image(((0:Lf-1)-shift)/B*1000, (0:skip:Lt_tot-1)*dt, (circshift(abs(hmat(1:end, 1:skip:end)), shift)).', 'CDataMapping','scaled');什么意思

这段代码是用于绘制二维图像的，使用了MATLAB中的image函数。其中：

- ((0:Lf-1)-shift)/B*1000表示x轴，是一个长度为Lf的一维向量，表示频率偏移量，单位是kHz。
- (0:skip:Lt_tot-1)*dt表示y轴，是一个长度为Lt_tot/skip的一维向量，表示时间，单位是秒。
- (circshift(abs(hmat(1:end, 1:skip:end)), shift)).'表示z轴，是一个Lf*(Lt_tot/skip)的矩阵，表示接收信号的幅度。其中，hmat是一个矩阵，表示接收到的信号的复数形式，abs函数是用于获取这些信号的幅度，circshift函数是用于将矩阵进行循环移位，shift表示移位的量。

最后一个参数'CDataMapping'，表示数据映射方式，这里是使用'scaled'，表示将数据进行归一化处理。

相关问题

static void pvq_pyr_project(const Word16 dim_proj, /* end vector dimension+1 */ const Word16 *xabs, /* absolute vector values */ Word32 L_xsum, /* absolute vector sum over dim */ Word16 num, /* target number of pulses */ Word16 * y, /* projected output vector */ Word16 *pulse_tot_ptr, Word32 *L_xy_ptr, /* accumulated correlation Q(in+0+1) = Qin+1 */ Word32 *L_yy_ptr /* accumulated energy Q0 */ ) { // pvq_pyr_project(dim, xabs, L_xsum, pulses_proj[0], y_far, &pulse_tot_far, &L_xy, // &L_yy); /* outlier submode projection */ Dyn_Mem_Deluxe_In( Counter i; Word32 L_tmp, L_num; Word16 den, shift_num, shift_den, shift_delta, proj_fac; ); *pulse_tot_ptr = 0; move16(); *L_xy_ptr = L_deposit_l(0); *L_yy_ptr = L_deposit_l(0); shift_den = norm_l(L_xsum); /* x_sum input Qin */ den = extract_h(L_shl_pos(L_xsum, shift_den)); /* now in Qin+shift_den */ L_num = L_deposit_l(num); shift_num = sub(norm_l(L_num), 1); L_num = L_shl_pos(L_num, shift_num); /* now in Q0 +shift_num -1 */ proj_fac = div_l(L_num, den); /* L_num always has to be less than den<<16 , norm_l-1 makes that happen */ shift_delta = sub(shift_num, shift_den); FOR (i = 0; i < dim_proj; i++) { L_tmp = L_mult(proj_fac, xabs[i]); /* Q shift_delta + PVQ_SEARCH_QIN */ y[i] = extract_h(L_shr(L_tmp, shift_delta)); move16(); /* to Q0 with floor , and potential sturation */ ; *pulse_tot_ptr = add(*pulse_tot_ptr, y[i]); /* Q0 */ *L_yy_ptr = L_mac0(*L_yy_ptr, y[i], y[i]); /* Energy, Q0 */ *L_xy_ptr = L_mac(*L_xy_ptr, xabs[i], y[i]); /* Corr, Q0*Q12 +1 --> Q13 */ } Dyn_Mem_Deluxe_Out(); }

这是一个静态函数，函数名为 `pvq_pyr_project`，接受多个参数：

- `dim_proj`：维度大小。
- `xabs`：绝对向量值。
- `L_xsum`：绝对向量总和。
- `num`：目标脉冲数。
- `y`：投影输出向量。
- `pulse_tot_ptr`：脉冲总数指针。
- `L_xy_ptr`：累积相关性指针。
- `L_yy_ptr`：累积能量指针。

该函数的作用是将输入向量进行投影，得到输出向量。具体实现过程为：

- 对输入向量进行归一化，得到一个分母 `den` 和一个除数 `proj_fac`。
- 对每个向量元素进行投影，得到输出向量 `y`。
- 计算脉冲总数、累积相关性和累积能量，并将其保存在指针中。

该函数的实现与定点数学有关，包含了左移、右移、乘法、除法等操作。

def r_squared(self, y_true, y_pred): ss_res = np.sum((y_true - y_pred) ** 2) ss_tot = np.sum((y_true - np.mean(y_true)) ** 2) print(1 - (ss_res / ss_tot)) return 1 - (ss_res / ss_tot) 详细解释一下，并告诉我评价标准

这是一个计算R平方值的函数，用于评估一个回归模型的好坏程度。该函数的输入包括：

- y_true：形状为(n_samples,)的目标向量，其中n_samples是样本数。
- y_pred：形状为(n_samples,)的预测结果向量，其中n_samples是样本数。

该函数的输出是一个R平方值，它是一个介于0和1之间的数值，数值越大表示模型的拟合效果越好，最大值为1。具体地，R平方值表示模型所解释的响应变量方差的比例。如果R平方值接近1，则表示模型能够解释目标变量中大部分的方差，说明拟合效果很好；如果R平方值接近0，则表示模型未能解释目标变量中大部分的方差，说明拟合效果很差。

该函数的实现逻辑是，首先计算残差平方和（SS_res）和总平方和（SS_tot），然后用1减去它们的比值，从而得到R平方值。其中，残差平方和表示模型预测值与目标变量之间的误差平方和，而总平方和表示目标变量离其平均值的偏差平方和。

需要注意的是，R平方值只适用于线性回归模型或其他类似线性模型，并且适用于连续型目标变量。对于其他类型的模型或目标变量，可能需要使用其他的评估指标。