if isToolboxAvailable('Signal Processing Toolbox') hann_window = single(hann(p.cf_response_size(1)) * hann(p.cf_response_size(2))'); else hann_window = single(myHann(p.cf_response_size(1)) * myHann(p.cf_response_size(2))'); end

这段代码主要是用于生成汉宁窗。如果当前系统安装了 Signal Processing Toolbox，则使用 Signal Processing Toolbox 中的 hann 函数生成汉宁窗；否则使用自定义的 myHann 函数生成汉宁窗。生成汉宁窗的目的是减少频谱泄露，使得频域上的目标响应更加集中。

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isomap_approx = scipy.sparse.csgraph.shortest_path(isomap_approx, directed=False) isomap_true = scipy.sparse.csgraph.shortest_path(isomap_true, directed=False) isomap_measured = scipy.sparse.csgraph.shortest_path(isomap_measured, directed=False)转matlab

在 MATLAB 中，你可以使用 `graphallshortestpaths` 函数来实现类似的功能。下面是将上述代码转换为 MATLAB 语法的方式：

isomap_approx = graphallshortestpaths(sparse(isomap_approx));
isomap_true = graphallshortestpaths(sparse(isomap_true));
isomap_measured = graphallshortestpaths(sparse(isomap_measured));

在 MATLAB 中，`graphallshortestpaths` 函数用于计算图中所有节点之间的最短路径。在这里，我们使用 `sparse` 函数将稀疏矩阵 `isomap_approx`、`isomap_true` 和 `isomap_measured` 转换为稀疏图，然后将其作为参数传递给 `graphallshortestpaths` 函数。结果会覆盖原始变量 `isomap_approx`、`isomap_true` 和 `isomap_measured`。请确保你已经加载了 MATLAB 中的 Graph Theory Toolbox，以便使用 `graphallshortestpaths` 函数。

set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='地区景点数量'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())

这段代码是使用 pyecharts 库为图表设置全局选项。其中，`title_opts=opts.TitleOpts(title='地区景点数量')` 表示设置图表的标题为“地区景点数量”，`legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)` 表示设置图例不显示，`toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()` 表示设置工具箱为空。这些选项可以根据需要进行调整，以实现不同的图表效果和交互效果。通过设置全局选项，可以统一控制图表的整体样式和布局，提高图表的可读性和可视化效果。