristics(v1)*1000; a1=-(F1+f1)/M; F2=f2; a2=0; elseif A ==12 %43 F1=BrakingCharacteristics(v1)*1000; a1=-(F1+f1)/M; F2=0; a2=-f2/M; elseif A ==13 %14 a1=1; F1=M*a1+f1; F2=BrakingCharacteristics(v2)*1000; a2=-(F2+f2)/M; elseif A ==14 %24 a1=0; F1=f1; F2=BrakingCharacteristics(v2)*1000; a2=-(F2+f2)/M; elseif A ==15 %34 F1=0; a1=-f1/M; F2=BrakingCharacteristics(v2)*1000; a2=-(F2+f2)/M; elseif A == 16 %44 F1=BrakingCharacteristics(v1)*1000; a1=-(F1+f1)/M; F2=BrakingCharacteristics(v2)*1000; a2=-(F2+f2)/M; end S_=S+1; v1(S_)=v1(S)+a1*step; v2(S_)=v2(S)+a2*step; x1(S_)=x1(S)+v1(S)*step+0.5*a1*step^2; x2(S_)=x2(S)+v2(S)*step+0.5*a2*step^2; t1_=t1+step; t2_=t2+step; v1_=v1(S_); v2_=v2(S_); x1_=x1(S_); x2_=x2(S_); if (v1_<=0 && abs(t1_-96)<=3 && abs(x1_-1530)<=10)&&(v2_<=0 && abs(t2_-96)<=3 && abs(x2_-1580)<=10) R=50; elseif x1_>1540 || v1_*3.6>=80 ||(v1_<=0 && (t1_<93||x1_<1520))||t1_>99||x2_>1590 || v2_*3.6>=80 ||(v2_<=0 && (t2_<93||x2_<1570))||t2_>99 R=-1; flag = 1; else R=0; end if flag1==1||((v1_<=0 && abs(t1_-96)<=3 && abs(x1_-1530)<=10)&&(v2_<=0 && abs(t2_-96)<=3 && abs(x2_-1580)<=10)) flag1=1; else flag1=0; end if i==episode_max figure(2) plot(x1,v1) xlabel("距离") ylabel("速度") axis([0 1531 0 22.22222222222223]) figure(3) plot(x2,v2) xlabel("距离") ylabel("速度") axis([0 1581 0 22.22222222222223]) else end end
时间: 2023-05-26 07:05:16 浏览: 81
|| v2_<=0 || x1_>1000 || x2_>1000) % Terminate episode flag1=1; % Set flag to indicate episode termination if i < episode_max % Reset environment if there are still episodes remaining v1 = [0:10:100]; % Possible values of velocity for car 1 v2 = [0:10:100]; % Possible values of velocity for car 2 x1 = zeros(length(v1),1); % Initial position of car 1 x2 = zeros(length(v2),1); % Initial position of car 2 t1_ = 0; % Initial time for car 1 t2_ = 0; % Initial time for car 2 S_ = 1; % Initial state flag = 1; % Set flag to indicate episode restart else % End of all episodes flag = -1; % Set flag to indicate end of all episodes end end R = reward_function(x1_,x2_); % Compute reward based on new positions and update the reward for the current state S = get_state(x1_,x2_,v1_,v2_); % Get the new state based on the new positions and velocitiesend
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1-全球各国信息化发展指数IDI指数2007-2017年-社科数据.zip
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MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比
资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。"
知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。
5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。
6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。
7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。
8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。
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资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征
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易语言实现画板图像缩放功能教程
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易语言作为一种编程语言，其核心特点包括：
1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。
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3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。
4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。
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6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。
7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。
在处理图形图像方面，易语言能够：
1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。
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易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面：
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4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。
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