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

时间: 2023-07-24 08:12:00 浏览: 130
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lyapunov_wolf.zip_Lyapunov指数_lyapunov_wolf_tau-p_wolf_时间延迟

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根据你提供的代码，signal_tx_delayed 是一个向量，而 exp(-1j*2*pi*fc*tau(i)) 和 exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i))) 分别是一个标量和一个与 signal_tx_delayed 维度相同的向量。因此，这些向量之间的乘积需要进行逐元素相乘，可以使用点乘运算符 .*。 如果矩阵 signal_tx_delayed 的维度与 exp(-1j*2*pi*fc*tau(i)) 和 exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i))) 的维度不一致，可以使用 repmat 函数将标量扩展为与向量 signal_tx_delayed 维度相同的矩阵，例如： ``` 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)); ```
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\[ u(t) = K_P e(t) + K_I \int_{0}^{t} e(\tau)d\tau + K_D \frac{de(t)}{dt} \] 其中，\( K_P \)、\( K_I \) 和 \( K_D \) 分别为比例、积分和微分增益，\( e(t) \) 是系统误差。 **三、MATLAB中的PID控制器实现...

for i = 1:size(v_pre,1) dydt = (-(g_l + sum(W.*1./(1+ exp(-sigma'.*(v_pre(i,:)-mu')))',1)').*y_1 + g_l.*v_l + sum(W.*1./(1+ exp(-sigma'.*(v_pre(i,:)-mu')))'.*E,1)')./c_m; y(i,1) = y_1 + delta_t * dydt; y_1 = y(i,1); tau(i,1) =1./((g_l + sum(W.*1./(1+ exp(-sigma'.*(v_pre(i,:)-mu')))',1)')./c_m); end

具体来说，函数首先通过当前的输入信号和已知参数计算出膜电位 dydt，然后利用欧拉法进行数值积分，更新当前的状态 y_1 和时间常数 tau。其中，exp 函数代表自然指数函数，./ 表示矩阵中对应元素相除，* 表示矩阵...

t_max = max([2*R1/c, 2*R2/c]); % 最大回波时间 n = ceil(t_max * fs); tau = 1/fs; % 时间间隔 Doppler1 = 2*V1/lambda; % 目标1多普勒频移 Doppler2 = 2*V2/lambda; % 目标2多普勒频移 MTI_filter = exp(1j*2*pi*Doppler1*tau*(-n/2:n/2-1)) ... + exp(1j*2*pi*Doppler2*tau*(-n/2:n/2-1)); % 多普勒滤波器 echo_mti = conv(echo_compressed, MTI_filter, 'same');怎么画出echo_mti

t = linspace(-n/2*tau, n/2*tau, length(echo_mti)); % 画出实部和虚部的图像 figure; subplot(2,1,1); plot(t, real(echo_mti)); title('Real part of echo\_mti'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); ...

function [y_downsampled,tau]=neuron(v_pre,delta_t,y_init,g_l,v_l,c_m,sigma,mu,W,E) y_1 = y_init; %[v_pre_resampled time_ref]= resample(v_pre,[1:size(v_pre,1)],1/delta_t); for i = 1:size(v_pre,1) dydt = (-(g_l + sum(W.*1./(1+ exp(-sigma'.*(v_pre(i,:)-mu')))',1)').*y_1 + g_l.*v_l + sum(W.*1./(1+ exp(-sigma'.*(v_pre(i,:)-mu')))'.*E,1)')./c_m; y(i,1) = y_1 + delta_t * dydt; y_1 = y(i,1); tau(i,1) =1./((g_l + sum(W.*1./(1+ exp(-sigma'.*(v_pre(i,:)-mu')))',1)')./c_m); end y_downsampled = resample(y,[1:size(v_pre,1)],1/1); %figure;plot(y) clear g_l v_l c_m sigma mu W E end

这是一个 Matlab 函数，其功能为模拟神经元的行为。...y_downsampled，时间常数 tau 等）。函数中包含了一些基本的运算，如矩阵乘法、求和、sigmoid 函数等，用于模拟神经元的膜电位变化及其对应的动作电位输出。

解释下这串代码：R=zeros(2*max_tau+1,L); for tau=-max_tau:max_tau x1=x; x2=wshift(1, x, tau); R(tau+1+max_tau,:)=exp(-1i*pi*((0:L-1)/L)*tau).*fft(para.*exp(-(x1-x2).^2/(2*kernelsize^2))/L);%

这个操作由 exp(-1i*pi*((0:L-1)/L)*tau).*fft(para.*exp(-(x1-x2).^2/(2*kernelsize^2))/L) 完成。 循环结束后，自相关矩阵 R 将包含不同时间延迟下的自相关结果。每一行对应一个时间延迟，从 -max_tau 到 ...

% 设置参数 N = 1024; % 采样点数 T = 1e-6; % 采样间隔 f0 = 2e9; % 载波频率 v = 50; % 目标速度 fc = 10e6; % 调频带宽 tau = [0.1e-6, 0.3e-6]; % 多径时延 A = [1, 0.5]; % 多径幅度 phi = [0, pi/2]; % 多径相位 % 生成信号 t = linspace(0, T*N, N); s = zeros(1, N); for k = 1:length(tau) s = s + A(k)*exp(1i*2*pi*(f0*t + fc*((v*t-tau(k)).^2)/2 + phi(k))); end % 基于MP分路径的多普勒估计方法 L = 10; % 多径个数 M = 20; % MP迭代次数 R = zeros(1, L); for l = 1:L r = s.*exp(-1i*2*pi*f0*tau(l)); % 去除多径时延 for m = 1:M R(l) = R(l) + sum(r); % 叠加MP分路径 r = r - R(l)*exp(1i*2*pi*f0*t); % 去除当前MP分路径 end end v_est = -fc/(4*pi*N*T)*angle(R); % 多普勒频移估计这段代码有错误，Index exceeds the number of array elements. Index must not exceed 2. 出错 untitled221 (第 23 行) r = s.*exp(-1i*2*pi*f0*tau(l)); % 去除多径时延

具体来说，是因为 tau 变量中定义的多径时延个数大于了 A 和 phi 变量中定义的多径幅度和相位个数，导致在对应的索引位置上访问了不存在的元素。 解决这个问题的方法是，保证 tau、A 和 phi 变量中定义的多径个数...

又出现一个新的错误 矩阵维度必须一致。 出错 tempgpt (line 37) fake_signal(j,:) = fake_signal(j,:) .* exp(-1j*4*pi*fc*(tau+j/Fs)); % 生成虚假信号

这个错误可能是因为 fake_signal 和 exp(-1j*4*pi*fc*(tau+j/Fs)) 的维度不匹配导致的。你可以将 fake_signal 的维度改为 [N_samples, length(t)]，以匹配 exp(-1j*4*pi*fc*(tau+j/Fs)) 的维度，如下所示...

解释下这段代码：R=zeros(2max_tau+1,L); for tau=-max_tau:max_tau x1=x; x2=wshift(1, x, tau); R(tau+1+max_tau,:)=exp(-1ipi*((0:L-1)/L)*tau).*fft(para.exp(-(x1-x2).^2/(2kernelsize^2))/L);%！！！ % r( tau + max_tau + 1,:)=para.exp(-(x1-x2).^2/(2kernelsize^2))/L; endaS=(fft(R)); aS=aS(:,1:L_upper); PSD1=abs(aS(:,1));

3. 计算权重系数 exp(-1i*pi*((0:L-1)/L)*tau)，其中 (0:L-1)/L 是一个表示频率的向量，乘以 tau 后与时间延迟匹配。 4. 计算自相关函数的傅里叶变换。这里使用了 para.exp(-(x1-x2).^2/(2*kernelsize^2))/L...

#include <stdio.h> #include <math.h> #define PI 3.14159265358979323846 double doubleGaussianPulse(double t, double A, double Tc, double Tau1, double Tau2); int main() { double A = 1; // 幅值 double Tau1 = 0.1e-9; // 时间常数1 double Tau2 = 0.15e-9; // 时间常数2 double Tc = 1e-9; // 中心时间 double T = 4 * Tau2; // 信号总时长 double dt = 0.01e-9; // 时间步长 int n = (int)(T / dt); // 时间点数 double t, y; for (int i = 0; i < n; i++) { t = i * dt +Tc-T/2; // 计算当前时间 if (t >= Tc - 2 * Tau2 && t <= Tc + 2 * Tau2) { y = doubleGaussianPulse(t, A, Tc, Tau1, Tau2); // 双高斯单极脉冲信号 } else { y = 0; // 在中心时间附近以外的区域信号为0 } printf("%f\n", y); } return 0; } double doubleGaussianPulse(double t, double A, double Tc, double Tau1, double Tau2) { double y; y = A * Tau2 / (Tau1 - Tau2) * exp(-(t - Tc) * (t - Tc) / (Tau1 * Tau1)) - A * Tau1 / (Tau2 - Tau1) * exp(-(t - Tc) * (t - Tc) / (Tau2 * Tau2)); return y; }

这是一个 C 语言程序，实现了一个双高斯单极脉冲信号的生成和输出。...程序中使用了一些预定义的常量，如 PI 和时间步长 dt，以及一些用户定义的参数，如幅值 A 和时间常数 Tau1 和 Tau2。您有什么问题需要我解答吗？

function [v_final]=Closed_form_solution_neuron(neuron_number,v_pre,delta_t,y_init,g_l,v_l,c_m,sigma,mu,W,E) y_1 = y_init; %[v_pre_resampled time_ref]= resample(v_pre,[1:size(v_pre,1)],1/delta_t); time = 0:delta_t:(size(v_pre{neuron_number},1)*delta_t)-delta_t; time = time'; v_connections_pre = zeros(size(v_pre{neuron_number},1),1); %tau = (y_1 - sum(E)).*exp(-time'.*[(g_l(1,1)./c_m(1,1)) + sum([W.*1./(exp(-sigma.*(v_pre{neuron_number}'-mu))+1)],1)./c_m(1,1)]); %v_final = tau.*sum(1./(exp(sigma.*(v_pre{neuron_number}'-mu))+1).^W,1)+sum(v_l(1,1)+E); for i=1:size(v_pre{neuron_number},2) v_connections(:,i) = (y_1 - E(i,1)).* exp(-time.*[(g_l(1,1)./c_m(1,1)) + [W(i)*1./(exp(-sigma(i,1).*(v_pre{neuron_number}(:,i)-mu(i,1)))+1)]/c_m(1,1)]).*(1./(exp(sigma(i,1).*(v_pre{neuron_number}(:,i)-mu(i,1)))+1).^W(i))+E(i); %v_connections(:,i) = (y_1 - E(i,1)).* exp(-time.*[(g_l(1,1)./c_m(1,1))]).*(1./(exp(sigma(i,1).*(v_pre{neuron_number}(:,i)-mu(i,1)))+1).^W(i))+E(i); v_final = v_connections_pre + v_connections(:,i); v_connections_pre = v_final; end %v_final = v_final + v_l(1,1); clear g_l v_l c_m sigma mu W E time v_connections

这段代码实现了一个神经元模型的闭合解析解法，输入参数包括预先记录的外部电压v_pre，时间间隔delta_t，初始状态y_init，以及神经元模型的参数g_l, v_l, c_m, sigma, mu, W和E。其中，g_l是静息电导，v_l是静息电位...

S = S + Z .* exp(1j * 4 * pi * fc * tau) .* rectangle((t(n) - tau) * PRF);输入参数必须为参数-值对组。每个参数名称必须后跟相应的值。怎么改

S = Z .* exp(1j * 4 * pi * fc * tau) .* rectangle((t - tau) * PRF); end 然后，您可以通过将参数和对应的值作为输入来调用此函数，例如： S = calc_S(Z, fc, tau, t(n), PRF); 这样，您就可以...

signalnumber=10000;%信号长度 uncertainsignal=rand(1,signalnumber); signal=sign(uncertainsignal-0.5);%映射星座图 h1=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau1,pdf1);%瑞利信道 h1 h1.StorePathGains=1;%瑞利信道各多径加权系数标志 filter(h1,signal);%瑞利信道作用于信号 h1PathGains=sqrt(1/M).*sum(h1.PathGains,2);%每一个信号点的平均加权系数 h1PathGains=h1PathGains';%转置 signal1=h1PathGains.*signal; h2=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau2,pdf2);%瑞利信道 h2 h2.StorePathGains=1; filter(h2,signal); h2PathGains=sqrt(1/N).*sum(h2.PathGains,2); h2PathGains=h2PathGains'; signal2=h2PathGains.*signal; mu=0;%噪声均值 for k = 1:length(Eb_N0_dB) SNR=10^(0.1*Eb_N0_dB(k)); N0=Eb/SNR; sigma=sqrt(N0/2);%求标准差 noise=mu+sigma*randn(1,signalnumber);%高斯白噪声 signal1_noise=signal1+noise; signal2_noise=signal2+noise; %最大比值合并 n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability3 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal3 = zeros(1, n); MRC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)+signal2_noise.*conj(h2PathGains); judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1; judge_signal2(real(MRC_signal)>0)=+1; errorbit_number2=length(find(judge_signal2-signal)); error_probability2(k)=errorbit_number2/length(signal); %选择式合并 SC if sum(abs(signal1_noise)) > sum(abs(signal2_noise)) choose_signal=real(signal1_noise./h1PathGains); else choose_signal=real(signal2_noise./h2PathGains); end judge_signal1(choose_signal<=0)=-1; judge_signal1(choose_signal>0)=+1; errorbit_number1=length(find(judge_signal1-signal)); error_probability1(k)=errorbit_number1/length(signal); %等增益合并 EGC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)./abs(h1PathGains)+signal2_noise.*con; j(h2PathGains)./abs(h2PathGains); judge_signal3(real(EGC_signal)<=0)=-1; judge_signal3(real(EGC_signal)>0)=+1; errorbit_number3=length(find(judge_signal3-signal)); error_probability3(k)=errorbit_number3/length(signal); end hold on semilogy(Eb_N0_dB,error_probability,'*');%经过 AWGN 信道的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability1,'o');%选择式合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability2,'s');%最大比值合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability3,'+');%等增益合并的误码率曲线 xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率'); title('BPSK 瀑布图'); legend('AWGN','SC','MRC','EGC'); hold off

2. 在选择式合并 SC 的部分，代码中的 abs(h1PathGains) 和 abs(h2PathGains) 应该改为 abs(h1PathGains) 和 abs(h2PathGains)，否则会报错。 3. 在选择式合并 SC 部分，判断选择哪条信道的代码实现可能...

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调：%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

这个问题是一个MATLAB代码错误，请先检查你的输入音频文件是否存在，并且检查你在函数调用yin()时传递的参数是否正确。...这里增加了一个转置操作，以使得acf_recip(1:end-i+1)和acf(i:end)的大小相同。

将这一行代码的左右两侧元素重塑为一致的，再进行赋值操作，echo_cleaned(tau + (1:N)) = echo_cleaned(tau + (1:N)) + 0.1 * (watermark_bits == 0) - 0.1 * (watermark_bits == 1);

假设左侧为 echo_cleaned(tau + (1:N))，右侧为 echo_cleaned(tau + (1:N)) + 0.1 * (watermark_bits == 0) - 0.1 * (watermark_bits == 1)。 我们可以使用reshape函数将右侧的表达式重塑为和左侧相同的形状，如下...

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, dilation): super(ResidualBlock, self).init() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU() ) self.attention = nn.Sequential( nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) self.downsample = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) if in_channels != out_channels else None def forward(self, x): residual = x out = self.conv(x) attention = self.attention(out) out = out * attention if self.downsample: residual = self.downsample(residual) out += residual return out class VMD_TCN(nn.Module): def init(self, input_size, output_size, n_k=1, num_channels=16, dropout=0.2): super(VMD_TCN, self).init() self.input_size = input_size self.nk = n_k if isinstance(num_channels, int): num_channels = [num_channels*(2**i) for i in range(4)] self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.utils.weight_norm(nn.Conv1d(input_size, num_channels[0], kernel_size=1))) for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(1) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.w = nn.Sequential(nn.Conv1d(num_channels[-1], num_channels[-1], kernel_size=1), nn.Sigmoid()) # 特征融合 门控系统 # self.fc1 = nn.Linear(output_size * (n_k + 1), output_size) # 全部融合 self.fc1 = nn.Linear(output_size * 2, output_size) # 只选择其中两个融合 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # self.weight_fc = nn.Linear(num_channels[-1] * (n_k + 1), n_k + 1) # 置信度系数，对各个结果加权平均 软投票思路 def vmd(self, x): x_imfs = [] signal = np.array(x).flatten() # flatten()必须加上 否则最后一个batch报错size不匹配！ u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha=512, tau=0, K=self.nk, DC=0, init=1, tol=1e-7) for i in range(u.shape[0]): imf = torch.tensor(u[i], dtype=torch.float32) imf = imf.reshape(-1, 1, self.input_size) x_imfs.append(imf) x_imfs.append(x) return x_imfs def forward(self, x): x_imfs = self.vmd(x) total_out = [] # for data in x_imfs: for data in [x_imfs[0], x_imfs[-1]]: out = data.transpose(1, 2) for layer in self.layers: out = layer(out) out = self.pool(out) # torch.Size([96, 56, 1]) w = self.w(out) out = w * out # torch.Size([96, 56, 1]) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) total_out.append(out) total_out = torch.cat(total_out, dim=1) # 考虑w1total_out[0]+ w2total_out[1],在第一维，权重相加得到最终结果，不用cat total_out = self.dropout(total_out) output = self.fc1(total_out) return output优化代码

in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) 4. 不建议在forward()...

下面的代码会报错：错误使用surf Z必须为矩阵，解决这个错误：% 定义 V 形调频信号 f0 = 5e6; % 起始频率 bw = 1e6; % 带宽 t = 0:1e-8:1e-5; % 时间 K = bw / t(end); % 调制系数 f = f0 + K * abs(t - t(end) / 2); % 频率 % 生成脉冲响应 c = 3e8; % 光速 tau = 2 * 5e-5; % 脉冲宽度 R0 = 5000; % 目标距离 t0 = 2 * R0 / c; % 往返时间 h = exp(-1i * 2 * pi * f * t0) .* rectpuls(t - t0 / 2, tau); % 进行 FFT NFFT = 2^nextpow2(length(h)); H = fft(h, NFFT); f_axis = linspace(-1/2, 1/2, NFFT) * 1e-3; % 频率轴 % 生成三维曲面并绘制 figure; surf(f_axis, t, abs(fftshift(H, 1))); xlabel('频率 (kHz)'); ylabel('时间 (s)'); zlabel('幅度'); title('V 形调频信号经过模糊度处理的脉冲三维曲面');

这个错误通常是由于 surf 函数的输入矩阵大小与 f_axis、t 和 abs(fftshift(H, 1)) 的大小不匹配导致的。这可能是因为 H 的 fftshift 操作未能正确地对齐 f_axis 和 t 轴。为了解决这个问题，你可以...

分析以下代码，并且为其作注释：% clear all % clc global m l g m = 2; l = 1; g = 9.8; [t,y] = ode45(@odeBai,[0 10],[-1;0]); figure(1); plot(t,y(:,1),'-.',t,y(:,2),'-.'); grid on figure(2); x0 = 0; y0 = 0; v = VideoWriter('Pen.avi'); open(v); for k=1:200:size(t) x1=l*cos(y(k,1)); y1=l*sin(y(k,1)); link1_x=[0,x1]; link1_y=[0,y1]; line(link1_x,link1_y,'linewidth',2,'color','b') axis equal axis([-1.55 1.55 -1.55 0.55]) grid on; hold on; plot(x0,y0,'o','linewidth',5,'color','r'); frame = getframe(gcf); writeVideo(v,frame); clf; end close(v); function dy = odeBai(t,y) dy = zeros(2,1); tau = PIDController(t,y); dy(1) = y(2); dy(2) = -3 * g / ( m * l )*sin(y(1)) + 3 * tau /(1*1*1); end function tau=PIDController(t,y) % 目标状态 y1_desire = -pi/3; y2_desire = 0; % 控制增益 Kp = 1000; Kd = 500; % 控制力矩 tau = Kp*(y1_desire-y(1))+Kd*(y2_desire-y(2)); end

[t,y] = ode45(@odeBai,[0 10],[-1;0]); % 使用ode45求解微分方程组，得到时间和状态变量的值 figure(1); plot(t,y(:,1),'-.',t,y(:,2),'-.'); grid on % 绘制单摆的状态变化曲线 figure(2); x0 = 0; y0 = 0; ...

syms alpha w cm A tau delt gamma k pim1=((alpha-w)*(cm-w+(A*tau)-(delt*tau))/((gamma^2)-2))-(k*(tau^2))；对pim1中的w和tau求一阶偏导，并令其为零，matlab实现

pim1 = ((alpha - w) * (cm - w + A * tau - delt * tau))./(gamma^2 - 2) - k * tau^2; % 求w的一阶偏导数 dw_pim1 = diff(pim1, w); % 求tau的一阶偏导数 dtau_pim1 = diff(pim1, tau); % 让偏导数等于0，找到...

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基于 DirectX 的覆盖层，用于绘制内存中的值d2rhud与https://github.com/Sh0ckFR/Universal-Dear-ImGui-Hook类似，但稍微清理了一下并使用vcpkg进行依赖管理。Stat Display 代码可以在 plugin/sample/sample.cpp 中编辑字体加载可以在 D3D12Hook.cpp 中编辑感谢 scizzydo 提供的调整大小逻辑和dschu012提供的 D2R 基本配置。
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MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

资源摘要信息:"MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是用于MATLAB开发环境下创建多帧彩色图像阴影的一个实用工具。该函数是MULTI_FRAME_VIEW函数的扩展版本，主要用于处理彩色和灰度图像，并且能够为多种帧创建图形阴影效果。它适用于生成2D图像数据的体视效果，以便于对数据进行更加直观的分析和展示。MULTI_FRAME_VIEWRGB 能够处理的灰度图像会被下采样为8位整数，以确保在处理过程中的高效性。考虑到灰度图像处理的特异性，对于灰度图像建议直接使用MULTI_FRAME_VIEW函数。MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数的参数包括文件名、白色边框大小、黑色边框大小以及边框数等，这些参数可以根据用户的需求进行调整，以获得最佳的视觉效果。" 知识点详细说明： 1. MATLAB开发环境：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是为MATLAB编写的，MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等场合。在进行复杂的图像处理时，MATLAB提供了丰富的库函数和工具箱，能够帮助开发者高效地实现各种图像处理任务。 2. 图形阴影（Shadowing）：在图像处理和计算机图形学中，阴影的添加可以使图像或图形更加具有立体感和真实感。特别是在多帧视图中，阴影的使用能够让用户更清晰地区分不同的数据层，帮助理解图像数据中的层次结构。 3. 多帧（Multi-frame）：多帧图像处理是指对一系列连续的图像帧进行处理，以实现动态视觉效果或分析图像序列中的动态变化。在诸如视频、连续医学成像或动态模拟等场景中，多帧处理尤为重要。 4. RGB 图像处理：RGB代表红绿蓝三种颜色的光，RGB图像是一种常用的颜色模型，用于显示颜色信息。RGB图像由三个颜色通道组成，每个通道包含不同颜色强度的信息。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，可以处理彩色图像，并生成彩色图阴影，增强图像的视觉效果。 5. 参数调整：在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，用户可以根据需要对参数进行调整，比如白色边框大小（we）、黑色边框大小（be）和边框数（ne）。这些参数影响着生成的图形阴影的外观，允许用户根据具体的应用场景和视觉需求，调整阴影的样式和强度。 6. 下采样（Downsampling）：在处理图像时，有时会进行下采样操作，以减少图像的分辨率和数据量。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，灰度图像被下采样为8位整数，这主要是为了减少处理的复杂性和加快处理速度，同时保留图像的关键信息。 7. 文件名结构数组：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数使用文件名的结构数组作为输入参数之一。这要求用户提前准备好包含所有图像文件路径的结构数组，以便函数能够逐个处理每个图像文件。 8. MATLAB函数使用：MULTI_FRAME_VIEWRGB函数的使用要求用户具备MATLAB编程基础，能够理解函数的参数和输入输出格式，并能够根据函数提供的用法说明进行实际调用。 9. 压缩包文件名列表：在提供的资源信息中，有两个压缩包文件名称列表，分别是"multi_frame_viewRGB.zip"和"multi_fram_viewRGB.zip"。这里可能存在一个打字错误："multi_fram_viewRGB.zip" 应该是 "multi_frame_viewRGB.zip"。需要正确提取压缩包中的文件，并且解压缩后正确使用文件名结构数组来调用MULTI_FRAME_VIEWRGB函数。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
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在Flow-3D中如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

要在Flow-3D中设定合适的边界条件和进行精确的网格划分，首先需要深入理解水利工程的具体需求和流体动力学的基本原理。推荐参考《Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分》，这份资料详细介绍了如何设置工作目录，创建模拟文档，以及进行网格划分和边界条件设定的全过程。 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) 在设置边界条件时，需要根据实际的水利工程项目来确定，如在模拟渠道流动时，可能需要设定速度边界条件或水位边界条件。对于复杂的
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XKCD Substitutions 3-crx插件：创新的网页文字替换工具

资源摘要信息: "XKCD Substitutions 3-crx插件是一个浏览器扩展程序，它允许用户使用XKCD漫画中的内容替换特定网站上的单词和短语。XKCD是美国漫画家兰德尔·门罗创作的一个网络漫画系列，内容通常涉及幽默、科学、数学、语言和流行文化。XKCD Substitutions 3插件的核心功能是提供一个替换字典，基于XKCD漫画中的特定作品（如漫画1288、1625和1679）来替换文本，使访问网站的体验变得风趣并且具有教育意义。用户可以在插件的选项页面上自定义替换列表，以满足个人的喜好和需求。此外，该插件提供了不同的文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换，旨在通过不同的视觉效果吸引用户对变更内容的注意。用户还可以将特定网站列入黑名单，防止插件在这些网站上运行，从而避免在不希望干扰的网站上出现替换文本。" 知识点: 1. 浏览器扩展程序简介： 浏览器扩展程序是一种附加软件，可以增强或改变浏览器的功能。用户安装扩展程序后，可以在浏览器中添加新的工具或功能，比如自动填充表单、阻止弹窗广告、管理密码等。XKCD Substitutions 3-crx插件即为一种扩展程序，它专门用于替换网页文本内容。 2. XKCD漫画背景： XKCD是由美国计算机科学家兰德尔·门罗创建的网络漫画系列。门罗以其独特的幽默感著称，漫画内容经常涉及科学、数学、工程学、语言学和流行文化等领域。漫画风格简洁，通常包含幽默和讽刺的元素，吸引了全球大量科技和学术界人士的关注。 3. 插件功能实现： XKCD Substitutions 3-crx插件通过内置的替换规则集来实现文本替换功能。它通过匹配用户访问的网页中的单词和短语，并将其替换为XKCD漫画中的相应条目。例如，如果漫画1288、1625和1679中包含特定的短语或词汇，这些内容就可以被自动替换为插件所识别并替换的文本。 4. 用户自定义替换列表： 插件允许用户访问选项页面来自定义替换列表，这意味着用户可以根据自己的喜好添加、删除或修改替换规则。这种灵活性使得XKCD Substitutions 3成为一个高度个性化的工具，用户可以根据个人兴趣和阅读习惯来调整插件的行为。 5. 替换样式与用户体验： 插件提供了多种文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换。每种样式都有其特定的用户体验设计。无提示替换适用于不想分散注意力的用户；带下划线的替换和高亮显示替换则更直观地突出显示了被替换的文本，让更改更为明显，适合那些希望追踪替换效果的用户。 6. 黑名单功能： 为了避免在某些网站上无意中干扰网页的原始内容，XKCD Substitutions 3-crx插件提供了黑名单功能。用户可以将特定的域名加入黑名单，防止插件在这些网站上运行替换功能。这样可以保证用户在需要专注阅读的网站上，如工作相关的平台或个人兴趣网站，不会受到插件内容替换的影响。 7. 扩展程序与网络安全： 浏览器扩展程序可能会涉及到用户数据和隐私安全的问题。因此，安装和使用任何第三方扩展程序时，用户都应该确保来源的安全可靠，避免授予不必要的权限。同时，了解扩展程序的权限范围和它如何处理用户数据对于保护个人隐私是至关重要的。 通过这些知识点，可以看出XKCD Substitutions 3-crx插件不仅仅是一个简单的文本替换工具，而是一个结合了个人化定制、交互体验设计以及用户隐私保护的实用型扩展程序。它通过幽默风趣的XKCD漫画内容为用户带来不一样的网络浏览体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
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在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

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