figure path = path + repmat(S- [1 1] ,size(path,1),1); drawPath(path,G0,0)

时间: 2024-03-04 08:51:53 浏览: 47
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2AM_matlab_信号处理_matlab2fsk_closeqj1_

这部分代码中，首先在当前图形窗口中绘制从起点S到终点E，并经过点bestX的最优路径。接下来，将路径path中每个点的坐标都向左上角平移一个单位，再将其存储在变量path中。这个平移操作的目的是将路径从图像坐标系转换到网格坐标系。最后，使用函数drawPath()将路径path在网格G0上绘制出来，并显示在图像窗口中。
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Matlab实现NSGA-II算法进行多目标优化

其中 \( g(x_2, \ldots, x_n) = 1 + 9 \sum_{i=2}^{n} \frac{x_i}{(n-1)} \)，\( h(f_1(x), g(x_2, \ldots, x_n)) = 1 - \sqrt{\frac{f_1(x)}{g(x_2, \ldots, x_n)}} \)。 ##### 4.2 实例代码 使用上述给出的Matlab...

矩阵运算matlab-master (1).zip

1. **矩阵创建**：MATLAB提供了多种创建矩阵的方式，如通过方括号[]直接输入元素，用ones, zeros, eye函数生成全1、全0或单位矩阵，用rand生成随机矩阵，或者使用repmat和reshape函数对矩阵进行复制和...

[a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy); JSX = a1 .* gj - r0; %计算点x坐标 JSY = b1 .* gj; %计算点y坐标 [j, k] = meshgrid(1:nj, 1:nj); z = (j-1) .* dz .* (j~=nj) + (nj-1) .* dz .* (j==nj); a = (2.*k-3) .* dz .* 0.5 .* (k~=nj) + 0 .* (k==1) + (H-dz/2) .* (k==nj); b = (2.*k-1) .* dz .* 0.5 .* (k~=1) + dz/2 .* (k==1) + H .* (k==nj); for ii=1:zks %钻孔数 SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); rr=sqrt((SLX-JSX).^2+(SLY-JSY).^2); Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 end将for循环部分广播运算

SLX_rep = repmat(SLX, 1, jx*jy); % 将钻孔的x坐标复制jx*jy遍 SLY_rep = repmat(SLY, 1, jx*jy); % 将钻孔的y坐标复制jx*jy遍 z_rep = repmat(z(:)', jx*jy, 1); % 将z向量复制jx*jy遍 a_rep = repmat(a(:)', jx*...

T2_ = T2_ + repmat(T0, 4, 1);维度不一致

非常抱歉，我的回答有误...T0_ = repmat(T0, 4, 1); % 对 T2_ 和 T0_ 进行相加 T2_ = T2_ + T0_; 这样，T2_ 的前 4 维和 T0_ 的前 4 维相同，而 T2_ 的最后一维和 T0_ 的最后一维相同，因此可以进行逐元素相加。

SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); rr=sqrt((SLX-JSX)^2+(SLY-JSY)^2); Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 for j=1:nj if (j==1) z=1; elseif(j==nj) z=H-1; else z=(j-1)*dz; end for k=1:nj if(k==1) a=0; b=dz/2; elseif(k==nj) a=H-dz/2; b=H; else a=(2*k-3)*dz*0.5; b=(2*k-1)*dz*0.5; end rydis=(a+b)/2; jsdis=z; [v,Rap,Iap,Rlamd,Ilamd] = untitled55(rydis,jsdis,rr); end end end end end向量化代码

% 最后一个元素赋值为 H-1 a = (2.*(1:nj)-3) .* dz./2; % 生成 a 向量 b = (2.*(1:nj)-1) .* dz./2; % 生成 b 向量 a(1) = 0; % 第一个元素赋值为 0 b(nj) = H; % 最后一个元素赋值为 H [k, j] = meshgrid(1:nj, ...

clc,clear y = ('a.txt'); n = length(y); alpha = [0.2, 0.5, 0.8]; m = length(alpha); y_hat(1, [1:m]) = (y(1) + y(2)) / 2; for i = 2 : n y_hat(i,:) = alpha * y(i-1)+(1-alpha).*y_hat(i-1,:); end y_hat err = sqrt(mean((repmat(y,1,m)-y_hat).^2)) xlswrite('a.xls',y_hat) y_hat1988 = alpha * y(n)+(1-alpha).*y_hat(n,:)

第十三行'err = sqrt(mean((repmat(y,1,m)-y_hat).^2))'是计算平滑结果与原始数据之间的均方根误差。 第十四行'xlswrite('a.xls',y_hat)'是将平滑结果写入Excel文件'a.xls'中。 第十五行'y_hat1988 = alpha * y(n)...

for a1=1:jx for b1=1:jy JSX=a1*gj-r0;%计算点x坐标 JSY=b1*gj;%计算点y坐标 for ii=1:zks %钻孔数 SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); rr=sqrt((SLX-JSX)^2+(SLY-JSY)^2); Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 for j=1:nj %计算点z坐标 if (j==1) z=1; elseif(j==nj) z=H-1; else z=(j-1)*dz; end for k=1:nj %计算区间 if(k==1) a=0; b=dz/2; elseif(k==nj) a=H-dz/2; b=H; else a=(2*k-3)*dz*0.5; b=(2*k-1)*dz*0.5; end end end end end end向量矩阵化代码

z = (j-1) .* dz .* (j~=nj) + (nj-1) .* dz .* (j==nj); a = (2.*k-3) .* dz .* 0.5 .* (k~=nj) + 0 .* (k==1) + (H-dz/2) .* (k==nj); b = (2.*k-1) .* dz .* 0.5 .* (k~=1) + dz/2 .* (k==1) + H .* (k==nj); ...

% 预测结果 X_test = [1, 3, 5]; % 测试数据 X_test_norm = (X_test - mu) ./ sigma; z2_test = X_test_norm * W1 + repmat(b1, size(X_test_norm,1), 1); a2_test = sigmoid(z2_test); z3_test = a2_test * W2 + repmat(b2, size(X_test_norm,1), 1); h_test = sigmoid(z3_test);什么意思

1. X_test 是一个包含三个特征的测试数据向量，分别为 1、3 和 5。 2. mu 和 sigma 分别是训练数据的均值和标准差，用于对测试数据进行归一化处理，即将 X_test 进行标准化，得到 X_test_norm。 3. W1、b1、W2 和 ...

x(n)=(n+1)R4(4),h(n)+(4-n)R4(n)利用循环卷积函数计算下述4种情况下的x（n）,h(n)循环卷积 x(n)5h(n)matlab

n = 0:N-1; x = (n+1) .* ones(1, N); h = (4-n) .* ones(1, N) + [0, 1, 0, 0]; % 计算 x(n) * h(n) y1 = cconv(x, h, N); % 计算 h(n) * x(n) y2 = cconv(h, x, N); % 计算 x(n) ⊛ h(n) Y1 = ifft(fft(x) .* ...

用matlab语言生成一个带有周期性边界条件的，初始时刻车流密度为0.25，迭代公式为z(j,t+2)=z(j,t+1)-r^2*V*(p*(z(j+1,t)-z(j,t))+(1-p)*(z(j+2,t)-z(j+1,t)))+lambda2*r^2*V*(z(j+1,t+1)-2*(z(j,t+1)+z(j-1,t+1)));的时空演化图代码

z_{j,t+2} = z_{j,t+1} - r^2 V \left[ p (z_{j+1,t} - z_{j,t}) + (1-p) (z_{j+2,t} - z_{j+1,t}) \right] + \lambda_2 r^2 V (z_{j+1,t+1} - 2(z_{j,t+1}+z_{j-1,t+1})) $$ 其中 $z_{j,t}$ 表示时刻 $t$ 时第 $j$...

将这段代码变成用matlab实现#include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct Pos{ int p; int w; int s; int v; int Get(){ return p*8+w*4+s*2+v; } }; Pos Change(Pos a,int i){ if(i==0) a.p=abs(a.p-1); else if(i==1){ //商人和狼 if(a.p==a.w)a.w=abs(a.w-1); a.p=abs(a.p-1); } else if(i==2){ //商人和羊 if(a.p==a.s)a.s=abs(a.s-1); a.p=abs(a.p-1); } else { //商人和菜 if(a.p==a.v)a.v=abs(a.v-1); a.p=abs(a.p-1); } return a; } int Judge(Pos a) { if(a.p==a.s||(a.p==a.w&&a.w==a.v)) return true; return false; } int Judge(Pos a,Pos b){ if(a.w==b.w&&a.p==b.p&&a.s==b.s&&a.v==b.v ) return true; return false; } void GetLength(Pos start,Pos a,Pos *prev){ vector path; Pos p = a; path.push_back(p); while (!Judge(p,start)) { path.push_back(prev[p.Get()]); p = prev[p.Get()]; } cout << "Shortest path length: " << path.size()<< endl; cout << "Shortest path: \n"; for (int i = path.size() - 1; i >= 0; i--) { cout << "(" << path[i].p << "," << path[i].w << "," << path[i].s << "," << path[i].v << ") \n"; } cout << endl; } void BFS(Pos start, Pos goal, int* f) { queue q; int len = 0; Pos prev[16]; // 用于记录每个状态是由哪个状态转移而来 memset(f, 0, sizeof(f)); q.push(start); prev[start.Get()] = start; f[start.Get()] = 1; while (!q.empty()) { Pos a; a = q.front(); q.pop(); len++; if (Judge(a, goal)) { return GetLength(start,a,prev); } else { for (int i = 0; i < 4; i++) { Pos b; b = Change(a, i); if (Judge(b) && f[b.Get()] == 0) { q.push(b); f[b.Get()] = 1; prev[b.Get()] = a; // 记录当前状态是由哪个状态转移而来 } } } } } int main(){ int pathlength,f[16]; Pos start; Pos goal; start.p=0; start.s=0; start.w=0; start.v=0; goal.p=1; goal.s=1; goal.v=1; goal.w=1; for(int i=0;i<16;i++) f[i]=0; BFS(start,goal,f); return 0; }

for i = length(path):-1:1 disp(['(', num2str(path(i).p), ',', num2str(path(i).w), ',', num2str(path(i).s), ',', num2str(path(i).v), ')']); end end % 定义函数 BFS function BFS(start, goal, f) q = ...

B = (A - repmat(minA,10,1)) ./ repmat(maxA-minA,10,1);这个

是一个对矩阵A进行归一化的操作，其中minA和maxA分别为矩阵A每一列的最小值和最大值，repmat函数是将minA和maxA复制成10行1列的矩阵，然后进行元素相除操作，得到B矩阵。B矩阵中每个元素的值都在0到1之间，表示归一...

POS = repmat((var_max-var_min)',Np,1).*rand(Np,nVar) + repmat(var_min',Np,1)

这段代码是使用MATLAB中的repmat函数、rand函数和矩阵运算，生成一个大小为Np×nVar的矩阵POS，其中每个元素是在var_min和var_max范围内的随机数。 具体的解释如下： 1. (var_max-var_min)'表示将(var_max-var_...

%生成随机二进制码 bits = randi([0 1],1,N); %二进制编码到4-PAM符号映射 for k=1:length(bits)/2 if bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==0 symbols(k)=-3; elseif bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==1 symbols(k)=-1; elseif bits(2*k-1)==1 && bits(2*k)==1 symbols(k)=3; else symbols(k)=1; end end %计算AWGN噪声样本标准差 EsN0 = 10^(EsN0/10); N0 = 1/(2*R*EsN0); sigma = sqrt(N0/2); %生成AWGN噪声向量，与信号相加即可 noise = sigma*randn(1,length(symbols)); received = symbols + noise; local_code = [-3 0; -1 -2; 1 2; 3 0]; %相关器输出 for k=1:N/2 r = received(2*k-1:2*k); correlations = sum(repmat(r,4,1).*local_code,2); [Y, I] = max(correlations); decisions(k) = local_code(I,1); end %统计错误个数 num_errors = sum(abs(decisions-symbols(1:length(decisions)))>0); %计算误码率和误符号率 bit_error_rate = num_errors/N; symbol_error_rate = bit_error_rate/log2(M); %绘制误码率曲线 figure(1); semilogy(EsN0dB,theory_ber,'k-',EsN0dB,BER,'ro'); axis([0 15 1e-6 1]) xlabel('E_s/N_0 (dB)'); ylabel('BER'); legend('Theoretical','Simulation');

这段代码是用来模拟基于4-PAM调制的数字通信系统，并计算误码率和误符号率的。其中，随机生成长度为N的二进制码，将其映射到4-PAM符号集合中，然后加入AWGN噪声，接收端对接收到的信号进行相关运算，得到最接近的...

data_norm = (data - repmat(min(data), size(data, 1), 1))./repmat(range(data), size(data, 1), 1);

First, it subtracts the minimum value of each column from all the values in that column using repmat(min(data), size(data, 1), 1). This creates a matrix of the same size as the original data matrix,...

将下面matlab代码function [channel] = preRun(acqResults, settings)%% Initialize all channels ================================================ channel = []; % Clear, create the structure channel.PRN = 0; % PRN number of the tracked satellite channel.acquiredFreq = 0; % Used as the center frequency of the NCO channel.codePhase = 0; % Position of the C/A start channel.codeFreq = 0; % Used as the center frequency of the code NCO channel.status = '-'; % Mode/status of the tracking channel % "-" - "off" - no signal to track % "T" - Tracking state %--- Copy initial data to all channels ------------------------------------ channel = repmat(channel, 1, settings.numberOfChannels); %% Copy acquisition results =============================================== %--- Sort peaks to find strongest signals, keep the peak index information [~, PRNindexes] = sort(acqResults.peakMetric, 2, 'descend'); %--- Load information about each satellite -------------------------------- % Maximum number of initialized channels is number of detected signals, but % not more as the number of channels specified in the settings. for ii = 1:min([settings.numberOfChannels, sum(acqResults.carrFreq ~= 0)]) channel(ii).PRN = PRNindexes(ii); channel(ii).acquiredFreq = acqResults.carrFreq(PRNindexes(ii)); channel(ii).codePhase = acqResults.codePhase(PRNindexes(ii)); channel(ii).codeFreq = settings.codeFreqBasis + ... (channel(ii).acquiredFreq - settings.IF)/... settings.carrFreqBasis * settings.codeFreqBasis; % Set tracking into mode (there can be more modes if needed e.g. pull-in) channel(ii).status = 'T'; end转成python

PRNindexes = np.argsort(acqResults['peakMetric'])[::-1] # Load information about each satellite # Maximum number of initialized channels is number of detected signals, but # not more as the ...

repmat(-.1,sz)

repmat 函数是用来复制和重复矩阵的，它的第一个输入参数是要重复的矩阵或者向量，第二个输入参数是重复的次数，可以是一个向量或者一个矩阵，表示每个维度的重复次数。在这里，-.1 是要重复的元素，sz 是重复的次数...

signal_rx = signal_rx + exp(-1j*2*pi*fc*tau(i))*signal_tx_delayed.*exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i)));矩阵维度不一致怎么改

signal_rx = signal_rx + repmat(exp(-1j*2*pi*fc*tau(i)), size(signal_tx_delayed)) .* signal_tx_delayed .* repmat(exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i))), size(signal_tx_delayed));

CPT3 = zeros([1,21^7],'single'); A = reshape(1:21^6,21,21,21,21,21); A = reshape(A,[],1); p3 = repmat(1:21,1,21^5); p4 = repmat(1:21^2,1,21^3); p5 = repmat(1:21^3,1,21^2); p6 = repmat(1:21^4,1,21); p7 = repmat(1:21^5,1,21); p8 = 1:21^6; A1 = p4 - (p3-1)*21; A2 = p5 - (p4-1)*21; A3 = p6 - (p5-1)*21; A4 = p7 - (p6-1)*21; A5 = p8 - (p7-1)*21; h = min([p3;A1;A2;A3;A4;A5]); CPT3(1,(h-1)*21^6+p8) = 1;

具体来说，这个表格用于计算一个长度为 7 的序列，其中每个元素都可以取值为 1 到 21 中的任意一个数。输入序列的前 6 个元素决定了输出序列的前 6 个元素，而输出序列的第 7 个元素则由输入序列的所有元素共同决定...

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在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互
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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"