C_reshape = reshape(C,length(M)+3,2).';为什么+3

这里使用了长度为N的卷积编码器，其中N为生成矢量G的列数。在进行卷积编码时，为了保证输出序列的正确性，需要将输入序列进行延拓，即在序列的头尾各添加N-1个0。这样，每个码元就能够进行N次编码，保证输出序列的正确性。

对于输入序列M=[1 1 0 0 1 0 1 1]，在头尾各添加2个0，即在序列的头部添加[0 0]，在序列的尾部添加[0 0]，得到长度为12的序列[M_add0]=[0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0]。

在进行卷积编码时，每个码元都需要进行N次编码，而每次编码都会产生N个输出符号。因此，卷积编码后的输出序列长度为N*(len+N-1)，其中len为输入序列M的长度。在本例中，N=3，len=8，因此卷积编码后的输出序列长度为3*(8+3-1)=33。

最终，C_reshape应该是一个2行17列的矩阵，每行包含16个卷积码符号和1个多余符号。因此，对C进行reshape操作时，需要将长度设置为len+N，并添加1个多余符号。即reshape(C,length(M)+3,2)。

相关问题

让代码最后输出百分号形式data = readmatrix('iris.csv'); train_data = reshape(data(1:40,:), [], 4); train_label = ones(120,1); test_data = reshape(data(41:150,:), [], 4); test_label = ones(30, 1); for i = 2:3 start_index = (i-1)50+1; end_index = i50; train_data = [train_data; reshape(data(start_index:start_index+39,:), [], 4)]; train_label = [train_label; i .* ones(40,1)]; test_data = [test_data; reshape(data(start_index+40:end_index,:), [], 4)]; test_label = [test_label; i .* ones(10,1)]; end nb = fitcnb(train_data,train_label); pred_label = predict(nb,test_data); acc = sum(pred_label==test_label) / length(test_label); disp(['Accuracy = ' num2str(acc)]);

代码如下：

data = readmatrix('iris.csv');
train_data = reshape(data(1:40,:), [], 4);
train_label = ones(120,1);
test_data = reshape(data(41:150,:), [], 4);
test_label = ones(30, 1);

for i = 2:3
    start_index = (i-1)*50+1;
    end_index = i*50;
    
    train_data = [train_data; reshape(data(start_index:start_index+39,:), [], 4)];
    train_label = [train_label; i .* ones(40,1)];
    test_data = [test_data; reshape(data(start_index+40:end_index,:), [], 4)];
    test_label = [test_label; i .* ones(10,1)];
end

nb = fitcnb(train_data,train_label);
pred_label = predict(nb,test_data);
acc = sum(pred_label==test_label) / length(test_label);

disp(['Accuracy = ' num2str(acc*100) '%']);

注意，需要将准确率acc乘以100，然后输出为百分号形式，因此在disp函数中需要使用字符串拼接的方式，将准确率转换为字符串后再加上百分号符号。

def prepare_sequences(notes, n_vocab): sequence_length = 100 pitchnames = sorted(set(notes)) note_to_int = dict((note, number) for number, note in enumerate(pitchnames)) network_input = [] network_output = [] # 创建输入序列和输出序列 for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1): sequence_in = notes[i:i + sequence_length] sequence_out = notes[i + sequence_length] network_input.append([note_to_int[char] for char in sequence_in]) network_output.append(note_to_int[sequence_out]) n_patterns = len(network_input) # 将输入序列转换为 LSTM 的三维格式 network_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1)) # 将输出序列转换为 one-hot 编码 network_output = np_utils.to_categorical(network_output) return (network_input, network_output)的意思

这段代码是用于将音符序列转换为神经网络的输入和输出格式的函数。具体实现步骤如下：

- 确定序列长度，这里是100；
- 找到所有不同的音符，并将它们按字典序排序；
- 创建一个将音符映射为数字的字典；
- 创建两个空列表，分别用于存储输入序列和输出序列；
- 遍历整个音符序列，每次取出长度为sequence_length的一段作为输入，以及紧接着这段音符的下一个音符作为输出。将输入序列和输出序列转换为数字序列，并分别加入到之前创建的两个列表中；
- 将输入序列转换为LSTM模型需要的三维格式，即 (样本数, 时间步长, 特征数)，这里的特征数是1；
- 将输出序列转换为one-hot编码，以便于神经网络的训练；
- 返回格式化后的输入序列和输出序列。