obsRate = 0.3; obsNum = floor(rowscolsobsRate); obsIndex = randi([1,rows*cols],obsNum,1); field(obsIndex) = 2;

时间: 2024-03-04 22:51:34 浏览: 33
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matlab_GPS L1信号的仿真及信号的捕获_信号频谱图_捕获图

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这段代码的作用是在 `field` 矩阵中随机生成一些障碍物，具体实现步骤如下： 1. 定义 `obsRate` 变量为 0.3，表示障碍物在矩阵 `field` 中的占比为 30%。 2. 计算出需要生成的障碍物数量，即 `obsNum = floor(rows*cols*obsRate)`，其中 `rows` 和 `cols` 分别表示矩阵 `field` 的行数和列数。 3. 通过 `randi` 函数在矩阵 `field` 中随机选取 `obsNum` 个位置，并将这些位置的值赋为 2，表示该位置为障碍物。具体代码为 `obsIndex = randi([1,rows*cols],obsNum,1); field(obsIndex) = 2;`。
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give an efficient algorithm to simulate the value pf a random variable x such that p(x=1)=0.3,p(x=2)=0.2,p(x=3)=0.35,p(x=4)=0.15 use matlab

为了在MATLAB中模拟随机变量 x 的值，你可以使用 randi() 函数，该函数可以生成指定范围内的整数随机数。根据给定的概率分布，我们可以创建一个向量来存储每个值对应的概率，并利用这些概率作为权重来采样。以下...

for iii=1:CouB order1 = 1/order(Tt); P = order1/sum(order1); Tabu1(CouA+iii,1) = randsample([Tt,0],1,true,[P,0])'; if order(Tabu1(CouA+iii,1))>=floor(CBmax(Tabu1(CouA+iii,1))) Tabu3(CouA+iii,1) = randi([floor(CBmax(Tabu1(CouA+iii,1))*0.2),CBmax(Tabu1(CouA+iii,1))],1); else Tabu3(CouA+iii,1) = randi([floor(order(Tabu1(CouA+iii,1))*0.2),order(Tabu1(CouA+iii,1))],1); end Tabu2(CouA+iii,1) = TB(Tabu1(CouA+iii,1))*Tabu3(CouA+iii,1); if Tabu1(CouA+iii,1)~=Tabu{1,cou}{1,1}(CouA+iii,2) TimeTabu(CouA+iii,1) = Tabu2(CouA+iii,1)+SwitB(Tabu1(CouA+iii,1)); else TimeTabu(CouA+iii,1) = Tabu2(CouA+iii,1); end order(Tabu1(CouA+iii,1)) = order(Tabu1(CouA+iii,1))-Tabu3(CouA+iii,1); [RR,~] = find(order==0); if ~isempty(RR) for ii=1:length(RR) TT(TT==RR(ii)) = []; Tt(Tt==RR(ii)) = []; end end end

根据您提供的代码，randsample函数的使用看起来没有什么问题。但是，该错误可能是由于变量 Tt 的长度为0导致的。请检查 Tt 变量是否为空或者长度为0，并且确保您已经正确地定义了它。如果 Tt 变量已经被正确地定义，...

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 本程序的目的是设计控制器u，确保变量x能够很好地跟踪期望位移xr和期望速度dxr clc; clear all; k2=2; %%%%%%%%%%%%%% 经验值，个人根据经验值自己设定 %%%%%%%%%%%%%%%%%% 仿真步长、采样间隔 ts=0.1; TT=40; iter=TT/ts; % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考位移、速度、加速度 % xr=zeros(1,iter); % dxr=zeros(1,iter); % ddxr=zeros(1,iter); % x=zeros(2,iter); %%%%%%%%%%%%%%%% 定义变量x为3维 x_0=[0;0;0]; x_1=[-1000;0;0]; x_2=[-2000;0;0]; %%%%%%%%%%%%%%%% 变量x的初值 % % % u=zeros(1,iter); %%%%%%%%%%%%%%%% 控制器 % %% 参数 L=1000; %%%%安全距离 g=9.8; h_0=200; j_0=80; m0=500000; a0=1; b0=0.3; c0=0.05; l0 = randi([0, 2000],1); R= randi([300,1000]); lambda = 0.01; % 指数分布的参数，可以根据需要调整 R = round(max(300, exprnd(1/lambda))); % 生成符合指数分布的随机数，并将其四舍五入为整数，同时限制其最小值为300 p = 0.8; % 0出现的概率为0.5，可以根据需要调整 l0 = binornd(1, p)*(randi([0, 200]) + 1); % 生成符合二项分布的随机数，如果随机数为0，则将其设置为1，然后再乘以一个随机数，在0到200之间变化 aerfa0=0.000001; w0_max=2500000; w0_min=-2500000; angle0=rand*pi/180; U0=10^7; E0=10^5; beta0=6; q0=77; p0=79; time=zeros(1,iter); for k=1:iter time(k)=k*ts; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考位移、速度、加速度 time_points=0:TT/40:TT; velocity_points=[0, 6, 12, 17, 22, 27, 32, 37, 41, 45,... 48, 51, 54, 57, 60, 62.5, 62.5, 62.5, 62.5, 61.5,... 62.2, 62.4, 62.4, 62.5, 60, 57, 54, 51, 48, 47,... 45, 40, 35, 30, 28, 26, 24, 22, 19, 10, 0]; dxr(k)=interp1(time_points,velocity_points,time(k),'spline'); if k<2 xr(k)=0; ddxr(k)=0; else xr(k)=xr(k-1)+ts*dxr(k); ddxr(k)=(dxr(k)-dxr(k-1))/ts; end

这段代码的目的是设计控制器u，以确保变量x能够很好地...程序中还使用了一些插值函数和数学计算函数，如interp1()函数和randi()函数等。在程序中，通过控制器u来控制变量x的变化，从而实现对期望位移和期望速度的跟踪。

s = randi([0,1],1,N); % 生成随机信号 h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1]; noise = 0.1*randn(1,N); 报错：矩阵维度不一致。如何改正？

s = randi([0,1],N,1); % 将生成的随机信号转换为列向量 2. 将信道冲激响应和噪声矩阵转置 将信道冲激响应和噪声生成的方式修改为： Matlab h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1].'; % 将信道冲激响应转换为列向量 ...

% 设置参数 fs = 1e6; % 采样率 f0 = 10e3; % 基带频率 B = 100e3; % 跳频带宽 N = 100; % 跳频数 T = 1e-3; % 信号时长 % 计算跳频序列 hop_seq = randi(N, round(fs*T/B), 1); % 生成线性调频信号 t = 0:1/fs:T-1/fs; f = f0 + B*t.*(hop_seq(floor(t*B)+1)-1)/N; x = cos(2*pi*f.*t); % 绘制信号图形 plot(t, x); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Linear Frequency Modulated Radar Signal'); 出错 LFM (line 13) f = f0 + B*t.*(hop_seq(floor(t*B)+1)-1)/N;

可以尝试修改代码，将 floor(t*B)+1 替换为 round(t*B)+1，代码如下： % 设置参数 fs = 1e6; % 采样率 f0 = 10e3; % 基带频率 B = 100e3; % 跳频带宽 N = 100; % 跳频数 T = 1e-3; % 信号时长 % 计算跳频...

case 'p2' for i=1:n A=1; u=randi([4,8]); u=1/u; fc=u*fs;%载频频率 cpp=randi([1,5]);%相位调制计数 m=randi([2,4])*2;

而接下来的for循环是指循环执行n次，其中每次循环会执行A=1;操作，将A变量的值赋为1。 u是一个随机整数，它会在区间[4,8]中随机生成一个整数，并将1/u赋值给fc变量。fc可以理解为载频频率，它的值是一个小于1的小数...

data = 2*randi([0 1],1, Nsym*Nfft)-1; % BPSK data Tx = zeros(1,Nsym*(Nfft+Ncp)); OFDMsym = zeros(1,Nfft);

首先使用 randi 函数生成长度为 Nsym*Nfft 的随机二进制数据，然后乘以 2 再减去 1，得到 BPSK 调制后的数据。Tx 和 OFDMsym 都是长度为 Nsym*(Nfft+Ncp) 的零向量，用于存储最终的 OFDM 符号和时域信号。

代码解释：function [childPath] = crossover(parent1Path, parent2Path, prob) % 交叉 random = rand(); if prob >= random [l, length] = size(parent1Path); childPath = zeros(l,length); setSize = floor(length/2) -1; offset = randi(setSize); for i=offset:setSize+offset-1 childPath(1,i) = parent1Path(1,i); end iterator = i+1; j = iterator; while any(childPath == 0) if j > length j = 1; end if iterator > length iterator = 1; end if ~any(childPath == parent2Path(1,j)) childPath(1,iterator) = parent2Path(1,j); iterator = iterator + 1; end j = j + 1; end else childPath = parent1Path; end end

这里使用了 floor(length/2)-1 来确定集合大小。然后，使用 randi(setSize) 随机生成一个偏移量 offset，用于确定从哪个索引开始进行交叉。 接下来的循环中，从 offset 开始，将 parent1Path 中的元素复制到 ...

clear all; close all; fc = 10^6; %载波频率 Tb = 1/1000; %码元长度 fs = 16*fc; %采样频率 N = 1024; %采样点数 M = 4; %调制阶数 fc1 = fc*Tb; %载波频率 t = (0:N-1)/fs; %时间坐标 A = sqrt(2); %振幅 dataIn = randi([0 M-1],1,N/2); %产生调制数据 dataSym = qammod(dataIn,M); %QAM调制 data = pskmod(dataIn,M); %PSK调制 f1 = A*cos(2*pi*fc1*t); %正弦载波 f2 = A*sin(2*pi*fc1*t); %余弦载波 yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的I路分量 yQ = imag(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的Q路分量 y = yI.*f1 - yQ.*f2; %PSK信号 subplot(2,1,1); plot(t,dataSym,'bo'); title('QAM调制波形'); subplot(2,1,2); plot(t,y,'r'); title('PSK调制波形');yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的I路分量报错

我看到代码中存在两个相同的语句 yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的I路分量，这可能是造成报错的原因。你可以将其中一个语句删除或者修改为： matlab yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)).'; %信号...

% 定义 CMA参数 M = 4;% 等化器长度 mu = 0.01;% 步长 N = 1000;% 迭代次数 s = randi（[0，1]，N，1）;% 将生成的随机信号转换为列向量 h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1].';% 将信道冲激响应转换为列向量噪声 = 0.1*randn（N，1）;% 将生成的噪声转换为列向量 x = conv（h，s）+noise;% 发送信号 y = filter（h，1，x）;% 接收信号 % 初始化权值和误差 w = zeros（M，1）;J = 零（N，1）;% CMA算法迭代 for n = 1：N x_n = x（n+M-1：-1：n）;% 构造矩阵X y_n = w.'.*x_n;% 预测信号 e_n = y（n+M-1） - y_n; % 误差 J（n） = abs（e_n）.^2; % 计算误差平方 w = w + mu（conj（e_n）*x_n）/（abs（x_n）^2 + 1e-12）;% 更新权值。其中endJ(n) = abs(e_n).^2; % 计算误差平方出错：无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。如何改进

x_n = x(n+M-1:-1:n); % 构造矩阵X y_n = w.'.*x_n; % 预测信号 e_n = y(n+M-1) - y_n; % 误差 J(n) = abs(e_n).^2; % 计算误差平方 w = w + mu*(conj(e_n)*x_n)/(abs(x_n)^2 + 1e-12); % 更新权值 end ...

% 生成100棵随机树木 n = 100; x = randi([1,500],1,n); y = randi([1,500],1,n); % 检查是否存在重叠的树木 while length(unique([x' y'],'rows')) < n x = randperm(500, n); % 重新生成x y = randperm(500, n); % 重新生成y end % 计算距离矩阵 dist = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2); end end % 模拟退火算法求解 T0 = 1000; % 初始温度 Tf = 1e-8; % 终止温度 L = 200; % 每个温度下的迭代次数 alpha = 0.99; % 降温系数 t = T0; % 当前温度 x_best = x; y_best = y; x1=[]; y1=[]; i=0; dist_best = dist; count_best = sum(sum(dist >= 2.5)) - n; % 满足条件的点数 while t > Tf for i = 1:L % 随机选择一个点 k = randi(n); % 生成新的坐标点 x_new = randi([1,500]); y_new = randi([1,500]); % 更新距离矩阵 dist_new = dist; dist_new(k,:) = sqrt((x_new-x).^2 + (y_new-y).^2); dist_new(:,k) = dist_new(k,:); % 计算新的满足条件的点数 count_new = sum(sum(dist_new >= 2.5)) - n; % 判断是否接受新的坐标点 if count_new > count_best || rand < exp((count_new-count_best)/t) x_best = x_new; y_best = y_new; dist_best = dist_new; count_best = count_new; x1=[x1, x_best]; y1=[y1, y_best]; end end scatter(x1,y1,'filled') % 降温 t = alpha * t; end fprintf('在已经种植了一些树木的情况下，最多还可以种植 %d 棵树\n', count_best);为什么输出的散点图有问题

x_new = randi([1,500]); y_new = randi([1,500]); % 更新距离矩阵 dist_new = dist; dist_new(k,:) = sqrt((x_new-x).^2 + (y_new-y).^2); dist_new(:,k) = dist_new(k,:); % 计算新的满足条件的点数 ...

u_x = randi([1,100],1,100); u_y = randi([1,100],1,100); v_x(u) = randi([0,100],1,10); v_y(u) = randi([0,100],1,10); N=2; M=3; randius=100; B_x_index = 0:1:N+1; B_y_index = 0:1:M+1; B_x = ( 0:1:N+1)*randius/N; B_y = ( 0:1:M+1)*randius/M; num = zeros(N+1,M+1); d_2=2*10^3/1.3; for i=1:1:N+1 for j= 1:1:M+1 for u=1:1:100 if((u_x(u)-B_x(i))^2+(u_y(u)-B_y(i))^2) <=d_2 num(i,j)=num(i,j)+1; end end end end manhandun = 1000*ones(N+1,M+1); for i=1:1:N+1 for j= 0:1:M+1 for u=1:1:10 x = abs(v_x(u)-B_x(i)) + abs(v_y(u)-B_y(j)); if manhandun(i,j) >= x manhandun(i,j) = x; end end end end [x,y] =find( max(num./manhadun));未定义函数或变量 'u'。 出错 Untitled (line 3) v_x(u) = randi([0,100],1,10);

根据代码中的错误提示，未定义...v_x(u) = randi([0,100],1,10); v_y(u) = randi([0,100],1,10); 这样就能够解决代码中的错误提示。另外，在运行代码时，也需要注意检查其他变量或函数是否已经定义或调用正确。

clear all k=0; n=10600 n = 10600 for i=1:n a=randi(1,1,[

0,100]); k=k+a; end 这段 MATLAB 代码的作用是什么？ ChitGPT回答：这段代码的作用是...接下来，使用for循环生成1到n之间的10600个随机整数，并将它们的和累加到变量k中。最终，代码的输出结果就是所有随机数的和。

根据以下代码N=8; x=randi(3,1,N); x1=qammod(x,N); f=1:N; t=0:0.001:1-0.001; w=2*pi*f.'*t; % w1=2*pi*(f+0.2).'*t; y1=x1*exp(1j*w*(0:1/8:1-1/8)); x2=ifft(x1 ,N); plot(t,real(y1)); hold on; stem(0:1/8:1-1/8,real(x2)*N,'-r'); legend('模拟调制实现','IDFT实现') title('OFDM 的模拟调制实现与IDFT实现') x3=fft(x2)实现OFDM初始调制参数： 星座调制：QPSK 子载波数量：16 OFDM符号个数：1 子载波间隔：1kHz 时域离散化采样速率：2.56MHz （2）请使用模拟调制与FFT/IFFT两种方法完成OFDM调制的MATLAB程序编写

data = randi([0 1], N*log2(M)*L, 1); modData = qpskMod(data); % 将调制符号序列映射到不同的子载波上 ofdmData = zeros(N, L); ofdmData(1:N/2, 1) = modData(1:N/2); ofdmData(N/2+2:N, 1) = modData(N/2+1:N)...

% 设置参数 fs = 1e6; % 采样率 f0 = 10e3; % 基带频率 B = 100e3; % 跳频带宽 N = 100; % 跳频数 T = 1e-3; % 信号时长 % 计算跳频序列 hop_seq = randi(N, round(fs*T/B), 1); % 将索引强制转换为整数类型 idx = round(t*B); % 生成线性调频信号 f = f0 + B*t.*(hop_seq(idx)-1)/N; % % 计算跳频序列 % hop_seq = randi(N, round(fs*T/B), 1); % % % 检查跳频序列长度是否够用 % if length(hop_seq) < round(fs*T/B) % error('跳频序列长度不够'); % end % % % 生成线性调频信号 % t = 0:1/fs:T-1/fs; % f = f0 + B*t.*(hop_seq(ceil(t*B))-1)/N; % x = cos(2*pi*f.*t); % 绘制信号图形 plot(t, x); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Linear Frequency Modulated Radar Signal'); 下标索引必须为正整数类型或逻辑类型。 出错 LFM (line 18) f = f0 + B*t.*(hop_seq(ceil(t*B))-1)/N;

这个错误是因为在计算跳频序列时，idx应该使用ceil函数取整，而不是round函数。修改代码为： idx = ceil(t*B); 即可解决这个问题。

咋修改for i = 1:n_gateway % 第一层网关节点状态 idx1 = (gateway1(i, 1)-1)3n1 + (gateway1(i, 2)-1)*3 + gateway1(i, 3); state1(idx1) = randi([0, 3]); % 第二层网关节点状态 idx2 = (gateway2(i, 1)-1)3n2 + (gateway2(i, 2)-1)*3 + gateway2(i, 3); state2(idx2) = randi([0, 3]); end fclose(file);数组索引必须为正整数或逻辑值。 出错 oooo (line 723) state1(idx1) = randi([0, 3]);

idx1 = (gateway1(i, 1)-1)*3*n1 + (gateway1(i, 2)-1)*3 + gateway1(i, 3); state1(round(idx1)) = randi([0, 3]); % 第二层网关节点状态 idx2 = (gateway2(i, 1)-1)*3*n2 + (gateway2(i, 2)-1)*3 + gateway...
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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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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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