sig_pos=union(sig_pos_cr,sig_pos_lt);

时间: 2023-09-05 16:07:04 浏览: 155
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SIG_MESH_官方文档.zip

这段代码是将两个集合(sig_pos_cr与sig_pos_lt)合并成一个集合(sig_pos)。其中，union是C++ STL中的一个函数，它可以实现两个集合的合并操作。具体来说，该函数会将第一个集合与第二个集合的元素合并，并去除重复的元素，最后得到一个新的集合。在这个代码中，sig_pos_cr和sig_pos_lt的元素类型应该是相同的。
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function Sig_dist = Sig_dist_comp(Sig_Y) inner_product = Sig_Y * Sig_Y'; C = size(Sig_Y, 1); Sig_dist = max(diag(inner_product) * ones(1, C) + ones(C, 1) * diag(inner_product)' - 2 * inner_product, 0); Sig_dist = sqrt(Sig_dist); end

这段代码定义了一个名为 Sig_dist_comp 的函数，用于计算样本特征矩阵 Sig_Y 的样本间距离矩阵 Sig_dist。 首先，计算 Sig_Y 的内积矩阵 inner_product，即将 Sig_Y 乘以其转置。 然后，获取矩阵 Sig...

Xtr = [Xtr; Xhold_all]; Ytr = [Ytr; Yhold_all]; label_S = unique(Ytr); label_all = unique(Yte); label_U = label_all(~ismember(label_all, label_S)); Sig_S = Sig_Y(label_S, :); Sig_U = Sig_Y(label_U, :);

此外，通过使用索引操作符将 Sig_Y 中属于已知类别的行提取出来，并将其存储在变量 Sig_S 中。同样地，提取属于未知类别的行并将其存储在变量 Sig_U 中。这些操作用于在后续的过程中进行分类和评估。

优化代码void can_app_sig_rx_vehicle_speed_polling(void) { U16 speed = 0; U8 speed_ret = can_app_il_get_rx_ESP_v_Signal_1(&speed); U8 speed_valid=0; can_app_il_get_rx_ESP_QBit_v_Signal(&speed_valid); U8 speed_timeout = ((speed_ret&CAN_IL_TIMEOUT)!=CAN_IL_TIMEOUT)?FALSE:TRUE; static U8 speed_timeout_bk = 0; static BOOL speed_update_flag = FALSE; if(speed_timeout_bk != speed_timeout) { if(speed_timeout) { can_sig_vehicle_speed_valid = 1; can_app_output_vehicle_speed(); can_sig_vehicle_speed_valid = speed_valid; } else//when timeout change to normal,need send it. { speed_update_flag = TRUE; } speed_timeout_bk = speed_timeout; } if((can_sig_vehicle_speed != speed)||(can_sig_vehicle_speed_valid != speed_valid)||speed_update_flag) { can_sig_vehicle_speed = speed; can_sig_vehicle_speed_valid = speed_valid; speed_update_flag = FALSE; can_app_output_vehicle_speed(); } }

可以将 can_sig_vehicle_speed 和 can_sig_vehicle_speed_valid 作为参数传递给 can_app_output_vehicle_speed 函数，避免全局变量的使用。 4. 将静态变量的初始化移动到函数外部，避免每次函数调用都进行...

clear all; bits_option =2; % 0:??????，1:??????，2：?????？ noise_option=1; % 0:??????，1:?????? b=4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); nobe_target =500; BER_target =1e-3; raw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72;deinterleaving_num=72; N_frame = 1e8; for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10^(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame 详细注释这段Matlab代码

sigma2=sig_power*10^(-SNRdB/10)*noise_option; sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame % 在这里对卷积码进行模拟，并统计误码率 % ... end end 其中，循环内的...

解释 sig_fft = fft(signal,Nr)./Nr;

这行代码的作用是对长度为Nr的信号signal进行快速傅里叶变换（FFT），并将结果除以Nr得到归一化的FFT结果sig_fft。 其中，fft(signal,Nr)表示对信号signal进行FFT变换，Nr表示FFT的点数，即变换后得到的频域点数。....

Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{f}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{f}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{f}, :); Yval = Ytr(fold_loc{f}); Xhold = Xhold_all; Xhold(hold_fold_loc{f}, :) = []; Yhold = Yhold_all; Yhold(hold_fold_loc{f}) = []; Xcomb = [Xhold; Xval]; Ycomb = [Yhold; Yval]; label_S = unique(Yhold); label_U = unique(Yval); Sig_Ybase = Sig_Y(unique(Ybase), :); Sig_Yhold = Sig_Y(unique(Yhold), :); Sig_Yval = Sig_Y(unique(Yval), :);

：根据训练数据集中存在的类别标签，从 Sig_Y 中获取对应的类别特征签名，赋值给 Sig_Ybase。 - Sig_Yhold = Sig_Y(unique(Yhold), :);：根据保留样本集中存在的类别标签，从 Sig_Y 中获取对应的类别特征...

% Data [Xtr, Ytr, Xte, Yte, attr2, class_order] = data_loader(dataset, opt, feature_name, 'not'); % not EXEM(SynC) nr_fold = 5; Sig_Y = get_class_signatures(attr2, norm_method); Sig_dist = Sig_dist_comp(Sig_Y); %% 5-fold class-wise cross validation splitting (for 'train' and 'val') fold_loc = cv_split(task, Ytr, class_order);

3. 使用函数Sig_dist_comp，基于类别签名矩阵Sig_Y，计算类别之间的距离矩阵Sig_dist。 4. 使用函数cv_split，进行类别级别的5折交叉验证划分。函数的输入参数包括任务类型task、训练集标签Ytr和类别...

import xlrd import os def f_sig_val(xls_path, output_path): des_xls = xlrd.open_workbook(xls_path + "/" + file_name).sheet_by_index(1) input_sig = [str(des_xls.cell(0, i)) for i in range(2, des_xls.ncols)] output_sig = [str(des_xls.cell(i, 0)) for i in range(20, des_xls.nrows)] sig_val = [] width = [] print(des_xls.nrows) print(des_xls.ncols) print(input_sig) print(output_sig) texts = gen_code(input_sig, output_sig#), sig_val) write_to_svfile(output_path+"/test.sv", texts, "w") def gen_code(input_sig, output_sig)#, val) for i in input_sig texts.append(i) for i in output_sig texts.append(i) def write_to_svfile(svfile_name, paragraph, method): sv_file = open(svfile_name, "%s"%method) for i in paragraph: sv_file.write(i+"\n") sv_file.close() xls_path = "." output_path = "." file_name = "glb_ctrl_modesel.xlsx" f_sig_val(xls_path, output_path) 帮我看看这段代码的syntax error

texts = gen_code(input_sig, output_sig)#, sig_val) write_to_svfile(output_path + "/test.sv", texts, "w") def gen_code(input_sig, output_sig):#, val): texts = [] for i in input_sig: texts.append...

divide by zero encountered in divide C_1 = Q/(((2*math.pi)**(1.5))*sig_x*sig_y*sig_z)

在这个Python表达式 Q / (((2*math.pi)**(1.5)) * sig_x * sig_y * sig_z) 中，可能是由于变量 sig_x, sig_y, 或 sig_z 的某个值为0，而它们被用作乘数，然后进行了除法操作。 为了避免这种情况，你需要先...

function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end中的pesq_mex.mexa64

根据代码中的注释，这是一个用于计算语音质量评估(PESQ)的Matlab函数。其中使用了一个高通滤波器和一个低通滤波器对输入信号进行处理，并对信号进行了重采样。函数中还调用了一个名为find_voiced的子函数，用于...

acq_id = np.argmax(sig)

acq_id = np.argmax(sig) 是一个Python代码片段，它使用NumPy库中的argmax函数来找到数组sig中的最大值，并返回该最大值所在的索引。具体来说，acq_id将被赋值为sig中最大值的索引。 相关问题: 1. 什么是NumPy库？ ...

cur_C = opt.C(c); cur_nu = opt.nu(n); mean_Xbase_rec = zeros(size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xhold_rec = zeros(size(Sig_Yhold, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xhold = zeros(size(Sig_Yhold, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval_rec = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d));

这段代码定义了变量 cur_...接下来，创建了一些大小为 (size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)) 的零矩阵，包括 mean_Xbase_rec、mean_Xhold_rec、mean_Xhold、mean_Xval_rec 和 mean_Xval。这些矩阵用于存储计算后的结果。

请解释：act_log_std = torch.clamp(act_std, min=LOG_SIG_MIN, max=LOG_SIG_MAX)

修剪的范围是 [LOG_SIG_MIN, LOG_SIG_MAX]，即修剪后的结果不会小于 LOG_SIG_MIN，也不会大于 LOG_SIG_MAX。 这个代码通常用于实现确定性策略。在确定性策略中，策略的输出不是一个概率分布，而是一个确定的...

修改以下代码，plot向量长度不同% 读取输出文件数据 filename = 'D:\output_file.txt'; data = importdata(filename); Tp = 10e-6; B = 10e6; mu = B/Tp; % 采样率和时间轴 Fs = 400e6; Ts = 1/Fs; T_sample =Tp; N_sample = ceil(T_sample/Ts); t = (0:numel(data)-1) * Ts; Sig_ref = exp(1i*pi*mu*(t).^2); N_fft2 = length(data)+N_sample; PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) ); % 绘制脉冲压缩后的波形 figure; plot(t, PC_Sig_jam); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Pulse Compression'); % 显示结果 disp('时域波形:'); disp(data); disp('脉冲压缩后的波形:'); disp(PC_Sig_jamd_data);

PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) ); % 插值 x = linspace(t(1), t(end), length(PC_Sig_jam)); y1 = interp1(t, data, x, 'linear'); y2 = interp1(t, PC_Sig_jam, x,...

请解释： act_log_std = torch.clamp(act_std, min=LOG_SIG_MIN, max=LOG_SIG_MAX)

修剪的范围是 [LOG_SIG_MIN, LOG_SIG_MAX]，即修剪后的结果不会小于 LOG_SIG_MIN，也不会大于 LOG_SIG_MAX。 这个代码通常用于在训练神经网络中计算策略的标准差（standard deviation）。在某些情况下，策略...

Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\PycharmProject\test\test2.py", line 15, in <module> sig_base = pywt.idwt([sig_base, None], 'db4') TypeError: idwt() missing 1 required positional argument: 'wavelet'

sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0] sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0] sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0] sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0] sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0] ...
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