上面这段代码计算结果我inf

如果你在MATLAB中计算的结果是`inf`，那么说明分母为0，产生了除以0的错误。这通常是由于输入的图像中存在全黑或全白的像素，导致计算标准差时分母为0。

为了避免这种情况发生，可以在计算标准差时加上一个很小的数，例如：

std_x = std2(x) + eps;
std_y = std2(y) + eps;

其中，`eps`是MATLAB中表示机器最小正数的常数，通常取值为`2.2204e-16`，可以保证计算结果不会为0。

如果仍然出现除以0的错误，可以检查是否有其他问题，例如输入的图像是否正确等。

相关问题

优化这段代码

这段代码可以进行如下优化：

1. 可以将 `eq0` 和 `eq1` 合并成一个方程，利用 `PN` 控制充电和放电过程。这样可以避免重复的计算，同时简化代码。

2. 可以将 `uSol1(t)` 和 `vSol1(t)` 合并成一个符号表达式 `sol1`，而不是分别求解两个方程。这样可以减少计算量，同时提高效率。

3. 可以使用 `assume` 函数来假设 `R1`、`R2`、`Cin`、`Cwall`、`PN`、`qin`、`qout` 都是正实数，这样可以避免出现无法解析的情况。

4. 可以将 `if` 语句中的逻辑判断条件改为一个更加简洁的表达式，例如使用 `isequal` 函数来判断两个向量是否相等。

5. 可以添加注释来提高代码的可读性，并使用更加规范的缩进和空格来使代码更加清晰易懂。

优化后的代码如下所示：

syms t u(t) v(t) z
% 定义常数和参数
R1 = 1.2e-3;
R2 = 9.2e-3;
Cin = 1.1e6/60;
Cwall = 1.86e8/60;
PN = 8000;
qin = 20;
qout = 0;

% 定义常微分方程
u1 = diff(u);
v1 = diff(v);
eq = [Cin*u1 == (PN - (u - v))/R1, Cwall*v1 == ((u - v)/R1 - (v - qout)/R2)];

% 定义初始条件
cond = [u(0) == qin, v(0) == z];

% 求解常微分方程
sol1 = dsolve(eq, cond);

% 计算极限值
lim = [limit(sol1.u, Inf), limit(sol1.v, Inf)];

% 判断解的稳定性
if isequal(lim, [0, 0])
    disp('解稳定');
else
    disp('解不稳定');
end

优化后的代码更加简洁、高效、可读性和可维护性都更好。

将这段代码添加至上述我提供的代码中

好的，你可以将获取最优解信息的代码添加到循环结束的位置，如下所示：

# 循环优化，直到达到优化目标或时间限制为止
best_solution = None
best_obj_value = float('inf')
rounds = 0
while True:
    # 生成一个新的种群，每个个体是一个解向量
    rounds += 1
    solutions = []
    for _ in range(optimizer.population_size):
        x = optimizer.ask()
        x[0] = int(x[0])
        x[1] = int(x[1])
        if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26):
            pass
        else:
            value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
            if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26):
                pass
            else:
                solutions.append((x, value))

    if len(solutions) != optimizer.population_size:
        # 随机生成一些解向量，补足不足的部分
        while len(solutions) < optimizer.population_size:
            x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj),
                 random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd),
                 random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz),
                 random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)]
            value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
            solutions.append((x, value))

    # 计算每个个体的目标函数值，并存储在solutions列表中
    optimizer.tell(solutions)

    # 计算当前已经优化的时间
    elapsed_time = time.time() - start_time

    # 判断是否达到优化目标或时间限制
    if elapsed_time > timeout:
        break
    if optimizer.best[1] < best_obj_value:
        best_obj_value = optimizer.best[1]
        best_solution = optimizer.best[0]

# 获取最优解信息
best_solution, best_obj_value = optimizer.result

# 输出最优解和最优解下的x[0], x[1], x[2], x[3]
print('最优解:', best_solution)
x0, x1, x2, x3 = best_solution
print('x[0]:', x0)
print('x[1]:', x1)
print('x[2]:', x2)
print('x[3]:', x3)