m_add0 = [zeros(1,N-1),m,zeros(1,N+1)];

时间: 2023-10-04 19:12:54 浏览: 49
这是一个 MATLAB 代码,将一个长度为 N 的向量 m 插入到一个长度为 N+2 的零向量中间,并返回结果向量 m_add0。其中,zeros(1,N-1) 表示生成一个长度为 N-1 的零向量,zeros(1,N+1) 表示生成一个长度为 N+1 的零向量。整个代码的作用是给向量 m 前后分别加上一个零元素,使得 m 在向量 m_add0 中间。
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为以下MATLAB代码添加注释:function [h,l]=huffman(p) if (length(find(p<0))~=0) error('not a prob ,negative component'); end if (abs(sum(p)-1)>10e-10) error('not a prob vector, component do not add to 1') end n=length(p); q=p; m=zeros(n-1,n); for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); m(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; end for i=1:n-1 c(i,:)=blanks(n*n); end c(n-1,n)='0'; c(n-1,2*n)='1'; for i=2:n-1 c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(m(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(m(n-i+1,:)==1))); c(n-i,n)='0'; c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1); c(n-i,2*n)='1'; for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,n*(find(m(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(m(n-i+1,:)==j+1)); end end for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(m(1,:)==i)-1)+1:find(m(1,:)==i)*n); ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32)); end l=sum(p.*ll);

```matlab function [h,l]=huffman(p) % 检查概率向量是否合法 if (length(find(p<0))~=0) error('not a prob ,negative component'); end if (abs(sum(p)-1)>10e-10) error('not a prob vector, component do not add to 1') end n=length(p); q=p; m=zeros(n-1,n); % 构建哈夫曼树 for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); m(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; end % 构建哈夫曼编码 for i=1:n-1 c(i,:)=blanks(n*n); end c(n-1,n)='0'; c(n-1,2*n)='1'; for i=2:n-1 c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(m(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(m(n-i+1,:)==1))); c(n-i,n)='0'; c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1); c(n-i,2*n)='1'; for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,n*(find(m(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(m(n-i+1,:)==j+1)); end end % 返回哈夫曼编码和平均编码长度 for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(m(1,:)==i)-1)+1:find(m(1,:)==i)*n); ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32)); end l=sum(p.*ll); ``` 这段代码实现了哈夫曼编码的过程。下面是每行代码的注释: ```matlab function [h,l]=huffman(p) % 检查概率向量是否合法 if (length(find(p<0))~=0) error('not a prob ,negative component'); end if (abs(sum(p)-1)>10e-10) error('not a prob vector, component do not add to 1') end n=length(p); q=p; m=zeros(n-1,n); % 构建哈夫曼树 for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); m(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; end % 构建哈夫曼编码 for i=1:n-1 c(i,:)=blanks(n*n); end c(n-1,n)='0'; c(n-1,2*n)='1'; for i=2:n-1 c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(m(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(m(n-i+1,:)==1))); c(n-i,n)='0'; c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1); c(n-i,2*n)='1'; for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,n*(find(m(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(m(n-i+1,:)==j+1)); end end % 返回哈夫曼编码和平均编码长度 for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(m(1,:)==i)-1)+1:find(m(1,:)==i)*n); ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32)); end l=sum(p.*ll); ``` 第2-4行注释解释了对概率向量 `p` 的合法性进行了检查,第6-8行注释解释了计算元素个数和概率和是否为1的条件,第10-12行注释解释了计算哈夫曼树的过程,第14-28行注释解释了构建哈夫曼编码的过程,第30-34行注释解释了计算平均编码长度的过程。这些注释可以让其他人更容易地理解代码的作用和实现方式。

Function [h,l]=huffman(p) If (length(find(p<0))~=0) Error(‘not a prob ,negative component’); end if (abs(sum(p)-1)>10e-10) error(‘not a prob vector, component do not add to 1’) end n=length(p); q=p; m=zeros(n-1,n); for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); M(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; Q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; end for i=1:n-1 c(i,:)=blanks(n*n); end c(n-1,n)=’0’; c(n-1,2*n)=’1’; for i=2:n-1 c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(m(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(m(n-i+1,:)==1))); c(n-i,n)=’0’; c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1); c(n-i,2*n)=’1’; for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,n*(find(m(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(m(n-i+1,:)==j+1)); end end for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(m(1,:)==i)-1)+1:find(m(1,:)==i)*n); ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32)); end l=sum(p.*ll); %以上function函数单独放一个.m文件 P=[0.40 0.18 0.10 0.10 0.07 0.06 0.05 0.04] [h,l]=Huffman(p)修改使其能运行成功

修改后的代码如下: ```matlab function [h,l]=huffman(p) if (length(find(p<0))~=0) error('not a prob ,negative component'); end if (abs(sum(p)-1)>10e-10) error('not a prob vector, component do not add to 1') end n=length(p); q=p; m=zeros(n-1,n); for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); M(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; Q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; end for i=1:n-1 c(i,:)=blanks(n*n); end c(n-1,n)='0'; c(n-1,2*n)='1'; for i=2:n-1 c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(M(n-i+1,:)==1))-n+1:n*(find(M(n-i+1,:)==1))); c(n-i,n)='0'; c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1); c(n-i,2*n)='1'; for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,n*(find(M(n-i+1,:)==j+1))-n+1:n*find(M(n-i+1,:)==j+1)); end end for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(M(1,:)==i))-n+1:find(M(1,:)==i)*n); ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32)); end l=sum(p.*ll); end ``` 主要是修改了第 16 行和第 29 行的代码,将 `m(1,:)` 改为 `M(1,:)`,并将 `find(m(1,:)==...)` 中的 `m` 也改为 `M`。此外,还修改了一些拼写错误和语法错误,使代码能够运行成功。

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clear all; Tx_n = 2; Rx_n = 2; %---------------SNR vector------------- SNRindB = 2:1:10; SNR = 10.^(SNRindB/10); %------------modulation----------------- L = 20000; BitPerSymbol = 2; s0 = randi(1,1,L); h_1 = pskmod('M',2^BitPerSymbol,'gray','InputType','Bit'); s = modulate(h_1,s0.').'; %-------------seperation-------------- s1 = zeros(Tx_n,length(s)); for ii = 1:Tx_n:(length(s)-1) %stbc s1(1,ii) = s(ii); s1(2,ii) = s(ii+1); s1(1,ii+1) = conj(s(ii+1)); s1(2,ii+1) = -conj(s(ii)); end L1 = length(s1(1,:)); %----------noise and channel-------------- S = zeros(2, 2); S1 = zeros(1, L1); rx = zeros(L, 1); BER = zeros(length(SNR), 1); SER = zeros(length(SNR), 1); for ii = 1:length(SNR) sigma = 1/(sqrt(2*SNR(ii))); for iii = 1:2:L1-1 noise = sigma*(randn(Rx_n,1)+1i*randn(Rx_n,1)); H = sqrt(0.5)*(randn(Rx_n, Tx_n) + 1i*randn(Rx_n, Tx_n)); %----------add noise------------------------ R1 = H*s1(:,iii)+noise; %接收信号1,Rx_n * 1 R2 = H*s1(:,iii+1)+noise; %接收信号2,Rx_n * 1 %----------receive MMSE------------------- hh = H(:,1).*conj(H(:,1)) + H(:,2).*conj(H(:,2)); S_t1 = conj(H(:,1)).*R1-H(:,2).*conj(R2); S_t2 = conj(H(:,2)).*R1+H(:,1).*conj(R2); S(:,1) = S_t1./hh; S(:,2) = S_t2./hh; for si = 1:1:Rx_n S1(1,iii) = S1(1,iii) + S(si,1); S1(1,iii+1) = S1(1,iii+1) + S(si,2); end S1(1,iii) = S1(1,iii)/Rx_n; S1(1,iii+1) = S1(1,iii+1)/Rx_n; end h_2 = modem.pskdemod('M', 2^BitPerSymbol,'SymbolOrder','gray', 'OutputType', 'Bit'); rx = demodulate(h_2,S1.'); remod = modulate(h_1, rx); %------------calculate ber--------------------------- SER(ii,:) = symerr(remod.',s)/L1; BER(ii,:) = biterr(rx.',s0)/L; end semilogy(SNRindB,BER,'g-^'); hold on; semilogy(SNRindB,SER,'m-^'); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title('STBC SNR-BER curve'); legend('BER 2x1','SER 2x1','BER 2x2','SER 2x2');代码有误,帮忙修改一下

import numpy as np from py2neo import Graph graph = Graph("http://23/231/23/4:7474/browser/", auth=("x", "xxx!")) # from py2neo import Node, Relationship def load_data(): query = """ MATCH (u:custom)-[]->(p:broadband) RETURN u.number, p.name, 1 """ result = graph.run(query) # 构建用户商品矩阵 users = set() products = set() data = [] for row in result: user_id = row[0] product_id = row[1] quantity = row[2] users.add(user_id) products.add(product_id) data.append((user_id, product_id, quantity)) # 构建两个字典user_index,user_index,key为名称,value为排序的0~N-1的序号 user_index = {u: i for i, u in enumerate(users)} print("user_index:",user_index) product_index = {p: i for i, p in enumerate(products)} print("product_index:",product_index) # 构建全零矩阵 np.zeros matrix = np.zeros((len(users), len(products))) # 将存在关系的节点在矩阵中用值1表示 quantity = 1 for user_id, product_id, quantity in data: matrix[user_index[user_id], product_index[product_id]] = quantity # print("matrix:",matrix) # user_names = list(user_index.keys()) # product_names = list(product_index.keys()) # print("user_names:", user_names) # print("product_names:", product_names) # 转成用户商品矩阵 # matrix 与 np.mat转化后格式内容一样 user_product_matrix = np.mat(matrix) # print(user_product_matrix) return user_product_matrix def generate_dict(dataTmp): m,n = np.shape(dataTmp) print(m,n) data_dict = {} for i in range(m): tmp_dict = {} # 遍历矩阵,对每一行进行遍历,找到每行中的值为1 的列进行输出 for j in range(n): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["D_"+str(j)] = dataTmp[i,j] print(str(j)) print(tmp_dict["D_"+str(j)]) data_dict["U_"+str(i)] = tmp_dict print(tmp_dict) print(str(i)) for j in range(n): tmp_dict = {} for i in range(m): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["U_"+str(i)] = dataTmp[i,j] data_dict["D_"+str(j)] = tmp_dict return data_dict def PersonalRank(data_dict,alpha,user,maxCycles): rank = {} for x in data_dict.keys(): rank[x] = 0 rank[user] = 1 step = 0 while step < maxCycles: tmp = {} for x in data_dict.keys(): tmp[x] = 0 for i ,ri in data_dict.items(): for j in ri.keys(): if j not in tmp: tmp[j] = 0 tmp[j] += alpha+rank[i] / (1.0*len(ri)) if j == user: tmp[j] += (1-alpha) check = [] for k in tmp.keys(): check.append(tmp[k] - rank[k]) if sum(check) <= 0.0001: break rank = tmp if step % 20 == 0: print("iter:",step) step = step + 1 return rank def recommand(data_dict,rank,user): items_dict = {} items = [] for k in data_dict[user].keys(): items.append(k) for k in rank.keys(): if k.startswith("D_"): if k not in items: items_dict[k] = rank[k] result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print("-------------") rank = PersonalRank(data_dict,0.85,"U_1",500) print("-------------") result = recommand(data_dict,rank,"U_1") print(result) 优化这段代码,将U_N替换成U_NUMBER D_N替换成D_NAME

解释代码:data=pd.read_excel('评论内容.xlsx') a=list(data['评论内容']) # 将所有文本连接成一个字符串 su='' for i in a: su+=str(i) # for l in range(30,300,30) # 进行分词处理 seg = jieba.lcut(su,cut_all=False) # 构建word2vec模型,该模型用于转换词向量 model = word2vec.Word2Vec(seg, min_count=1,vector_size=100) index2word_set = set(model.wv.index_to_key) # 词向量转换函数 def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature

clear, clf %%%************** 参数设置 Nfft=128; % FFT size Nbps=2; M=2^Nbps; % Number of bits per (modulated) symbol Es=1; A=sqrt(3/2/(M-1)*Es); % Signal energy and QAM normalization factor N=Nfft; Ng=Nfft/4; %CP长度 Nofdm=Nfft+Ng; %OFDM符号长度+CP长度 Nsym=3; x=[]; Nps = 8; %梳状导频中非零值间隔 %%%%****频偏设置 CFO = 3.75; % CFO = 0; for m=1:Nsym msgint=randi([0 M-1],1,N); %bits_generator(1,Nsym*N,Nbps) if m<=2 Xp = add_pilot(zeros(1,Nfft),Nfft,Nps); Xf=Xp; % add_pilot Xf_temp = Xp; %后续会用到用于算整数倍频偏 else Xf = A.*qammod(msgint,M,'UnitAveragePower',true); end xt = ifft(Xf,Nfft); x_sym = add_CP(xt,Ng); x= [x x_sym]; end %************************* 信道 ************** %channel 可添加所需信道 y=x; % No channel effect %信号功率计算 sig_pow= y*y'/length(y); % Signal power calculation %%%%%%%%SNRdB设置 SNRdBs= 0:3:30; MaxIter = 1000; MSE_train = zeros(1,length(SNRdBs)); for i=1:length(SNRdBs) SNRdB = SNRdBs(i); MSE_CFO_CP = 0; MSE_CFO_train = 0; y_CFO= add_CFO(y,CFO,Nfft); % Add CFO %%%%多次迭代取平均 for iter=1:MaxIter %y_aw=add_AWGN(y_CFO,sig_pow,SNRdB,'SNR',Nbps); % AWGN added, signal power=1 y_aw = awgn(y_CFO,SNRdB,'measured'); % AWGN added, signal power=1 %%%%% 估计出来的频偏只能在[-0.5*D,0.5*D],也即[-0.5*Nps,0.5*Nps] Est_CFO_train = CFO_train_sim1(y_aw,Nfft,Nps); MSE_CFO_train = MSE_CFO_train + (Est_CFO_train-CFO)^2; end % the end of for (iter) loop MSE_train(i) = MSE_CFO_train/MaxIter; end%ebn0 end semilogy(SNRdBs, MSE_train,'-x'); xlabel('SNR[dB]'); ylabel('MSE'); title('CFO Estimation'); legend('时域训练序列')这段代码的实现过程

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爬杆机器人1.doc

"爬杆机器人1.doc - 一个关于机械设计的课程设计项目,主要介绍了一个模仿虫子蠕动方式爬行的机器人,其设计包括曲柄滑块机构,使用自锁套来确保向上的爬行运动。设计目标是巩固和深化机械原理课程的理论知识,设计要求涉及机构原理、运动方案、计算和应用软件的使用。" 在本次的机械设计项目中,学生被要求设计一款能够爬行在杆状结构上的机器人。这个设计的核心在于创造一个能够模拟虫子爬行行为的机械系统,从而实现沿杆上升的功能。爬杆机器人的设计包含以下几个关键知识点: 1. **设计目的**:机械设计不仅仅是将概念转化为实体的过程,更是一个创新和发明的过程。在这个课程设计中,学生需要运用机械原理课程的理论知识,解决实际问题,增强对课程内容的理解。 2. **设计题目简介**:爬杆机器人采用曲柄滑块机构,由电机驱动曲柄旋转,通过连杆和自锁套实现爬行。自锁套的设计至关重要,因为它们在受力时能确保与圆杆形成可靠的自锁,防止机器人下滑,确保始终向上的运动趋势。 3. **设计条件与要求**:设计者需考虑机器人爬行的机构原理,确定适合爬行管道的数据,并提出多种可能的运动方案。此外,查阅相关文献资料,进行精确计算,以及使用如CAXA或Solidworks等软件进行三维建模和分析,都是设计过程中的重要步骤。 4. **运动方案设计**: - **功能需求**:机器人需要能稳定地沿着杆状物爬行,同时保持一定的速度和控制能力。 - **功能原理**:基于曲柄滑块机构的简单机械原理,通过电机驱动曲柄旋转,连杆将旋转运动转化为直线运动,自锁套则确保了爬行方向的控制。 - **运动规律设计**:涉及如何通过合理的机构布局和参数设定,使机器人能按预期进行爬行运动。 - **执行机构形式设计**:包括曲柄、连杆和自锁套的结构设计,以及它们之间的连接方式。 - **运动和动力分析**:研究各个部件在运动过程中的受力情况,确保机器人在爬行时的稳定性。 5. **计算内容**:这部分可能涉及到动力学计算,如力的平衡、摩擦力分析、扭矩计算等,以确保机器人能克服重力并实现有效爬行。 6. **应用前景**:爬杆机器人可能应用于各种场景,如管道检查、高空作业辅助、环境监测等领域,具有较大的实用价值和市场潜力。 7. **个人小结**:设计者会总结在整个设计过程中的学习收获、遇到的挑战和解决方案,展示个人对项目理解的深度和广度。 8. **参考资料**:列出在设计过程中参考的书籍、论文和其他信息源,为读者提供进一步学习和研究的线索。 9. **附录**:可能包含设计图纸、计算数据、程序代码等详细信息,是设计报告的重要补充。 通过这样的课程设计,学生不仅锻炼了实际操作技能,还提升了理论知识的应用能力,为未来在机械工程领域的职业生涯打下了坚实的基础。