Tx_data_estimate_ls=Rx_fre_data.*conj(channel_H_data_ls)./(abs(channel_H_data_ls).^2);

时间: 2023-08-11 22:07:53 浏览: 94
RAR

alldata.rar_ARIMA模型_MATLAB arima_arima_数据评估模型

这是一行MATLAB代码,它对两个数组进行了一系列的运算,并将结果存储在`Tx_data_estimate_ls`中。具体来说,这行代码执行以下操作: 1. `Rx_fre_data`和`conj(channel_H_data_ls)`分别表示两个复数数组,其中`Rx_fre_data`是接收端收到的数据,`channel_H_data_ls`是信道估计值的共轭。 2. `abs(channel_H_data_ls).^2`表示对信道估计值的模值进行平方运算。 3. `./(abs(channel_H_data_ls).^2)`表示对上一步得到的结果取倒数,即对信道估计值的平方模值进行取倒数运算。 4. `Rx_fre_data.*conj(channel_H_data_ls)`表示对`Rx_fre_data`和`conj(channel_H_data_ls)`进行逐元素乘法运算。 5. `./()`表示对上一步得到的结果进行逐元素除法运算,即对接收到的数据和信道估计值的乘积,除以信道估计值的平方模值的倒数。 最终,`Tx_data_estimate_ls`将存储估计出来的发送端数据。这行代码通常出现在通信系统中,用于通过信道估计值计算出接收到的数据的估计值。
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修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

int main(int argc, const char** argv) { //****************************************获取数据***************************************************** const std::string input_filename = (argc > 1) ? argv[1] : CGAL::data_file_path("C:\\Users\\lwc\\source\\repos\\Project4\\x64\\Release\\output.xyz"); const char* output_filename = (argc > 2) ? argv[2] : "C:\\Users\\lwc\\source\\repos\\Project4\\x64\\Release\\113.xyz"; //输出文件名称 std::vector points; if (!CGAL::IO::read_points(input_filename, std::back_inserter(points), CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()) .normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()))) { std::cerr << "Error: cannot read file " << input_filename << std::endl; return EXIT_FAILURE; } //****************************************点云平滑************************************************* unsigned int k = 5; //邻近点数 double offset_radius = 0.01; CGAL::vcm_estimate_normals<std::vector>(points, offset_radius, k, CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()) .normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map())); //使用vcm算法来获取每个点的法向量,后面的参数指定了我们的点与法向量对于的部分 //********************************************保存数据************************************************* if (!CGAL::IO::write_points(output_filename, points, CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()) .normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()) .stream_precision(17))) return EXIT_FAILURE; std::cout << "计算结束!" << std::endl; return EXIT_SUCCESS; }

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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