NA和NT是什么意思

时间: 2024-08-14 13:10:00 浏览: 116
在计算机网络协议和路由表中,“NA”通常表示“Non-Active”,这意味着某个IP地址或路由条目当前不可用或未启用,系统不会将数据包转发到这个地址。而“NT”则可能是多种含义,比如“Network Technology”(网络技术),也可能用于指代某些网络拓扑结构的一部分,或者是特定网络设备型号的缩写。在网络环境中,它的含义可能会因上下文的不同而变化。
相关问题

ψ \na,b\n​\t\n (t)= \n∣a∣\n​\t\n \n1\n​\t\n ψ( \na\nt−τ\n​\t\n )

ψ(a, b, t) = |a| * ψ(a(t-τ)) 这是一个数学表达式,其中ψ表示一个函数,a和b是参数,t是自量,τ是常数根据表达式,ψ函数的值决于参数a自变量t,并且通过乘以||来调整函数的值。 相关问题: 1. 这个表达式中的ψ函数有什么特殊含义吗? 2. 参数b在这表达式中起到什么作用? 3. τ是什么意思?它表达式有什么影响?

[A, B] = butter(8, [5/(Nt/2) 50/(Nt/2)]); PD(i, :) = filter(A, B, PD(i, :)); 将上面的matlab代码转成C语言代码

以下是将上述 Matlab 代码转换为 C 语言代码的示例: ```c #include <math.h> #define Nt 1500 double PD[N][Nt]; // 假设 PD 是一个 N 行 Nt 列的二维数组 double A[9], B[9]; double xv[9], yv[9]; void butterworth(double *A, double *B, int n, double Wn1, double Wn2) { double Wn = (Wn1 + Wn2) / 2; double Bw = Wn2 - Wn1; double p[2*n], k = tan(M_PI * Wn), r = 1.0; for (int i = 0; i < n; i++) { double a = sin(M_PI * (2.0 * i + 1.0) / (4.0 * n)); double b = k + sin(M_PI * (2.0 * i + 1.0) / (4.0 * n)); double c = 1.0 + k * sin(M_PI * (2.0 * i + 1.0) / (4.0 * n)); p[2*i] = a * b / c; p[2*i+1] = a * b / c; r *= 1.0 - 2.0 * p[2*i] + p[2*i] * p[2*i]; } double gain = pow(Bw, n) / r; for (int i = 0; i < n; i++) { double a = 1.0 + p[2*i] + p[2*i+1]; A[i] = gain * p[2*i+1] / a; B[i] = gain / a; } } void filter(double *A, int na, double *B, int nb, double *x, int nx, double *y, int ny) { for (int i = 0; i < ny; i++) { y[i] = 0; for (int j = 0; j < na; j++) { if (i-j < 0) continue; y[i] += A[j] * x[i-j]; } for (int j = 1; j < nb; j++) { if (i-j < 0) continue; y[i] -= B[j] * y[i-j]; } } } int main() { double Wn1 = 5.0 / (Nt/2); double Wn2 = 50.0 / (Nt/2); butterworth(A, B, 8, Wn1, Wn2); for (int i = 0; i < N; i++) { filter(A, 8, B, 8, PD[i], Nt, yv, Nt); for (int j = 0; j < Nt; j++) { PD[i][j] = yv[j]; } } return 0; } ``` 在 C 语言中,需要手动实现滤波器的设计和滤波操作。在这个示例中,我们使用了一个 8 阶的 Butterworth 带通滤波器,其设计函数为 `butterworth`。我们还需要手动实现滤波函数 `filter`,该函数接受一个输入信号 `x` 和一个输出信号 `y`,并且使用给定的滤波器系数 `A` 和 `B` 对输入信号进行滤波。 在主函数中,我们先使用 `butterworth` 函数计算滤波器系数 `A` 和 `B`,然后对每一行数据 `PD[i]` 进行滤波操作,最终将结果存储回原始数组 `PD` 中。注意,在 C 语言中,数组的索引从 0 开始,因此我们需要将数组索引的范围从 1 到 `Nt` 转换为 0 到 `Nt-1`。

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上述211行附近的代码如下,请具体指出问题 def build_targets(self, p, targets): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] gain = torch.ones(7, device=targets.device) # normalized to gridspace gain ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt) # same as .repeat_interleave(nt) targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2) # append anchor indices g = 0.5 # bias off = torch.tensor([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], # j,k,l,m # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], # jk,jm,lk,lm ], device=targets.device).float() * g # offsets for i in range(self.nl): anchors = self.anchors[i] gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gain # Match targets to anchors t = targets * gain if nt: # Matches r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t'] # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2)) t = t[j] # filter # Offsets gxy = t[:, 2:4] # grid xy gxi = gain[[2, 3]] - gxy # inverse j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m)) t = t.repeat((5, 1, 1))[j] offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] else: t = targets[0] offsets = 0 # Define b, c = t[:, :2].long().T # image, class gxy = t[:, 2:4] # grid xy gwh = t[:, 4:6] # grid wh gij = (gxy - offsets).long() gi, gj = gij.T # grid xy indices # Append a = t[:, 6].long() # anchor indices indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box anch.append(anchors[a]) # anchors tcls.append(c) # class return tcls, tbox, indices, anch

#include<iostream> #include<string> using namespace std; class Teacher { public: Teacher(string na, int a, char s, string ad, int te, string t) :name(na), age(a), sex(s), address(ad), tell(te), title(t) { } void display(); protected: string name; int age; char sex; string address; int tell; string title; }; void Teacher::display() { cout << "name=" << name << endl; cout << "age=" << age << endl; cout << "sex=" << sex << endl; cout << "address=" << address << endl; cout << "tell=" << tell << endl; cout << "title=" << title << endl; } class Grade { public: Grade(string na, int a, char s, string ad, int te, string p) { name1 = na; age1 = a; sex1 = s; address1 = ad; tell1 = te; post = p; } void display1(); protected: string name1; int age1; char sex1; string address1; int tell1; string post; }; void Grade::display1() { cout << "name=" << name1 << endl; cout << "age=" << age1 << endl; cout << "sex=" << sex1 << endl; cout << "address=" << address1 << endl; cout << "tell=" << tell1 << endl; cout << "post=" << post << endl; } class Teacher_Grade :public Teacher, public Grade { public: Teacher_Grade(string na, int a, char s, string ad, int te, string t, string p, float w) :Teacher(na, a, s, ad, te, t), Grade(na, a, s, ad, te, p), wage(w) { } void show(); private: float wage; }; void Teacher_Grade::show() { cout << "name=" << name1 << endl; cout << "age=" << age1 << endl; cout << "sex=" << sex1 << endl; cout << "address=" << address1 << endl; cout << "tell=" << tell1 << endl; cout << "post=" << post << endl; cout << "title=" << title << endl; cout << "wage=" << wage << endl; } int main() { Teacher_Grade tg1("qcy", 22, 'n', "nt", 123, "ilove", "zwj", 2.3); tg1.show(); return 0; }

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