pow = mean(abs(qammod(0:(m-1),m)).^2);
时间: 2023-12-13 10:03:54 浏览: 30
这是一个用于计算QAM调制的功率的公式,其中m为调制阶数。QAM调制是一种将数字信息转换为模拟信号的技术,它使用正交振幅调制和相位调制来将数字信号映射到模拟信号中。在这个公式中,qammod(0:(m-1),m)用于生成m阶QAM调制的符号,abs()用于求符号的绝对值,mean()用于求符号的平均功率。最后,.^2表示对每个符号的绝对值平方。
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elif self.data_format == 'channels_first': # [B,C,H,W] mean = x.mean(1, keepdim=True) var = (x - mean).pow(2).mean(1, keepdim=True) x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None] return x代码中文含义
这段代码是层归一化的实现代码,基于 PyTorch 框架。根据代码中的注释,我来为你解释一下每一步的中文含义:
```python
elif self.data_format == 'channels_first': # [B,C,H,W]
mean = x.mean(1, keepdim=True)
```
如果数据格式为 'channels_first',表示输入张量的维度顺序为 [Batch, Channels, Height, Width]。这一步计算了在通道维度上的均值,结果保存在变量 mean 中。
```python
var = (x - mean).pow(2).mean(1, keepdim=True)
```
计算了在通道维度上的方差,首先将输入张量减去均值 mean,然后求平方,再在通道维度上求平均值,结果保存在变量 var 中。
```python
x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps)
```
通过将输入张量减去均值 mean,并除以标准差(方差加上一个较小的常数 eps 的平方根),实现了归一化的过程。
```python
x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None]
```
将归一化后的张量乘以权重 weight,并加上偏置项 bias,得到最终的输出张量。
最后,函数返回归一化后的输出张量 x。
这段代码实现了层归一化在 'channels_first' 数据格式下的计算过程,用于对输入张量进行归一化操作。
请优化以下代码:metss_interp = ERA5['metss_interp'] ERA5_mu_Jan1 = metss_interp[:,:,0:120:12].mean(2).T #mean(2)的意思是把第三个维度的数据进行平均,原来是(144,96,120),取平均之后就是(144,96) ERA5_mu_July = metss_interp[:,:,6:120:12].mean(2).T mntss_interp = ERA5['mntss_interp'] ERA5_mv_Jan = mntss_interp[:,:,0:120:12].mean(2).T ERA5_mv_July = mntss_interp[:,:,6:120:12].mean(2).T mslhf_interp = ERA5['mslhf_interp'] msshf_interp = ERA5['msshf_interp'] # ERA5_mo = np.sqrt(pow(metss_interp, 2)+pow(mntss_interp,2)) # ERA5_mo_Jan = ERA5_mo[:,:,0:120:12].mean(2).T # ERA5_mo_July = ERA5_mo[:,:,6:120:12].mean(2).T ERA5_SH_Jan = msshf_interp[:,:,0:120:12].mean(2) ERA5_SH_Jan = -ERA5_SH_Jan.T ERA5_SH_July = msshf_interp[:,:,6:120:12].mean(2) ERA5_SH_July = -ERA5_SH_July.T ERA5_LH_Jan = mslhf_interp[:,:,0:120:12].mean(2) ERA5_LH_Jan = -ERA5_LH_Jan.T ERA5_LH_July = mslhf_interp[:,:,6:120:12].mean(2) ERA5_LH_July = -ERA5_LH_July.T
优化后的代码如下:
```python
metss_interp = ERA5['metss_interp']
mntss_interp = ERA5['mntss_interp']
mslhf_interp = ERA5['mslhf_interp']
msshf_interp = ERA5['msshf_interp']
variables = {
'ERA5_mu_Jan1': (metss_interp[:,:,0:120:12].mean(2).T),
'ERA5_mu_July': (metss_interp[:,:,6:120:12].mean(2).T),
'ERA5_mv_Jan': (mntss_interp[:,:,0:120:12].mean(2).T),
'ERA5_mv_July': (mntss_interp[:,:,6:120:12].mean(2).T),
'ERA5_SH_Jan': (-msshf_interp[:,:,0:120:12].mean(2).T),
'ERA5_SH_July': (-msshf_interp[:,:,6:120:12].mean(2).T),
'ERA5_LH_Jan': (-mslhf_interp[:,:,0:120:12].mean(2).T),
'ERA5_LH_July': (-mslhf_interp[:,:,6:120:12].mean(2).T)
}
```
通过使用字典来存储变量名和对应的结果,避免了重复的代码。这样可以更清晰地组织代码,并使代码更易于维护和扩展。