sigma2 = sigma2./repmat((2*T.^2.*(N-2*m)),1,M);代码是什么意思

时间: 2024-05-27 11:09:46 浏览: 207
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MATLAB可以做哪些有趣的事 (2).pdf

这段代码涉及到矩阵运算和广播操作，其作用是将一个大小为 MxN 的矩阵 sigma2 中的每个元素除以一个 Mx1 的向量 (2*T.^2.*(N-2*m)) 中对应位置上的元素的乘积。 具体来说，该代码中的“./”表示矩阵除法，repmat()函数将 (2*T.^2.*(N-2*m)) 向量沿着列方向复制 N 次，生成一个大小为 MxN 的矩阵，使得该矩阵中的每一列都是 (2*T.^2.*(N-2*m)) 向量的副本。然后，矩阵除法会将 sigma2 中的每一列分别与 (2*T.^2.*(N-2*m)) 对应列上的元素相除，得到一个新的大小为 MxN 的矩阵，即每个元素都被 (2*T.^2.*(N-2*m)) 对应位置上的元素的乘积所除。最终，该新矩阵被赋值给 sigma2。
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z = repmat(mu,100,1) + randn(100,2)*R; 生成一个二元正态分布数。 * 控制随机数流： RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',sum(100*clock))); randn(1,5) 在 Matlab 启动时设置随机数流，...
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canny算子边缘检测-Canny.rar

e = repmat),m,n); % 生成初始矩阵 OffGate = 0.0001;  Perc = 0.7; Th = 0.4; pw = 1:30; % hardcoding. But it's large enough if sigma isn't too large sig2 = sigma * sigma; % 方差 width = max/) > ...

%生成随机二进制码 bits = randi([0 1],1,N); %二进制编码到4-PAM符号映射 for k=1:length(bits)/2 if bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==0 symbols(k)=-3; elseif bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==1 symbols(k)=-1; elseif bits(2*k-1)==1 && bits(2*k)==1 symbols(k)=3; else symbols(k)=1; end end %计算AWGN噪声样本标准差 EsN0 = 10^(EsN0/10); N0 = 1/(2*R*EsN0); sigma = sqrt(N0/2); %生成AWGN噪声向量，与信号相加即可 noise = sigma*randn(1,length(symbols)); received = symbols + noise; local_code = [-3 0; -1 -2; 1 2; 3 0]; %相关器输出 for k=1:N/2 r = received(2*k-1:2*k); correlations = sum(repmat(r,4,1).*local_code,2); [Y, I] = max(correlations); decisions(k) = local_code(I,1); end %统计错误个数 num_errors = sum(abs(decisions-symbols(1:length(decisions)))>0); %计算误码率和误符号率 bit_error_rate = num_errors/N; symbol_error_rate = bit_error_rate/log2(M); %绘制误码率曲线 figure(1); semilogy(EsN0dB,theory_ber,'k-',EsN0dB,BER,'ro'); axis([0 15 1e-6 1]) xlabel('E_s/N_0 (dB)'); ylabel('BER'); legend('Theoretical','Simulation');

其中，随机生成长度为N的二进制码，将其映射到4-PAM符号集合中，然后加入AWGN噪声，接收端对接收到的信号进行相关运算，得到最接近的符号作为决策，并统计误码率和误符号率。最后，使用semilogy函数绘制误码率曲线，...

clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10)));% 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2i-1)==0 && bits(2i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2i-1)==0 && bits(2i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i))); LLR(2i) = LLR(2i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) . sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2j) = LLR(2j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2j-1)>0 bits_hat(2j-1) = 1; end if LLR(2j)>0 bits_hat(2j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); 出现错误索引超出数组元素的数目(15)。 出错 Untitled (第 36 行) LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i)));更改形成新的MATLAB程序

noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i), 1)); LLR(2*i) = ...

clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10))); % 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2i-1)==0 && bits(2i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2i-1)==0 && bits(2i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* sigma; received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i))); LLR(2i) = LLR(2i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) . sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2j) = LLR(2j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2j-1)>0 bits_hat(2j-1) = 1; end if LLR(2j)>0 bits_hat(2j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); 这个程序出现了错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled (第 29 行) noises = randn(1, N/2) .* sigma; 错误，请更改形成新的MATLAB程序

可以使用 repmat 函数将 sigma 扩展到与 randn(1, N/2) 维度相同的矩阵，如下所示： noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); 将该代码替换原来的 noises 行即可。

clear; clc; Fs=10e6; %这里开始进入到实际参数的仿真 Rb=1e6; %1M的符号速率 sps=Fs/Rb; N=1000; %1000个符号 Ns=N*sps; dt=1/Fs;%时间间隔 Band=2*Rb; %QPSK的信号带宽大概是这么大 t=(0:Ns-1)*dt; %仿真的时间轴 %生成导频信号，1000个样值 preamble=narrowband_noise_generate(1000,Fs,Band); %等效导频信号 symbol=randi(4,1,N)-1; % 0,1,2,3 四进制数表示符号 phi=reshape(repmat(symbol,sps,1),1,Ns); %这个函数要逐个理解 qpsk=exp(jpi/2phi); %等效低通的调制信号 s=[preamble qpsk]; %拼接发送信号 %% 信道仿真 M=length(s); df=0; theta=pi/4; sigma=0.1; ch=exp(j*(2pidf*(1:M)dt+theta)); noise=(randn(1,M)+jrandn(1,M))*sigma; r=ch.*s+noise; [freq rjw]=analyze_spectrum(r,Fs,1000); figure(1); subplot(2,1,1);plot(abs(r)); subplot(2,1,2);plot(freq,10*log10(rjw));中，ch=exp(j*(2*pi*df*(1:M)*dt+theta))是什么意思

它是一个复数，可以表示为ch = exp(j*(2*pi*df*(1:M)*dt + theta))。其中，df是频率偏移量，theta是相位偏移量，M是信号长度，dt是时间间隔。这个式子可以将信号乘以一个复数值，实现频率和相位的调制效果...

function varargout = mixexpPredict(model, X) %% Predict using mixture of experts model % If the response y is real-valued, we return % [mu, sigma2, post, muk, sigma2k] = mixexpPredict(model, X) % mu(i) = E[y | X(i,:)] % sigma2(i) = var[y | X(i,:)] % weights(i,k) = p(expert = k | X(i,:) % muk(i) = E[y | X(i,:), expert k] % sigma2k(i) = var[y | X(i,:), expert k] % % If the response y is categorical, we return % [yhat, prob] = mixexpPredict(model, X) % yhat(i) = argmax p(y|X(i,:)) % prob(i,c) = p(y=c|X(i,:)) % This file is from pmtk3.googlecode.com [N,D] = size(X); %X = standardize(X); %X = [ones(N,1) X]; if isfield(model, 'preproc') [X] = preprocessorApplyToTest(model.preproc, X); end K = model.nmix; if model.fixmix weights = repmat(model.mixweights, N, 1); else weights = softmaxPmtk(X*model.Wq); % weights(n,q) end if model.classifier % implemented by JoAnne Ting prob = zeros(N, size(model.Wy,2)); yhat_k = zeros(N, model.Nclasses, K); for k = 1:K yhat_k(:,:,k) = softmaxPmtk(X*model.Wy(:,:,k)); % Weighted vote prob = prob + yhat_k(:,:,k) .* repmat(weights(:,k), 1, size(model.Wy,2)); end yhat = maxidx(prob, [], 2); varargout{1} = yhat; varargout{2} = prob; else % mean of a mixture model is given by % E[x] = sum_k pik muk %mu = sum(weights .* (X*model.Wy), 2); % variance of a mixture model is given by % sum_k pi_k [Sigmak + muk*muk'] - E[x] E[x]' muk = zeros(N,K); vk = zeros(N,K); mu = zeros(N,1); v = zeros(N,1); for k=1:K muk(:,k) = X*model.Wy(:,k); mu = mu + weights(:,k) .* muk(:,k); vk(:,k) = model.sigma2(k); v = v + weights(:,k) .* (vk(:,k) + muk(:,k).^2); end v = v-mu.^2; varargout{1} = mu; varargout{2} = v; varargout{3} = weights; varargout{4} = muk; varargout{5} = vk; end end

这是一个用于预测混合专家模型的函数。该函数可以根据输入的模型和数据，返回预测结果。如果目标变量 y 是实值型的，函数会返回预测的均值、方差以及后验概率。如果目标变量 y 是分类型的，函数会返回预测的类别以及...

在matlab中简化以下代码：xx=zeros(H*T,W,N); xx1=zeros(H,W,N); xx2=zeros(H,W,N); xx3=zeros(H,W,N); Naa=zeros(H,1,N); Nbb=zeros(H,1,N); fit=zeros(1,N); x=intvar(H*T,W); x1=intvar(H,W); x2=intvar(H,W); x3=intvar(H,W); Na=intvar(H,1); Nb=intvar(H,1); for n=1:N q_a(:,:,n)=q0_a.*exp(-sigma.*(c_w(:,:,n)./c_w0-1)); q_aa_n=[]; sta0_aa=[]; for ht=1:H*T q_aa_n=[q_aa_n;q_a(:,:,n)]; sta0_aa=[sta0_aa;sta0_a]; end q_ahwk(:,:,n)=q_aa_n.*pro(:,:,n); sta_a(:,:,n)=sta0_aa.*pro(:,:,n); [xx(:,:,n), xx1(:,:,n),xx2(:,:,n),xx3(:,:,n),Naa(:,:,n),Nbb(:,:,n),fit(n)]=sub1(x,x1,x2,x3,Na,Nb,H,L,u0,u,delta0,delta,Nsum,ma,mb,wd,luc,p(:,:,n),p_b1,p_b2,p_b3,q_ahwk(:,:,n),q_b1,q_b2,q_b3,sta_a(:,:,n),sta_b1,sta_b2,sta_b3,xop); end。请优化代码求解速度并输出代码

q_a_n=q0_a.*exp(-sigma.*(c_w(:,:,n)./c_w0-1)); q_aa_n=repmat(q_a_n(:),H,1); sta0_aa=repmat(sta0_a,H,1); q_ahwk(:,:,n)=q_aa_n.*pro(:,:,n); sta_a(:,:,n)=sta0_aa.*pro(:,:,n); end for n=1:N [xx(:,:...

% 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集占比 numSequences = size(result,1)/30; % 序列数 numTrainSequences = floor(numSequences * trainRatio); % 训练集序列数 numTestSequences = numSequences - numTrainSequences; % 测试集序列数 % % 随机打乱数据 % idx = randperm(numSequences); % data = data((idx-1)*30+1:idx*30,:); % 划分训练集和测试集 trainData = result(1:numTrainSequences*30,:); testData = result(numTrainSequences*30+1:end,:); trainLabels = trainData(:,end); % 训练集标签 testLabels = testData(:,end); % 测试集标签 trainData = trainData(:,1:end-1); % 去掉训练集标签 testData = testData(:,1:end-1); % 去掉测试集标签 % 数据归一化 [trainData, mu, sigma] = zscore(trainData); % 训练集归一化 testData = (testData - repmat(mu,size(testData,1),1))./repmat(sigma,size(testData,1),1); % 测试集归一化 % 将数据转换为三维张量 trainData = reshape(trainData,[numTrainSequences,30,10]); % 训练集转换为三维张量 testData = reshape(testData,[numTestSequences,30,10]); % 测试集转换为三维张量，报错：错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。

这个错误提示是因为你在使用reshape函数时，输入的维度和元素数不匹配。可以尝试使用[]自动计算适当的大小，例如将测试集转换为三维张量的代码改为： testData = reshape(testData,[],30,10); ...

for n=1:N q_a(:,:,n)=q0_a.exp(-sigma.(c_w(:,:,n)./c_w0-1)); q_aa_n=[]; sta0_aa=[]; for ht=1:H*T q_aa_n=[q_aa_n;q_a(:,:,n)]; sta0_aa=[sta0_aa;sta0_a]; end q_ahwk(:,:,n)=q_aa_n.*pro(:,:,n); sta_a(:,:,n)=sta0_aa.*pro(:,:,n); [xx(:,:,n), xx1(:,:,n),xx2(:,:,n),xx3(:,:,n),Naa(:,:,n),Nbb(:,:,n),fit(n)]=sub1(x,x1,x2,x3,Na,Nb,H,L,u0,u,delta0,delta,Nsum,ma,mb,wd,luc,p(:,:,n),p_b1,p_b2,p_b3,q_ahwk(:,:,n),q_b1,q_b2,q_b3,sta_a(:,:,n),sta_b1,sta_b2,sta_b3,xop); end。请优化代码求解速度并输出代码

q_a(:,:,n) = q0_a .* exp(-sigma.*(c_w_n./c_w0-1)); q_aa_n = repmat(q_a(:,:,n), H*T, 1); sta0_aa = repmat(sta0_a, H*T, 1); q_ahwk(:,:,n) = q_aa_n.*pro(:,:,n); sta_a(:,:,n) = sta0_aa.*pro(:,:,n); ...

% 预测结果 X_test = [1, 3, 5]; % 测试数据 X_test_norm = (X_test - mu) ./ sigma; z2_test = X_test_norm * W1 + repmat(b1, size(X_test_norm,1), 1); a2_test = sigmoid(z2_test); z3_test = a2_test * W2 + repmat(b2, size(X_test_norm,1), 1); h_test = sigmoid(z3_test);什么意思

2. mu 和 sigma 分别是训练数据的均值和标准差，用于对测试数据进行归一化处理，即将 X_test 进行标准化，得到 X_test_norm。 3. W1、b1、W2 和 b2 是神经网络的权重和偏置参数，其中 W1 和 W2 分别是输入层和隐藏...

matlab中简化以下代码：xx=zeros(HT,W,N); xx1=zeros(H,W,N); xx2=zeros(H,W,N); xx3=zeros(H,W,N); Naa=zeros(H,1,N); Nbb=zeros(H,1,N); fit=zeros(1,N); x=intvar(HT,W); x1=intvar(H,W); x2=intvar(H,W); x3=intvar(H,W); Na=intvar(H,1); Nb=intvar(H,1); for n=1:N q_a(:,:,n)=q0_a.exp(-sigma.(c_w(:,:,n)./c_w0-1)); q_aa_n=[]; sta0_aa=[]; for ht=1:H*T q_aa_n=[q_aa_n;q_a(:,:,n)]; sta0_aa=[sta0_aa;sta0_a]; end q_ahwk(:,:,n)=q_aa_n.*pro(:,:,n); sta_a(:,:,n)=sta0_aa.*pro(:,:,n); [xx(:,:,n), xx1(:,:,n),xx2(:,:,n),xx3(:,:,n),Naa(:,:,n),Nbb(:,:,n),fit(n)]=sub1(x,x1,x2,x3,Na,Nb,H,L,u0,u,delta0,delta,Nsum,ma,mb,wd,luc,p(:,:,n),p_b1,p_b2,p_b3,q_ahwk(:,:,n),q_b1,q_b2,q_b3,sta_a(:,:,n),sta_b1,sta_b2,sta_b3,xop); end。请优化代码求解速度并输出代码

q_a_n = q0_a.exp(-sigma.(c_w(:,:,n)./c_w0-1)); q_aa_n = repmat(q_a_n, H*T, 1); sta0_aa_n = repmat(sta0_a, H*T, 1); q_ahwk_n = q_aa_n.*pro(:,:,n); sta_a_n = sta0_aa_n.*pro(:,:,n); [xx(:,:,n), xx1...

完善这段代码：% 定义比特流长度 bits = 100; % 创建随机比特流 data = randi([0,1],1,bits); % 编码比特流为符号流 bpsk_syms = 2*data-1; % BPSK qpsk_syms = (1/sqrt(2))*(2*data(1:2:end)-1 + 1i*(2*data(2:2:end)-1)); % QPSK % 定义信噪比范围 SNRdBs = :2:20; % 初始化误码率列表 bpsk_ber = zeros(1,length(SNRdBs)); qpsk_ber = zeros(1,length(SNRdBs)); % 迭代信噪比，并模拟BPSK/QPSK的误码率 for ii=1:length(SNRdBs) % 创建AWGN通道 SNR = 10^(SNRdBs(ii)/10); % dB to linear sigma = sqrt(1/(2*SNR)); n = sigma*(randn(1,bits/2)+1i*randn(1,bits/2)); % 添加信道噪声并解调 bpsk_r = bpsk_syms + n; % BPSK qpsk_r = qpsk_syms + n; % QPSK bpsk_r_bits = (bpsk_r<)+; % BPSK qpsk_r_bits = [real(qpsk_r)<;imag(qpsk_r)<]; % QPSK % 计算误码率 bpsk_ber(ii) = sum(abs(bpsk_r_bits-data)>)/bits; % BPSK qpsk_ber(ii) = sum(sum(abs(qpsk_r_bits-repmat(data,[2,1]))>))/bits; % QPSK end % 现实误码率曲线 semilogy(SNRdBs, bpsk_ber, 'ro-'); hold on; semilogy(SNRdBs, qpsk_ber, 'bs-'); hold on; legend('BPSK', 'QPSK'); xlabel('SNR, dB'); ylabel('BER');阈值

n = sigma*(randn(1,bits/2)+1i*randn(1,bits/2)); % 添加信道噪声并解调 bpsk_r = bpsk_syms + n; % BPSK qpsk_r = qpsk_syms + n; % QPSK bpsk_r_bits = (bpsk_r)+0; % BPSK qpsk_r_bits = [real(qpsk_r...

function [ess, ll] = estep(model, data) X = data.X; y = data.y; N = size(X,1); K = model.nmix; if model.fixmix logprior = repmat(rowvec(log(model.mixweights)), N, 1); else logprior = softmaxLog(X, model.Wq); end loglik = zeros(N,K); if ~model.classifier for k=1:K loglik(:,k) = gaussLogprob(X*model.Wy(:,k), model.sigma2(k), y); end else for k=1:K logpred = softmaxLog(X, model.Wy(:,:,k)); % N*C %loglik(:,k) = logpred(:, y); % pluck out correct columns loglik(y == k,k) = logpred(y == k,k); end end logpost = loglik + logprior; [logpost, logZ] = normalizeLogspace(logpost); ll = sum(logZ); post = exp(logpost); ess.data = data; ess.post = post; end

在函数内部，首先从数据集中提取输入变量 X 和输出变量 y，并获取样本数量 N 和混合成分的数量 K。 然后，根据模型是否固定混合权重 fixmix 的取值，计算先验概率的对数 logprior。如果 fixmix 为真...

用matlab 解决$$\max \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} x_{i,j}$$ s.t. $$\sum_{i=i_0}^{i_0+9}\sum_{j=j_0}^{j_0+9} x_{i,j} \leq 1, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-h}^{i_0+h}\sum_{j=j_0-h}^{j_0+h} x_{i,j} \leq (2h+1)^2, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-d}^{i_0+d}\sum_{j=j_0-d}^{j_0+d} x_{i,j} \leq \pi(2.5)^2, \forall i_0,j_0$$ $$\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h})^2 \leq \sigma^2$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h}_{i,j})^2 \leq \delta$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} (10h_{i,j}+10)x_{i,j} \leq B$$ $$x_{i,j} \in {0,1}, \forall i,j$$

0+d}\sum_{j=j_0-d}^{j_0+d} x_{i,j} &\leq \pi(2.5)^2, \quad \forall i_0,j_0 \\ \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h})^2 &\leq \sigma^2 \\ \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-...

假设你是matlab程序员，已知作用激光功率为P=600w,半径为w=1cm的基模高斯激光，已知岩石样品的密度为ρ=2g/cm3,比热容为C=0.75J/(g.K),热传导系数为K=4.4W/(m.K),假设岩石对光吸收率为η=0.6，岩石为长10cm，宽10cm，高15cm的长方体体,初始温度T0＝300K，边界条件为第二类边界条件，根据matlab软件利用有限差分法计算激光以v=0.13cm/s的速度，照射3s后的岩石表面沿移动方向温度场和应力场

sigma_z(:, :, 2:Nz-1) = sigma_z(:, :, 2:Nz-1) + dt * K * (T(:, :, 3:Nz) - T(:, :, 1:Nz-2)) / (2 * dz); end % 绘制温度场和应力场 figure; subplot(2, 3, 1); imagesc(z, r, P_density'); axis equal tight;...

mu=[38,54];sigma=[3.8,2.7]; % 生成样本点 N = 10000; x = normrnd(mu, sigma, N,2);错误使用 normrnd (第 33 行) 大小信息不一致。

这个错误提示是因为 normrnd 函数的参数 mu ...sigma_matrix = repmat(sigma,N,1); x = normrnd(mu_matrix, sigma_matrix); 这样就可以生成大小为 10000x2 的矩阵 x，其中每一行都是符合正态分布的随机数。

matlab中基于双高斯原子库𝑓(𝑥)=𝐴1𝑒^(−(𝑥−𝑥1)^2/2（𝜎1）^2)+𝐴2𝑒^(−(𝑥−𝑥2)^2/2（𝜎2）^2)的稀疏重构算法代码

A1 = exp(-(repmat(x, D, 1) - repmat(x', 1, D)).^2 ./ (2 * sigma1^2)); % 第一个高斯原子库 A2 = exp(-(repmat(x, D, 1) - repmat(x', 1, D)).^2 ./ (2 * sigma2^2)); % 第二个高斯原子库 A = [A1, A2]; % 合并...

1．试编写程序，仿真4PAM调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果相比。(1）画出两条性能曲线，一条是根据理论平均错误概率画出，另一条是仿真曲线；(2）程序的基本流程：信源产生信息比特、调制、将调制信号送入信道（产生高斯白噪声的程序）、接收端检测、将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率；(3）在给定信噪比下，第二步需多次重复，以得到一个平均错误概率；(4）信噪比范围：4PAM(0dB-14dB),4QAM(0dB-14dB)，间隔是1dB;也可在 BER =106左右终止。(5)信噪比计算 SNR =10log( Es /N0)=10log( REb /N0)。注意调制不能运用MATLAB内置函数pammod。注意标注中文注释。注意检测方法使用多进制调制信号软输出检测。注意一定用MATLAB编写。编写程序时注意矩阵维度要一致不要出错。注意索引值不能超出数组边界，不要出错。注意仿真曲线不能是直线。

dataModQAM = dataModQAM./sqrt(mean(abs(dataModQAM).^2)); %% 发送信号经过高斯白噪声信道 for k=1:length(SNRdB) % 计算噪声方差 SNR = 10.^(SNRdB(k)/10); Es = mean(abs(dataMod).^2); N0 = Es/SNR; % ...

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# 基于Java NIO框架的网络IO处理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Java NIO（非阻塞IO）框架的网络IO处理系统。通过使用Java NIO的多路复用技术，系统能够高效地处理多个客户端的连接和IO操作。项目涵盖了从基本的Socket编程到复杂的NIO多路复用实现，适合学习和理解Java网络编程的高级特性。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多路复用技术使用Java NIO的Selector机制，实现单线程处理多个客户端的连接和IO操作。 2. 多线程处理通过多线程技术，系统能够并发处理多个客户端的请求，提高服务器的处理能力。 3. 文件IO操作包括基本的文件写入、缓冲文件IO、随机访问文件写入等操作，展示了Java文件IO的多种实现方式。 4. 网络IO操作包括Socket客户端和服务器的实现，展示了如何使用Java进行网络通信。
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Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
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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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【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
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在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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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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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分