judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1;

时间: 2024-02-16 13:02:16 浏览: 75
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SPOJ-2.zip_SPOJ_SPOJ-TRIKA.cpp_online judge_sPOJ-Solution_spoj2

根据您提供的代码，`judge_signal2`是一个变量名，而不是函数名。此代码行的含义是将 `real(MRC_signal)<=0` 的元素赋值为 `-1`，并将结果存储在名为 `judge_signal2` 的变量中。换句话说，这行代码将实部小于等于零的 MRC 信号元素视为负值，并将其标记为 `-1`，其他元素则保持不变。 需要注意的是，这行代码只是对 `judge_signal2` 变量进行了操作，而无法确定此变量在程序中的其他位置是否有其他作用。因此，需要考虑代码上下文来更好地理解它的用途。
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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...

judge_signal2赋值操作

具体来说，代码行 judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1; 中的 real(MRC_signal)<=0 是一个逻辑数组，其元素为 real(MRC_signal) 数组中每个元素是否小于等于零。然后，将逻辑数组中元素值为 1 的位置（即...

judge_signal2需要提前赋值

因此，在您提供的代码中，如果 judge_signal2 在此之前没有被定义或赋值，那么这行代码将会自动为其分配空间并将一些元素赋值为 -1。 需要注意的是，如果在此之前对 judge_signal2 进行了定义或赋值，那么这...

怎样为judge_signal2提前分配空间

judge_signal2 = zeros(1, n); 这将为 judge_signal2 创建一个大小为 1 x n 的全零数组。为 judge_signal2 分配空间后，就可以在程序中的其他位置对其进行赋值操作。 需要注意的是，如果在程序中的其他...

def __next_step(self, x, y): if not self.judge_colory: self.__history += 0 else: self.__history += 1 self.color = 1 if self.__history % 2 == 0 else 2 if self.start_ai_game: if self.ai_color == self.color: row,col = self.ai_stage(self.ai_game()[0],self.ai_game()[1]) else: col = round((x-self.__margin*2)/self.__cell_width) row = round((y-self.__margin*2)/self.__cell_width) stage_row = (y-self.__margin)-(self.__cell_width*row+self.__margin) stage_col = (x-self.__margin)-(self.__cell_width*col+self.__margin) if stage_col < stage_row: self.direct= 1 else: self.direct= 0 else: col = round((x - self.__margin * 2) / self.__cell_width) row = round((y - self.__margin * 2) / self.__cell_width) stage_row = (y - self.__margin) - (self.__cell_width * row + self.__margin) stage_col = (x - self.__margin) - (self.__cell_width * col + self.__margin) if stage_col < stage_row: self.direct = 1 else: self.direct= 0 if self.valide(row, col, self.direct): if self.__history % 4 == 0 or (self.__history + 2) % 4 == 0: self.__game_board.drew_turn(2) else: self.__game_board.drew_turn(1) self.add_logic(row, col, self.color) self.__game_board.draw_chess(row, col, self.color, self.direct) if self.judge_owner(row, col, self.color, self.direct): self.__game_board.drew_turn(self.judge_next(self.color)) for i in self.judge_owner(row, col, self.color, self.direct): x,y=self.draw_owner(i) self.__game_board.drew_owner(self.color, y, x) else: self.__game_board.drew_turn(self.color) self.judge_color(row, col, self.color, self.direct) print(self.logic_board_state) if 0 not in self.logic_board_owner: self.__game_board.pop_win(self.judge_winner())

否则，self.color为2。 接下来，根据游戏模式和当前颜色，确定下一步的行和列的值。如果是AI模式且轮到AI下棋，则调用ai_stage方法获取AI计算的行和列的值。否则，根据鼠标点击位置计算出行和列的值，并根据...

def __init__(self,cell_weith = 100 , n = 5, margin = 30): self.__margin = margin self.__cell_width = cell_weith self.__n = n self.logic_board_owner = [0]*((self.__n-1)*(self.__n-1)) self.logic_board_state = [[0]*(self.__n-1) for _ in range((self.__n-1)*(self.__n-1))] #[上，下，左，右] self.__history = 0 self.direct = 0 self.turelly_history = 0 self.ai_color = 1 self.color = 1 self.human_color = self.color self.start_ai_game = True self.judge_colory = False self.game_board = None

这是一个类的初始化方法，用于设置游戏的一些...- direct、turelly_history、ai_color、color、human_color、start_ai_game、judge_colory、game_board：一些其他的游戏变量。 这个方法没有返回值。

void TRCustomUserAutoTest(void (*TestFunction)(void),AutoTestSet_t *TestSet) { time_t rawtime; time_t work_min=0,wait_min=0,current_min=0,start_min=0; //????? struct tm *timeinfo,startTime; unsigned char work_status=0,testing_point=0; //<??????>---------------------------------------------------------------- time(&rawtime); timeinfo=localtime(&rawtime); startTime.tm_mday=timeinfo->tm_mday;//???? startTime.tm_hour=timeinfo->tm_hour;//???? startTime.tm_min=timeinfo->tm_min; start_min=startTime.tm_hour*60+startTime.tm_min;//???????00:00 ?? work_min=0;//????????0 work_status=0; for(testing_point=0;testing_point<TestSet->pTemperature_point;) { DATALOG_MSG= "TEST" ; time(&rawtime); timeinfo=localtime(&rawtime); if(work_status==0) //?? { Temperature=TestSet->pTemperature_table[testing_point]; work_status=0x55;//???????? wait_min=work_min+TestSet->pTemperature_wait_table[testing_point]+TestSet->pWenDukeeptime; SOCKET_INC { JUDGE_VARIABLE(SOCKET,TestSet->pTemperature_table[testing_point],-100,0xFFFFFFF,"temperature"); JUDGE_VARIABLE(SOCKET,timeinfo->tm_hour*1000+timeinfo->tm_min*10,0,0xFFFFFFF,"heat_up_time"); } } else { work_status=0; testing_point++; wait_min=work_min+TestSet->pTesttime; SOCKET_INC { JUDGE_VARIABLE(SOCKET,timeinfo->tm_hour*1000+timeinfo->tm_min*10,0,0xFFFFFFF,"test_time"); } } while(work_min<wait_min) { WAIT(1000mS); time(&rawtime); timeinfo = localtime(&rawtime); //????????? if(timeinfo->tm_mday>=startTime.tm_mday) { current_min=(timeinfo->tm_mday-startTime.tm_mday)*1440; //??????? current_min=current_min+(timeinfo->tm_hour*60+timeinfo->tm_min); } else //???? { break; } work_min=current_min-start_min; } if(work_status!=0) { TestFunction();//?????? } } }

这段代码是一个自动化测试函数，函数名为TRCustomUserAutoTest。它接受两个参数，一个是指向测试函数的指针，另一个是一个包含测试参数的结构体。 在函数内部，它定义了一些变量和结构体，包括时间相关的变量和...

list_num = [] * 100 sum = 0 n,a,b = map(int, input().split()) for i in range(n): list_num.append(input().split(' ')) list_num[i] = list(map(int, list_num[i])) def calculate_sum(n, a, b, sum, list_num): for i in range(n): sum = sum + judge(a, b, list_num[i]) return sum def calculate_w(a, b, list_): if (list_[0] <= 0): if (list_[2] < a): return list_[2] else: return a else: if (list_[2] < a): return list_[2] - list_[0] else: return a - list_[0] def calculate_l(a, b, list_): if (list_[1] <= 0): if (list_[3] < b): return list_[3] else: return b else: if (list_[3] < b): return list_[3] - list_[0] else: return b - list_[0] def calculate(a, b, list_): return calculate_w(a, b, list_) * calculate_l(a, b, list_) def judge(a, b, list_): if (list_[0] > 0 and list_[1] > 0 and list_[2] < a and list_[3] < b): return ((list_[2] - list_[0]) * (list_[3] - list_[1])) elif (list_[0] >= a or list_[1] >= b or list_[2] <= 0 or list_[3] <= 0): return 0 else: return calculate(a, b, list_) if __name__ == '__main__': print(calculate_sum(n, a, b, sum, list_num))转c++

else if (list_[0] >= a || list_[1] >= b || list_[2] <= 0 || list_[3] <= 0) { return 0; } else { return calculate(a, b, list_); } } int calculate_sum(int n, int a, int b, int sum, vector<vector...

df1_2['cut']=np.cumsum(df1_2['judge_wind']!=(['NONE']+df1_2['judge_wind'].loc[0:(len(df1_2)-2),].tolist()))

这段代码的作用是给DataFrame df1_2添加一列名为'cut'的列，列中的元素是对'judge_wind'列进行判断后得到的累加值。具体来说，它使用了numpy中的cumsum函数，对'judge_wind'列进行判断是否与前一个元素相同，如果...

function judge_timing_range(input real timing_range); real range; if(timing_range<1000) return range=timing_range*25; endfunction

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function void judge_timing_range(input real timing_range); real range; if(timing_range<1000) return range=timing_range*25; endfunction

这段代码中定义了一个函数，函数名为judge_timing_range，参数为实数类型的timing_range。函数的作用是判断timing_range是否小于1000，如果是则将其乘以25后返回结果，否则返回默认值range。具体实现如下： ...
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df1_2['cut']=np.cumsum(df1_2['judge_wind']!=(['NONE']+df1_2['judge_wind'].loc[0:(len(df1_2)-2),].tolist()))这段代码什么意思

这段代码的作用是为DataFrame添加一个名为"cut"的新列，其值是根据"judge_wind"列的变化而累积的。具体来说，它使用了...这样，每当"judge_wind"列的值发生变化时，累加和就会加1，从而实现了对"judge_wind"的分组。

def get_logic_pos(self,x,y): return (y-self.margin + self.cell_width//2)//self.cell_width, (x-self.margin + self.cell_width//2)//self.cell_width def judge_line(self,row,col,direct,chess_color): c = 1 for i in range(1,6): next_row, next_col = row + direct[0][0] * i, col + direct[0][1] * i if self.matrix[next_row][next_col] == chess_color: c +=1 else: break for i in range(1, 6): next_row, next_col = row + direct[1][0] * i, col + direct[1][1] * i if self.matrix[next_row][next_col] == chess_color: c +=1 else: break return c def judge(self,row,col,chess_color): for direct in [[(-1,0),(1,0)],[(0,-1),(0,1)],[(-1,1),(1,-1)],[(-1,-1),(1,1)]]: if self.judge_line(row,col,direct,chess_color) ==6: return chess_color if len(self.history) == self.n * self.n: return -1 return 0 def deal_with_judge(self, judge_result): if not judge_result: return if judge_result == 1: txt = 'Black Win' elif judge_result == 2: txt = 'White Win' elif judge_result == -1: txt = 'Draw Chess' self.gameboard.draw_box(txt) self.full_matrix(self.n) def put_chess(self,x,y): l = len(self.history) chess_color = (l+1) % 4 // 2+1 if chess_color == self.auto_color: row, col = self.AI.generate_next(self.history, 1 - len(self.history) % 2, chess_color) else: row,col = self.get_logic_pos(x,y) if self.matrix[row][col] == 0: self.history.append((row, col, chess_color)) self.matrix[row][col] = chess_color self.gameboard.drawchess(row, col, chess_color) self.gameboard.draw_now_chess(chess_color) self.deal_with_judge(self.judge(row,col,chess_color)) def full_matrix(self,n): for i in range(self.n): for j in range(self.n): self.matrix[i][j] = 1

2. judge_line方法用于判断指定位置的棋子在指定方向上是否连成一条线。它接受行、列、方向和棋子颜色作为参数，并返回连线的数量。 3. judge方法用于判断给定位置的棋子是否达成胜利条件。它接受行、列和棋子颜色...
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