while 1 a=1; X = zeros(length(t(:,1))-1,1); %生成一个零矩阵 for i = 1:length(t(:,1))-1 X(i)=(t(i+1,4)-t(i,4)); end y = tabulate(X); %创建向量X信息数据频率表 figure(2*x-1) stem(y(:,1),y(:,2)) title('PRI统计图') xlabel('PRI/us') ylabel('累计次数/次')这串代码换一个说法的代码表达相同意思

时间: 2023-12-10 11:04:12 浏览: 99
以下是等价的代码,与原始代码具有相同的功能: ```matlab a = 1; while true % 生成一个零向量 X = zeros(length(t) - 1, 1); % 计算 PRI 差值 for i = 1:length(t) - 1 X(i) = t(i+1, 4) - t(i, 4); end % 创建 PRI 的频率表 y = tabulate(X); % 绘制 PRI 统计图 figure(2*a - 1); stem(y(:, 1), y(:, 2)); title('PRI统计图'); xlabel('PRI/us'); ylabel('累计次数/次'); a = a + 1; end ``` 这段代码使用了一个 `while` 循环,不断计算 PRI 的差值,并绘制 PRI 统计图。在循环中,首先将变量 `a` 赋值为 1,然后创建一个大小为 `(t(:,1))-1` 的零向量 `X`,表示 PRI 的差值。接着,使用一个 `for` 循环,遍历 `t` 中的每一行,计算相邻两行的第四列的差值,并将结果存储在向量 `X` 中。在循环结束后,使用 `tabulate` 函数创建一个向量 `X` 的信息数据频率表,并将结果绘制为一个柱状图。最后,程序显示标题为 "PRI统计图" 的图形,其中横坐标为 PRI(单位为微秒),纵坐标为累计次数(单位为次)。每次循环结束后,变量 `a` 的值加一,以便绘制下一个 PRI 统计图。
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如何生成下面这段代码的成本迭代图,%% 用户自定义数据 [customerPosition,distriCenterPosition,sendPosition,distriCenterConstantCost,distriCenterVolume,... distriCenterManageCost,sendToDistriCenterPer,distriCenterToCustomerPer,customerRequirement] = DataFunction; probabilityMat = [0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; % probabilityMat = ones(1,7)/7; % probabilityMat = [0 0 0 1 0 0 0]; %% 用户不可修改数据 M = size(distriCenterPosition,1); %配送中心的数目 N = size(customerPosition,1); %客户的数目 if length(probabilityMat)~=M || abs(sum(probabilityMat)-1)>=1e-6 error('参数probabilityMat的大小与配送中心数目不一致或probabilityMat加和不为1'); end %% 遗传算法数据 populationNumber = 50; %种群数量 pro = 0.1; %变异概率 populationMat = cell(populationNumber,4); %种群数据矩阵 iter = 1; %当前迭代次数 iterMax = 3000; % 最大迭代次数 bestValue = inf; bestValueNow = inf; bestValueMat = zeros(populationNumber,1); bestSolve = cell(1,4); %% 初始化个体 populationMat = InitializeIndividuality(populationMat,populationNumber,M,N,probabilityMat,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition); while iter<=iterMax if iter<iterMax/2 pro = 0.5; else pro = 0.05; end %% 计算适应度 p = CalcuFitCapacity(populationMat,sendPosition,distriCenterPosition,sendToDistriCenterPer,customerPosition,distriCenterToCustomerPer,distriCenterConstantCost,distriCenterManageCost,populationNumber); %% 选择 populationMat = SelectionFunction(populationMat,populationNumber,p); %% 交叉 populationMat = CrossFunction(populationMat,populationNumber,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition,N); %% 变异 populationMat = HeteromorphosisFunction(populationMat,probabilityMat,pro,populationNumber,M,N,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition); %% 寻找最优解 [bestValueNow,bestSolveNow] = CalcuBestIndividuiality(populationMat,populationNumber,sendPosition,distriCenterPosition,sendToDistriCenterPer,customerPosition,distriCenterToCustomerPer,distriCenterConstantCost,distriCenterManageCost); if bestValueNow<bestValue bestValueMat(iter) = bestValueNow; bestValue = bestValueNow; bestSolve = bestSolveNow; else bestValueMat(iter) = bestValue; end iter = iter+1;

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