x = self.slicer_layer(x) self.layers_outputs.append(x)

时间: 2024-05-30 17:10:12 浏览: 10
这两行代码在神经网络中的作用是将输入的张量 `x` 进行切片操作,并将切片后的结果保存到 `self.layers_outputs` 列表中。其中,`self.slicer_layer` 是一个切片层,可以将输入张量按照指定的切片索引进行分割。这里的切片索引就是上一个问题中计算得到的 `self.output_slice_index`。 这个操作的目的是为了方便后续的处理。因为输出张量需要分割成两部分,前半部分用于计算损失函数,后半部分用于生成下一个时刻的预测结果,所以需要在每个时刻都将输出张量进行分割,并保存到 `self.layers_outputs` 列表中。这样,当需要计算损失函数或者生成预测结果时,只需要从 `self.layers_outputs` 中取出相应的张量即可。
相关问题

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

以下是添加噪声后的修改代码: clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10^(-SNRdB/10)+noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y = H*x; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'*H+sigma2*diag(ones(1,2)))*H'; X_tilde = W*y; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end

clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

这是一段 Matlab 代码,以下是对其的注释: ``` % 清空所有变量、关闭所有图形窗口、清空命令行窗口、开始计时 clear all; close all; clc; tic % 设置模拟参数 its_option = 2; % 暂时不知道其含义 noise_option = 1; % 噪声选项,1表示添加高斯白噪声,0表示不添加 raw_bit_len = 2592-6; % 原始比特长度,不包括尾部比特 interleaving_num = 72; % 扰码器长度 deinterleaving_num = 72; % 解扰码器长度 N_frame = 1e4; % 帧数 SNRdBs = [0:2:20]; % 信噪比范围 sq05 = sqrt(0.5); % sqrt(0.5)的值 bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况 obe_target = 500; % 最大误比特数目 BER_target = 1e-3; % 误比特率目标 % 循环处理三种bits-option情况 for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); % 初始化误比特率 for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; % 信号功率 SNRdB = SNRdBs(i_SNR); % 当前信噪比 sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); % 方差 sigma = sqrt(sigma2/2); % 标准差 nobe = 0; % 误比特数目 for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); % 卷积编码 % 扰码器 interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); % 16QAM调制 x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 % 每81个时隙变化一次信道 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; % 信道传输 if noise_option == 1 % 添加高斯白噪声 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; % MMSE检测 K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); % 16QAM解调 temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; % 16QAM解调映射 end % 解扰码器 deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); % Viterbi译码 % 统计误比特数目 for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); % 计算误比特率 fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end % 画图 figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on; end % 结束计时 toc ``` 注释解释: - `%` 表示单行注释,用于注释代码的某一行。 - `clear all; close all; clc; tic` 表示清空所有变量、关闭所有图形窗口、清空命令行窗口、开始计时。 - `its_option = 2;` 表示设置模拟参数 `its_option`,但是没有注释说明其具体含义。 - `noise_option = 1;` 表示设置噪声选项,`1` 表示添加高斯白噪声,`0` 表示不添加。 - `raw_bit_len = 2592-6;` 表示设置原始比特长度,不包括尾部比特。 - `interleaving_num = 72;` 表示设置扰码器长度。 - `deinterleaving_num = 72;` 表示设置解扰码器长度。 - `N_frame = 1e4;` 表示设置帧数。 - `SNRdBs = [0:2:20];` 表示设置信噪比范围。 - `sq05 = sqrt(0.5);` 表示设置 sqrt(0.5) 的值。 - `bits_options = [0, 1, 2];` 表示设置三种 `bits-option` 情况。 - `obe_target = 500;` 表示设置最大误比特数目。 - `BER_target = 1e-3;` 表示设置误比特率目标。 - `for i_bits = 1:length(bits_options)` 开始循环处理三种 `bits-option` 情况。 - `switch bits_option` 根据 `bits-option` 的值选择不同的情况。 - `QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2);` 表示进行 16QAM 调制。 - `if rem(tx_time - 1, 81) == 0` 表示每 81 个时隙变化一次信道。 - `if noise_option == 1` 表示添加高斯白噪声。 - `x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2);` 表示进行 16QAM 解调。 - `temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)];` 表示进行 16QAM 解调映射。 - `received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved);` 表示进行 Viterbi 译码。 - `BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len);` 表示计算误比特率。 - `semilogy(SNRdBs, BER);` 表示画图,使用对数坐标轴。 - `toc` 表示结束计时。

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clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????,1:??????,2:?????? hoise_option=1; 8% 0:??????,1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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MySQL监控与预警:故障预防与快速响应

![MySQL监控与预警:故障预防与快速响应](https://www.tingyun.com/wp-content/uploads/2024/01/%E5%9F%BA%E8%B0%831-6.png) # 1. MySQL监控概述** MySQL监控是确保数据库系统稳定、高效运行的关键实践。通过监控,DBA可以及时发现并解决性能瓶颈、故障隐患,从而保障业务的正常运行。 MySQL监控涵盖了对系统、数据库和SQL层面的全面监控。它包括收集和分析各种性能指标,如CPU利用率、内存使用率、查询执行时间等,以了解数据库的运行状况。通过监控,DBA可以及时发现性能下降、资源瓶颈和异常行为,并采取措
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C语言MAKEU32函数

C语言中的MAKEU32函数用于将4个8位的字节转换为一个32位的无符号整数。该函数通常被用于网络编程、位操作等领域。 MAKEU32函数的实现方式如下: ```c unsigned int MAKEU32(unsigned char a, unsigned char b, unsigned char c, unsigned char d) { return ((unsigned int)a << 24) | ((unsigned int)b << 16) | ((unsigned int)c << 8) | (unsigned int)d; } ``` 该函数接收4个8位的字节
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智慧医院信息化+智能化系统建设方案.pptx

"该文件是关于2023年的智慧医院信息化与智能化系统建设方案,由郎丰利制作。方案涵盖了智慧医疗、智慧服务和智慧管理三大领域,旨在通过先进的信息技术提升医院的服务质量和效率。方案涉及到医院信息化的多个层面,包括应用层、展现层、支撑层、网络层等,并提出了智慧医疗、智慧管理和智慧服务的具体应用系统和组件。此外,还关注了安全防范和楼宇自动化等基础设施,以及综合运维管理平台的构建。" 智慧医院的建设方案涉及了以下几个核心知识点: 1. **智慧医院定义**:智慧医院是指拥有感知、分析、决策等多种能力的医院,能够根据各方需求提供智能化服务。它包含面向医务人员的“智慧医疗”、面向患者的“智慧服务”和面向医院管理的“智慧管理”。 2. **智慧医疗**:包括门急诊医生站、住院医生站、移动护士站、电子病历、药品订单、检验服务、支付服务、远程协同、检查服务等组件,实现临床诊疗的数字化和远程化。 3. **智慧服务**:涵盖患者就诊全流程,如健康码闸机、安防监控、日间手术系统、停车场管理、患者随访系统等,提高患者就医体验。 4. **智慧管理**:通过监测预警、辅助决策、数据大屏集中展现等手段优化医院运营,包括远程会诊、双向转诊、远程心电系统等,提升医疗服务效率。 5. **技术架构**:智慧医院的架构分为应用层、展现层、支撑层、网络层,其中数据中台和业务中台是关键,负责数据的统一接入、存储、治理和服务。 6. **基础设施**:包括安全防范系统(如视频监控、报警、巡查等)、楼宇设备控制系统(如空调、照明、漏水监测等)、能源计量和综合集成系统,确保医院安全和运行效率。 7. **综合运维管理平台**:整合所有系统的运维管理,确保整体系统的稳定性和安全性。 8. **设计理念**:智慧医院设计遵循顶层设计,注重系统间的整合和联动,以实现全方位的智能化。 9. **5G应用**:5G技术在手术示教、远程指导、医疗数据传输等方面发挥重要作用,提高医疗服务的实时性和远程可达性。 此方案全面描绘了智慧医院的蓝图,旨在通过信息化和智能化手段提升医疗服务的质量、安全和效率,推动医疗行业的现代化进程。