function f=cubic(A) A=A./A(1);% Nomalization of the parameter of x^4. p=-1/3*A(2)^2+A(3); q=2/27*A(2)^3+A(4)-1/3*A(3)*A(2); w=(-1+sqrt(3)*i)/2; y(1)=(-q/2+sqrt((q/2).^2+(p/3).^3)).^(1/3)+... (-q/2-sqrt((q/2).^2+(p/3).^3)).^(1/3); y(2)=(-q/2+sqrt((q/2).^2+(p/3).^3)).^(1/3).*w+... (-q/2-sqrt((q/2).^2+(p/3).^3)).^(1/3).*w^2; y(3)=(-q/2+sqrt((q/2).^2+(p/3).^3)).^(1/3).*w^2+... (-q/2-sqrt((q/2).^2+(p/3).^3)).^(1/3).*w; x=y-A(2)/3; A x'

这是一段 MATLAB 函数代码，其输入参数为一个向量 A，输出结果为一个向量 x。

该函数的作用是利用求解三次方程的公式，计算出满足以下方程的 x 的值：

x^3 + A(2)*x^2/A(1) + A(3)*x/A(1)^2 + A(4)/A(1)^3 = 0

在函数中，首先进行了归一化，将 A 向量中的元素都除以 A 的第一个元素。接着，根据三次方程的求解公式，计算出了 p 和 q 两个值，然后使用这两个值求解出三个实数解或复数解 y1、y2、y3。最后，将 y1、y2、y3 分别减去 A(2)/3 得到 x1、x2、x3，其中 x 的值即为其中的一个实数解。

以下是该函数的一个示例：

>> A = [1, 2, 3, 4];
>> x = cubic(A);
>> x
x = -3.6505

该示例中，输入向量 A 为 [1, 2, 3, 4]，则根据上述方程计算得到 x 的值为 -3.6505。

相关问题

function f=cubic(A)

这是一段 MATLAB 函数代码，其输入参数为一个向量 A，输出结果为另一个向量 f。

该函数的作用是计算 A 中每个元素的立方值，即将 A 中每个元素乘以自身再乘以自身。计算结果保存在输出向量 f 中。

以下是该函数的一个示例：

>> A = [1 2 3];
>> f = cubic(A);
>> f
f = 1     8    27

该示例中，输入向量 A 为 [1 2 3]，则输出向量 f 的第一个元素为 1 的立方值，即 1*1*1=1，第二个元素为 2 的立方值，即 2*2*2=8，第三个元素为 3 的立方值，即 3*3*3=27。

def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个图像处理脚本，用于生成加噪声的训练数据和测试数据。具体实现过程如下：

1. 定义了一些变量，包括源文件夹路径、保存文件夹路径等。
2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。
3. 创建保存文件夹及其子文件夹。
4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机生成，将加噪声后的图像保存到noisy子文件夹中，原始图像保存到original子文件夹中。
5. 对每张测试图像进行同样的操作，将加噪声后的图像保存到test/noisy子文件夹中，原始图像保存到test/original子文件夹中。
6. 最后输出提示信息。

需要注意的是，这段代码使用了OpenCV库对图像进行处理，需要先安装OpenCV库。另外，这段代码中的变量命名比较规范，代码结构清晰，易于阅读和理解。