FieldD=[repmat(PRECI,1,N);repmat([-0.5;0.5],1,N);repmat([1;0;1;1],1,N)]

时间: 2024-04-28 12:20:36 浏览: 60
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JAVA实现matlab中repmat函数

这也是一个IT类问题。这行代码定义了一个包含三行的矩阵FieldD，每一列对应一个变量，每一行对应一个范围。具体来说，第一行是 PRECI 的重复，表示每个变量在实数表现形式下的精度；第二行是[-0.5,0.5]的重复，表示每个变量的范围在 [-0.5,0.5] 之间；第三行是[1;0;1;1]的重复，表示每个变量是否需要进行变异操作，其中 1 表示需要进行变异操作，0 表示不需要。整个矩阵的列数为 N，表示有 N 个变量。
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其中 \( g(x_2, \ldots, x_n) = 1 + 9 \sum_{i=2}^{n} \frac{x_i}{(n-1)} \)，\( h(f_1(x), g(x_2, \ldots, x_n)) = 1 - \sqrt{\frac{f_1(x)}{g(x_2, \ldots, x_n)}} \)。 ##### 4.2 实例代码 使用上述给出的Matlab...

POS = repmat((var_max-var_min)',Np,1).*rand(Np,nVar) + repmat(var_min',Np,1)

5. repmat(var_min',Np,1)将列向量var_min'复制Np行，生成一个大小为Np×nVar的矩阵。 6. 将步骤4得到的矩阵和步骤5得到的矩阵进行元素间的加法运算，得到最终的POS矩阵。 综上所述，该代码生成一个大小为Np×n...

CPT3 = zeros([1,21^7],'single'); A = reshape(1:21^6,21,21,21,21,21); A = reshape(A,[],1); p3 = repmat(1:21,1,21^5); p4 = repmat(1:21^2,1,21^3); p5 = repmat(1:21^3,1,21^2); p6 = repmat(1:21^4,1,21); p7 = repmat(1:21^5,1,21); p8 = 1:21^6; A1 = p4 - (p3-1)*21; A2 = p5 - (p4-1)*21; A3 = p6 - (p5-1)*21; A4 = p7 - (p6-1)*21; A5 = p8 - (p7-1)*21; h = min([p3;A1;A2;A3;A4;A5]); CPT3(1,(h-1)*21^6+p8) = 1;

具体来说，这个表格用于计算一个长度为 7 的序列，其中每个元素都可以取值为 1 到 21 中的任意一个数。输入序列的前 6 个元素决定了输出序列的前 6 个元素，而输出序列的第 7 个元素则由输入序列的所有元素共同决定...

x=repmat([-0.5;8.5],1,9);

这行代码用于生成一个大小为 2×9 的矩阵 x，其中第一行为 [-0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5]，第二行为 [8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5]。 具体来说，repmat 是 ...

temp_s = rightMatrix_H./leftMatrix(3,:); N_rightMatrix = repmat(rightMatrix,1,size(UV,1)); CB_World = temp_s.*leftMatrix - N_rightMatrix; WorldPoint = cameraParams.WorldPoints';

接着，使用了repmat函数将rightMatrix矩阵复制size(UV,1)次，以便后续计算。然后，将temp_s和leftMatrix分别相乘，得到的结果再减去N_rightMatrix，就得到了CB_World矩阵，其中每一列表示一个相机坐标系下的三维点。...

这一段代码中的循环嵌套比较复杂，但也可以通过向量化的方式进行改写。具体实现如下： 复制 [a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy); JSX = a1*gj-r0; JSY = b1*gj; SLX = ZK(:,1); SLY = ZK(:,2); SLX = repmat(SLX, 1, jx*jy); SLY = repmat(SLY, 1, jx*jy); r = sqrt((SLX-JSX(:)').^2 + (SLY-JSY(:)').^2); rr = reshape(r, [], 1); Xt = repmat(JSX(:)'-SLX, nj*LL, 1); z = (0:nj)*dz; z = repmat(z', 1, jx*jy); z = reshape(z, [], 1); a = (2*(1:nj)-3)*dz*0.5; b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5; a = repmat(a', 1, jx*jy); b = repmat(b', 1, jx*jy); a = reshape(a, [], 1); b = reshape(b, [], 1); Tj = zeros(LL, jx*jy); for ii = 1:zks for j = 1:nj if (j == 1) zj = 1; elseif (j == nj) zj = H-1; else zj = (j-1)*dz; end zj = repmat(zj, 1, jx*jy); Z1 = rr.^2 + (z-zj).^2; Z2 = rr.^2 + (z+zj).^2; aa = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(-v * sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ab = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(v*sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ac = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(-v * sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd); ad = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(v*sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd); Tj(:, :) = Tj(:, :) + (aa + ab - ac - ad); end end Tj = reshape(Tj, LL, jx, jy);向量化这段代码

b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5; a = repmat(a', 1, jx*jy); b = repmat(b', 1, jx*jy); a = reshape(a, [], 1); b = reshape(b, [], 1); ZJ = repmat((1:nj)', 1, jx*jy); ZJ(ZJ == 1) = 0; ZJ(ZJ == nj) = H-1; zj = ZJ...

优化这段matlab代码for i=2:2:20 %距离特征 RQ=abs(locatedR(i)-locatedQ(i)); RS=abs(locatedS(i)-locatedR(i)); RP=abs(locatedR(i)-locatedP(i-1)); RPB=abs(locatedR(i)-locatedPBegin(i-1)); RPE=abs(locatedR(i)-locatedPEnd(i-1)); RT=abs(locatedR(i)-locatedT(i)); RTB=abs(locatedR(i)-locatedTBegin(i)); RTE=abs(locatedR(i)-locatedTEnd(i)); PBPE=abs(locatedPBegin(i-1)-locatedPEnd(i-1)); TBTE=abs(locatedTBegin(i)-locatedTEnd(i)); QP=abs(locatedQ(i)-locatedP(i-1)); ST=abs(locatedS(i)-locatedT(i)); PT=abs(locatedP(i-1)-locatedT(i)); QPB=abs(locatedQ(i)-locatedPBegin(i-1)); STE=abs(locatedS(i)-locatedTEnd(i)); %幅值特征 ampQR=ecgdata(locatedR(i))-ecgdata(locatedQ(i)); ampSR=ecgdata(locatedR(i))-ecgdata(locatedS(i)); ampPBP=ecgdata(locatedP(i-1))-ecgdata(locatedPBegin(i-1)); ampPQ=ecgdata(locatedQ(i))-ecgdata(locatedP(i-1)); ampTTB=ecgdata(locatedT(i))-ecgdata(locatedTBegin(i)); ampTS=ecgdata(locatedT(i))-ecgdata(locatedS(i)); %%%%组成向量，并归一化 featureVector=[RQ,RS,RP,RPB,RPE,RT,RTB,RTE,PBPE,TBTE,QP,ST,PT,QPB,STE]; maxFeature=max(featureVector); minFeature=min(featureVector); for j=1:length(featureVector) featureVector(j)=2*(featureVector(j)-minFeature)/(maxFeature-minFeature)-1; end amplitudeVector=[ampQR,ampSR,ampPBP,ampPQ,ampTTB,ampTS]; maxAmplitude=max(amplitudeVector); minAmplitued=min(amplitudeVector); for j=1:length(amplitudeVector) amplitudeVector(j)=2*(amplitudeVector(j)-minAmplitued)/(maxAmplitude-minAmplitued)-1; end if rem(i,4)==0 testECG(counttest,:)=[featureVector,amplitudeVector]; counttest=counttest+1; else trainECG(counttrain,:)=[featureVector,amplitudeVector]; counttrain=counttrain+1; end clear amplitudeVector featureVector; end

1. 将距离特征和幅值特征分别存储在矩阵中，避免使用大量变量和循环操作。 2. 使用 bsxfun 函数对矩阵进行向量化操作，避免循环操作。 3. 使用 repmat 函数将最大值和最小值扩展成与矩阵相同的维度，避免重复计算...

解释if size(A,3)>1 wmap1=repmat(wmap1,[1 1 3]); gmap1=repmat(gmap1,[1 1 3]); end

这段代码的作用是，如果矩阵A的第三个维度大小大于1，那么就将wmap1和gmap1在第三个维度上都复制3个副本，即每个元素都会有3个分量，以便在处理RGB图像时能够正确地进行操作。其中，repmat函数表示将一个矩阵在指定...

for a1=1:jx for b1=1:jy JSX=a1*gj-r0; JSY=b1*gj; for ii=1:zks SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); r=sqrt((SLX-JSX)^2+(SLY-JSY)^2); rr=r; Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 for j=1:nj if (j==1) z=1; elseif(j==nj) z=H-1; else z=(j-1)*dz; end for k=1:nj if(k==1) a=0; b=dz/2; elseif(k==nj) a=H-dz/2; b=H; else a=(2*k-3)*dz*0.5; b=(2*k-1)*dz*0.5; end for i=1:LL end end end end end end向量化代码

b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5; a = repmat(a', 1, jx*jy); b = repmat(b', 1, jx*jy); a = reshape(a, [], 1); b = reshape(b, [], 1); Tj = zeros(LL, jx*jy); for ii = 1:zks for j = 1:nj if (j == 1) zj = 1; ...

xp = repmat(1:n, length(theta), 1)什么意思

在这里，repmat(1:n, length(theta), 1)的作用是将 1:n 这个向量在行方向上复制 length(theta) 次，在列方向上复制 1 次，从而生成一个 (length(theta), n) 大小的矩阵。 以下是一个示例： import ...

请详细解释以下代码： tempMat = abs(dataMat - repmat(dataMat(:,i),1,N-m+1)); boolMat = any((tempMat > r),1); B(i) = (sum(~boolMat)-1)/(N-m-1);

其中，repmat函数复制了dataMat(:,i)列为一个(N-m-1)*1的矩阵，并将其与dataMat矩阵相减，得到一个大小为(N-m-1)*N的矩阵。 2. boolMat = any((tempMat > r),1); 这一行代码的作用是判断tempMat矩阵中每个元素是否...

SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); rr=sqrt((SLX-JSX)^2+(SLY-JSY)^2); Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 for j=1:nj if (j==1) z=1; elseif(j==nj) z=H-1; else z=(j-1)*dz; end for k=1:nj if(k==1) a=0; b=dz/2; elseif(k==nj) a=H-dz/2; b=H; else a=(2*k-3)*dz*0.5; b=(2*k-1)*dz*0.5; end rydis=(a+b)/2; jsdis=z; [v,Rap,Iap,Rlamd,Ilamd] = untitled55(rydis,jsdis,rr); end end end end end向量化代码

可以将代码中的循环替换为向量化运算，如下所示： SLX = ZK(:,1); SLY = ZK(:,2); rr = sqrt((SLX-JSX).^2 + (SLY-JSY).^2); Xt = JSX - SLX;... Tj(:, :, :, ii, 2) = repmat(rydis.', LL, 1); end

B=5; d=0.5; L=10; S=5; k=10; x =0:0.01:7; a=0:pi/50:pi/2; m = B*(d/B-x.((1-cos(a))/(2sin(a)))); m1=repmat(B*(d/(B)),1,701); f1 = @(x,a,z) 0.5x.(S-kd+kz); f2 = @(x,a,z) (S-kd+kz).(0.5x-sqrt((x./2*sin(a))^2-(x.*cot(a)/2+(d-z)/B)^2)); result = integral(f1, 0, m)+integral(f2,m,m1); disp(result);改进代码，使其能够正常运行，且找出函数取最小值a的值（其中积分是对z的积分，整体函数是x的函数

m1=repmat(B*(d/(B)),1,701); f1 = @(x,a,z) 0.5*x.*(S-k*d+k*z); f2 = @(x,a,z) (S-k*d+k*z).*(0.5*x-sqrt((x./(2*sin(a))).^2-(x.*cot(a)/2+(d-z)/B).^2)); z0 = 0; % 给定 z 的初值 f = @(a) integral(@(x)...

for a1=1:jx for b1=1:jy JSX=a1*gj-r0;%计算点x坐标 JSY=b1*gj;%计算点y坐标 for ii=1:zks %钻孔数 SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); rr=sqrt((SLX-JSX)^2+(SLY-JSY)^2); Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 for j=1:nj %计算点z坐标 if (j==1) z=1; elseif(j==nj) z=H-1; else z=(j-1)*dz; end for k=1:nj %计算区间 if(k==1) a=0; b=dz/2; elseif(k==nj) a=H-dz/2; b=H; else a=(2*k-3)*dz*0.5; b=(2*k-1)*dz*0.5; end end end end end end向量矩阵化代码

b = (2.*k-1) .* dz .* 0.5 .* (k~=1) + dz/2 .* (k==1) + H .* (k==nj); for ii=1:zks %钻孔数 SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); rr=sqrt((SLX-JSX).^2+(SLY-JSY).^2); Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 end ...

B=5; d=0.5; L=10; S=5; k=10; x =0:0.01:7; a=0:pi/50:pi/2; m = B*(d/B-x.*((1-cos(a))/(2*sin(a)))); m1=repmat(B*(d/(B)),1,701); f1 = @(x,a,z) 0.5*x.*(S-k*d+k*z); f2 = @(x,a,z) (S-k*d+k*z).*(0.5*x-sqrt((x./2*sin(a))^2-(x.*cot(a)/2+(d-z)/B)^2)); result = integral(f1, 0, m)+integral(f2,m,m1); disp(result);改进代码，使其能够正常运行，且找出函数取最小值a的值

m1=repmat(B*(d/(B)),1,701); f1 = @(x,a,z) 0.5*x.*(S-k*d+k*z); f2 = @(x,a,z) (S-k*d+k*z).*(0.5*x-sqrt((x./(2*sin(a))).^2-(x.*cot(a)/2+(d-z)/B).^2)); z0 = 0; % 给定 z 的初值 result_min = Inf; % ...

if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end

这段代码看起来是在进行梯度计算的操作，对于输入的Mag_grad_x和Mag_grad_y，如果它们的通道数(ch)不等于1，则先将它们在通道维度上进行求和，然后将求和结果在通道维度上进行复制，使得Mag_grad_x和Mag_grad_y的...

matlab中rpx = repmat(px',N,1)

这行代码的作用是将向量px的转置重复N次，得到一个N行1列的矩阵rpx。其中，repmat函数表示将矩阵或向量按照给定的行列数重复，第一个参数是需要重复的矩阵或向量，第二个参数是重复的行数，第三个参数是重复的列数。...

将下面matlab代码function [channel] = preRun(acqResults, settings)%% Initialize all channels ================================================ channel = []; % Clear, create the structure channel.PRN = 0; % PRN number of the tracked satellite channel.acquiredFreq = 0; % Used as the center frequency of the NCO channel.codePhase = 0; % Position of the C/A start channel.codeFreq = 0; % Used as the center frequency of the code NCO channel.status = '-'; % Mode/status of the tracking channel % "-" - "off" - no signal to track % "T" - Tracking state %--- Copy initial data to all channels ------------------------------------ channel = repmat(channel, 1, settings.numberOfChannels); %% Copy acquisition results =============================================== %--- Sort peaks to find strongest signals, keep the peak index information [~, PRNindexes] = sort(acqResults.peakMetric, 2, 'descend'); %--- Load information about each satellite -------------------------------- % Maximum number of initialized channels is number of detected signals, but % not more as the number of channels specified in the settings. for ii = 1:min([settings.numberOfChannels, sum(acqResults.carrFreq ~= 0)]) channel(ii).PRN = PRNindexes(ii); channel(ii).acquiredFreq = acqResults.carrFreq(PRNindexes(ii)); channel(ii).codePhase = acqResults.codePhase(PRNindexes(ii)); channel(ii).codeFreq = settings.codeFreqBasis + ... (channel(ii).acquiredFreq - settings.IF)/... settings.carrFreqBasis * settings.codeFreqBasis; % Set tracking into mode (there can be more modes if needed e.g. pull-in) channel(ii).status = 'T'; end转成python

PRNindexes = np.argsort(acqResults['peakMetric'])[::-1] # Load information about each satellite # Maximum number of initialized channels is number of detected signals, but # not more as the ...

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Node.js环境下wfdb文件解码与实时数据处理

资源摘要信息:"wfdb:用于node.js的wfdb文件解码" 知识点: 1. WFDB简介：WFDB是PhysioNet的WaveForm Database的缩写，是一个广泛用于存储和处理各种生物医学信号的开源格式。WFDB库用于处理这些格式的数据文件，尤其是在Web应用中。 2. Node.js与wfdb的结合：Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它能够让JavaScript代码运行在服务器端。Node.js在处理实时数据和流媒体方面表现出色，因此它非常适合用于处理和分析生物医学信号数据。 3. 安装wfdb库：为了在node.js中使用wfdb库，用户首先需要确保已经安装了node.js环境，然后通过Git克隆wfdb库的仓库，进入项目目录，并使用npm安装所有必要的依赖项。 4. 运行单元测试：单元测试是在开发过程中对代码中最小的可测试部分进行检查和验证的过程。在本例中，开发者提供了用于验证wfdb库功能的单元测试。用户可以通过执行npm test命令来运行这些测试。 5. 使用wfdb库解码Physiobank记录：Physiobank是一个免费的生物医学信号库，用户可以通过wfdb库提供的示例代码来检索和解码其中的数据记录。在示例代码中，node examples/main.js mghdb/mgh001命令用于演示如何解码特定的Physiobank记录。 6. HTML5与实时生理数据可视化：随着HTML5的出现，浏览器能够更好地支持音频和视频播放、图形绘制等功能。这为实时生理数据的可视化和分析提供了新的平台。开发者希望利用node.js和HTML5来推动医学数据可视化和分析的实验和应用。 7. 大数据与物联网时代：物联网（IoT）的发展带来了大量实时数据（所谓的“快速数据”）和大规模数据集（所谓的“大数据”）。这些数据对于医疗保健和公共卫生系统至关重要，wfdb库的使用和node.js的结合有助于处理这类数据。 8. 特定应用注意事项：虽然wfdb库在处理WFDB格式数据方面非常有用，但文档明确指出，目前这个库主要是为了实验用途，而不推荐在生产环境中使用。 9. JavaScript在服务器端的应用：通过Node.js，JavaScript的应用范围不再局限于浏览器端。它现在可以在服务器端运行，处理数据，与数据库交互，以及其他后端任务。 10. 版本控制与协作：使用Git进行版本控制是现代软件开发的常见实践，它允许开发者管理代码的不同版本，更好地进行团队协作，以及更容易地跟踪和合并代码变更。 11. 源代码组织：项目文件夹的命名（如wfdb-master）通常反映了该项目的当前稳定版本或分支，帮助开发者和其他协作者快速识别项目状态。 通过上述知识点，可以理解如何在node.js环境中使用wfdb库来处理和分析生物医学信号数据，并且可以了解到这一过程对于未来医疗保健数据分析的重要性，同时也意识到目前这些工具尚处于实验阶段，尚未完全准备好用于生产环境。