clc clear symbols = 1:3; p = [.45 .35 .2]; tic dict = huffmandict (symbols,p) ; sig = randsrc (100,1,[symbols;p]); comp = huffmanenco(sig, dict); toc dsig = huffmandeco(comp, dict) ; if(~ isequal (sig, dsig)) print(' Error!'); else L=sum(cellfun('length' ,dict(:,2))'.*p); l=length (comp)/100; H=- -sum(p.*log2(p)); eta=H/L; fprintf(' Source Entropy:%1. 2f, nAverage Huffman code length:%1. 2f, nCoding efficiency:%3. 1f. ln' ,.... H, L, eta*100) ; end

matlab中clc_state.m文件：实现状态转移方法解析

文件名“clc_state.m”表明这是一个MATLAB程序文件，其中“clc”可能代表“clear command window”的缩写，而“state”可能指示这个文件用于处理与“状态”相关的逻辑或计算。在MATLAB中，文件后缀“.m”表示该文件...

clc_DEC.m文件：MATLAB解码比特流的实现方法

资源摘要信息:"clc_DEC.m:获取解码后的比特流-matlab开发" 本段内容主要涉及MATLAB编程以及数字通信领域的解码技术。clc_DEC.m是一个MATLAB函数或脚本，用于获取经过解码处理后的比特流。在数字通信中，通常需要对...

clc clear symbols = 1:3: p = [.45 .35 .2]: sig = randsrc (100, 1, [symbols:p]): tic dict = huffmandict (symbols,p) ; comp = huffmanenco(sig, dict);toc dsig = huffmandeco(comp, dict) ; if(~ isequal (sig, dsig)) print(' Error!'): else L=sum (cellfun(' length' ,dict(:,2))' . p); l=length (comp)/100; H=- -sum(p. log2(p)): eta=H/L; fprintf(' Source Entropy:%1. 2f, nAverage Huffman code length:%1. 2f, nCoding efficiency:%3. 1f. ln' ,.... H, L, eta*100) : end

接着，使用 huffmandict 函数生成哈夫曼编码字典 dict，并用 huffmanenco 函数对信号 sig 进行哈夫曼编码，得到压缩后的二进制编码 comp。使用 huffmandeco 函数对 comp 进行解码，得到解压后的信号 ...

clc clear wanhao=[158,204 180,146 206,129,174]; zongshu=[158,204,184,153,211,136,187]; P=[]; P0=1; a=1:1:20; b=1:1:20; [a,b] = meshgrid(a,b); for t=1:1:7 r = exp(-1(t./a).^b); Ni=zongshu(t); Nr=wanhao(t); P=binopdf(Nr,Ni,r); P0=P0.P; end mesh(a,b,P0); % % plot(a,b,P0);

这段代码是在 MATLAB 中运行的，它的作用是绘制一个三维图形，其中 x 轴和 y 轴是 a 和 b 的取值范围（1 到 20），z 轴是 P0 的值，P0 的计算过程是通过计算每个 t 对应的概率 P，然后将所有概率相乘得到的。...

clear all clc N=4; T=24; P=[0.264022994089077,1.95562312037306,2.63516381183144,2.21652342018504,1.33482910725693,0.305198154765538,0.252912636845111,0.780143039749380,0.148933378343076,0.0730329736841870,1.70209730124967,-0.153088615396506,-6.12046904067520,-6.76721474145148,-0.550283713199661,2.91750695774928,1.23877822641917,0.658240442603604,2.50286413519235,3.15040780867548,1.56879091381377,0.285209344673449,0.141254479550278,-0.0651726588870925]; B=binvar(N,T,'full'); Pc=sdpvar(N,T,'full'); Pd=sdpvar(N,T,'full'); SOC=sdpvar(N,T,'full'); st=[ ];%约束条件 %电池 E=5.5;%额定能量 Pbmax=2.75; E0=2.75; Emin=1.1; Emax=4.4; nch=0.95;%储能设备充电效率 ndis=0.97;%储能设备放电效率 Pmax=[2.75;2.75;2.75;2.75];%上限约束 Pmin=[0;0;0;0];%下限约束 E=sdpvar(N,T,'full');%定义实数变量，为混合储能系统能量 for t=1:T st=[st,B(:,t).Pmin<=Pc(:,t)<=B(:,t).Pmax]; end for t=1:T st=[st,B(:,t).Pmin<=Pd(:,t)<=B(:,t).Pmax]; end for n = 1:N st = [st, E(n,1) == E0 + 0.95Pc(n,1) - Pd(n,1)/0.97]; end for t = 2:T for n = 1:N st = [st, E(n,t) == E(n,t-1) + 0.95Pc(n,t) - Pd(n,t)/0.97]; end end for t = 1:T for n = 1:N st = [st, Emin<=E(n,t)<=Emax]; end end % SOC=zeros(N,T); for t=1:T for n = 1:N st=[st,SOC(n,t)==E(n,t)./E]; end end %功率平衡约束 for t=1:T st=[st,sum(Pd(:,t))-sum(Pc(:,t))>=P(t)]; end %目标函数 h2=0.02; h1=1.02; h0=1.96; Q = diag([.02 .02 .02 .02]); C = [1.02 1.02 1.02 1.02]; Objective = 0; for t = 1:T Objective = Objective + SOC(:,t)'QSOC(:,t) + C*SOC(:,t); end %设置求解器 % ops = sdpsettings('verbose',2,'debug',2,'solver','cplex'); ops = sdpsettings('verbose',2,'debug',2,'solver','gurobi'); optimize(st,Objective,ops); Objective= value(Objective); B=value(B); E=value(E); SOC=value(SOC); Pc=value(Pc); Pd=value(Pd);这个程序为什么没有结果

1. 变量或约束条件的定义存在问题，导致问题不可行或者无解。 2. 目标函数的定义存在问题，无法得到有效的优化结果。 3. 求解器设置的问题，比如使用的求解器不支持该类型的问题，或者设置的参数不合适等。你...

clear; close all; clc; q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2qIb; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2; s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; for ii = 1:length(Eb_N0) transmit = randsrc(1,N,alpha); receive = zeros(1,N); P_avg(ii)=sqrt(N0RbEb_N0(ii)/(2R^2)); i_peak(ii)=2RP_avg(ii); Ep(ii)=i_peak(ii)^2Tb; sgma(ii)=sqrt(N0Ep(ii)/2); th=0.5Ep(ii); for jj = 1:length(transmit) y = zeros(1,4); if transmit(jj) == 1 y =ntnr.s0.exp(-cD)+sgma(ii)randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 2 y = ntnr.s1.exp(-cD)+sgma(ii)randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 3 y = ntnr.s2.exp(-cD)+sgma(ii)randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 4 y = ntnr.s3.exp(-cD)+sgma(ii)randn(size(s2)); end y(find(y>th))=1; cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)]; [C, receiveindex] = max(cmetrics); receive(jj) = receiveindex; end errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); end totalError = errorCount/N代码逐句解释

alpha定义了4个调制点所对应的整数值，分别是1、2、3、4。 for ii = 1:length(Eb_N0) 循环，从Eb/N0的最小值开始，逐渐增加。 transmit = randsrc(1,N,alpha); 产生长度为N的随机整数向量，取值...

clc,clear,close all%command window clear,workspace clear,clear all window A=[96 68 85 88 77 72 92 93 91 99 61 61 74 87 65 70 70 99 94 71 91 86 80 93 98 79 98 61 92 66 88 69 88 92 87 63 67 64 96 98 63 65 91 93 80 80 99 74 70 77 90 88 79 99 82 68 82 97 76 73 86 73 65 70 99 93 86 98 89 83 66 85 99 99 67 61 90 69 70 80]; [n,m]=size(A); for j=1:m C(:,j)=(A(:,j)-min(A(:,j)))./(max(A(:,j))-min(A(:,j))); %极大型（效益型） %C组成一个行动矩阵，负向指标的话可以换列再做一个for循环 end for i=1:n for j=1:m P(i,j)=C(i,j)./sum(C(:,j));%(:,j)代表一列的总和 end end for i=1:n for j=1:m if P(i,j)==0 P(i,j)=1E-6 end end end for j=1:m e(j)=(-1/log(n))sum(P(:,j).log(P(:,j))); end d=1-e for j=1:m w(j)=d(j)/sum(d) end s=w*P';s=s'; [ssort,id]=sort(s,'descend')解释一下这段代码

- 第2-10行定义了一个8行10列的矩阵A，用于存储决策矩阵。 - 第12-17行对矩阵A进行了归一化处理，即将每个元素的值映射到[0,1]区间内。 - 第18-23行计算了每个属性的信息熵和权重，其中e表示信息熵，d表示权重，w...

clc clear K=100;%仿真次数 T =zeros(1,K);%存储每组仿真寿命 jcjg=1;%设置检测间隔 u=1:1:40; N=30; N_z=20; sm=20; N_s=N-N_z; simT_z=exprnd(sm,1,N_z); for i=1:K % simT_z=exprnd(sm,1,N_z); simT_s=exprnd(sm,1,N_s); ys=floor(simT_s./jcjg); T1=ys.jcjg; T2=(ys+1).jcjg; for j=1:length(simT_s) f=expcdf(T1(j),u); f1=expcdf(T2(j),u); p(j,:)=f1-f; end for m=1:length(simT_z) pp(m,:)=exppdf(simT_z(m),u); end g1=prod(p,1); g2=prod(pp,1); g3=g1.*g2; [~,xh] = max(g3);%P最大值序号计数 T(i)=u(xh); %得出对应的u值 end t=sum(T)/length(T)%求均值 v=std(T)

1. 设置仿真次数 K，存储每组仿真的寿命 T； 2. 设置检测间隔 jcjg 和时间区间 u； 3. 生成 N_z 个零件的故障时间 simT_z 和 N_s 个零件的寿命 simT_s； 4. 根据 jcjg 将 simT_s 分成若干段，并计算出每段的持续时间...

clc clear close all %% 读入参数 data = readmatrix('c108.txt'); data2 = importdata("c108.txt"); local_data = data(:,2:3); task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end maxload = data2.data(2); v = 60; runt = dist./v; timewindow = data(2:end,5:6); worktime = data(2:end,7); caldata.runt = runt; caldata.task = task; caldata.dist = dist; caldata.timewindow = timewindow; caldata.worktime = worktime; caldata.maxload = 100;

这段代码是用 MATLAB 读入一个文本文件，并对其中的数据进行处理。具体来说，它读入了名为 "c108.txt" 的文本文件，提取了其中的第二列和第三列作为地点坐标，第四列作为任务编号，第五列和第六列作为任务的时间窗口...

1.clc; 2.clear; 3.I = imread('Panda.bmp'); %读取图片 4.I_PepperSalt=imnoise(I,'salt & pepper'); %添加椒盐噪声 5.Mat = ones(3,3)/9; %3x3均值滤波矩阵 6.[m,n] = size(I_PepperSalt); %读取图像长和宽 7.I1 = double(I_PepperSalt); %将图像转换成double类型 8.I2 = I1; 9.for i=2:m-1 10. for j=2:n-1 %从去除边缘的像素开始滤波 11. Mat2 = I1(i-1:i+1,j-1:j+1).*Mat; 12. s = sum(Mat2(:)); 13. I2(i,j) = s; 14. end 15.end 16.I3 = uint8(I2); 17. 18.%图像对比 19.figure; 20.subplot(131) 21.imshow(I); 22.title("原始图像"); 23.subplot(132) 24.imshow(I_PepperSalt); 25.title("椒盐噪声图像"); 26.subplot(133) 27.imshow(I3); 28.title("均值滤波图像");请帮我分析这段代码中均值滤波处理过程和原理

2. 定义一个3x3的均值滤波矩阵Mat，其中每个元素都为1/9。 3. 将图像转换成double类型，并将其复制一份到I2中。 4. 从去除边缘的像素开始遍历图像，对于每一个像素，将其周围的3x3像素与均值滤波矩阵相乘，再将其...

clc clear close all b = [0.0181,0.0543,0.0543,0.0181]; a = [1.0000,-1.7600,1.1829,-0.2781]; m = 0:length(b)-1; l = 0:length(a)-1; k = 0:500; w = (pi/500)k; nume = b exp(-j * m' * w); den = a * exp(-j * l' * w); H = nume ./ den; magH = abs(H); angH = angle(H); subplot(2,1,1); plot(w/pi,magH); title('Magnitude Response'); subplot(2,1,2); plot(w/pi,angH); title('Phase Response');对该代码进行注释说明

这段代码主要是实现了一个...subplot(2,1,2); plot(w/pi,angH); title('Phase Response'); % 绘制相频响应图总的来说，这段代码主要是用于计算和绘制数字滤波器的频率响应曲线，其中包括了幅频响应和相频响应。

请详细的解释这段代码含义：clc;clear data = readtable('syue2.csv'); x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1}; %GM n=length(x0); x1=zeros(1,n); x1(1)=x0(1); for i=2:n; x1(i)=x0(i)+x1(i-1); end af=0.2; z1=zeros(1,n); z1(1)=0; for i=2:n; z1(i)=x1(i)af+(1-af)x1(i-1); end Y=zeros(n-1,1);X=zeros(n-1,2); for i=2:n; Y(i-1)=x0(i); X(i-1)=-z1(i); X(i-1,2)=1; end B=inv(X'X)X'Y; a=B(1); b=B(2); pred_n_1=(x0(1)-b/a)exp(-an)(1-exp(a)); x=0:1:13; n0=0:13; y3=(x0(1)-b/a).exp(-a.x).*(1-exp(a)); yuce=y3';

1. clc;clear：清空命令窗口和工作区域。 2. data = readtable('syue2.csv');：读取名为 syue2.csv 的表格文件，并将其存储在名为 data 的变量中。 3. x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1};：从 data 变量中提取第二列...

请详细的解释这段GM(1,1)模型代码每句的含义：clc;clear data = readtable('syue2.csv'); x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1}; %GM n=length(x0); x1=zeros(1,n); x1(1)=x0(1); for i=2:n; x1(i)=x0(i)+x1(i-1); end af=0.2; z1=zeros(1,n); z1(1)=0; for i=2:n; z1(i)=x1(i)af+(1-af)x1(i-1); end Y=zeros(n-1,1);X=zeros(n-1,2); for i=2:n; Y(i-1)=x0(i); X(i-1)=-z1(i); X(i-1,2)=1; end B=inv(X'X)X'Y; a=B(1); b=B(2); pred_n_1=(x0(1)-b/a)exp(-an)(1-exp(a)); x=0:1:13; n0=0:13; y3=(x0(1)-b/a).*exp(-a.x).(1-exp(a)); yuce=y3';

1. clc;clear：清空命令窗口和工作区域。 2. data = readtable('syue2.csv');：读取名为 syue2.csv 的表格文件，并将其存储在名为 data 的变量中。 3. x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1};：从 data 变量中提取第二列...

请帮我修改一下代码，修改要求如下：实验测试参数设置（种群大小40，搜索维度30，迭代代数3000代，重复测试次数5次；以上）；测试维度为30维；代码如下：% 粒子优化算法 clc clear % 设置初始参数 nPop = 50; % 种群数量 nVar = 2; % 变量数量 maxIter = 3000; % 最大迭代次数 c1 = 1.5; % 学习因子1 c2 = 1.5; % 学习因子2 w = 0.7; % 惯性权重 lb = [-5 -5]; % 变量下限 ub = [5 5]; % 变量上限 % 初始化种群 pop.Position = rand(nPop, nVar) .* (ub - lb) + lb; pop.Velocity = zeros(nPop, nVar); pop.Cost = zeros(nPop, 1); % 计算适应度值 for i = 1:nPop pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:)); end % 初始化个体最优位置和适应度值 pop.Best.Position = pop.Position; pop.Best.Cost = pop.Cost; % 初始化全局最优位置和适应度值 [globalBestCost, globalBestIndex] = min(pop.Cost); globalBest.Position = pop.Position(globalBestIndex, :); % 迭代寻找最优解 for iter = 1:maxIter for i = 1:nPop % 更新粒子速度 pop.Velocity(i,:) = w * pop.Velocity(i,:)... + c1 * rand(1,nVar) .* (pop.Best.Position(i,:) - pop.Position(i,:))... + c2 * rand(1,nVar) .* (globalBest.Position - pop.Position(i,:)); % 更新粒子位置 pop.Position(i,:) = pop.Position(i,:) + pop.Velocity(i,:); % 处理越界情况 pop.Position(i,:) = max(pop.Position(i,:), lb); pop.Position(i,:) = min(pop.Position(i,:), ub); % 计算适应度值 pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:)); % 更新个体最优位置和适应度值 if pop.Cost(i) < pop.Best.Cost(i) pop.Best.Position(i,:) = pop.Position(i,:); pop.Best.Cost(i) = pop.Cost(i); end % 更新全局最优位置和适应度值 if pop.Cost(i) < globalBestCost globalBest.Position = pop.Position(i,:); globalBestCost = pop.Cost(i); end end % 输出迭代过程中的最优解 disp(['Iteration ' num2str(iter) ': Best Cost = ' num2str(globalBestCost)]); end % 输出最终结果 disp('Optimization finished.'); disp(['Best Solution: x1 = ' num2str(globalBest.Position(1)) ', x2 = ' num2str(globalBest.Position(2))]); disp(['Best Cost: ' num2str(globalBestCost)]); % 适应度函数 function cost = CostFunction(x) cost = x(1)^2 + x(2)^2; end

clc clear % 设置实验测试参数 nPop = 40; % 种群大小 nVar = 30; % 搜索维度 maxIter = 3000; % 迭代代数 numRuns = 5; % 重复测试次数 % 设置算法参数 c1 = 1.5; % 学习因子1 c2 = 1.5; % 学习因子2 w = 0.7; % ...

补全代码：clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = double(img); F = zeros(size(f)); [M, N] = size(f); for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 end end end end % 显示傅里叶变换后的图像 subplot(2, 2, 2); imshow(log(1+abs(F)), []); title('Fourier Transform'); % 计算傅里叶逆变换 f2 = zeros(size(f)); for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 end end end end

f2(x+1, y+1) = f2(x+1, y+1) + F(u+1, v+1) * exp(2j*pi*((u*x/M)+(v*y/N))); end end end end % 显示傅里叶逆变换后的图像 subplot(2, 2, 3); imshow(uint8(f2)); title('Inverse Fourier Transform'...

用MATLAB实现FM解调代码，如下进行编写。 clc clear fs=30720000:%采样率,硬件系统基准采样率30.72 MHz,fs可配30.72MHz, 3.72Mhz,307.2KHz,30.72KHz,或其它(要求fs需被30720000整除). 办 runType-1:%运行方式,0表示仿真, 1表示软硬结合 y A=2: %幅度 F=10000 基带信号频率 Fc=100000 %载波频率 Kf=20000 %调频灵敏度 N-30720 %采样点数 FM调制 dt=1/fs t=0: dt:(N-1)dt: y1-Acos (2piF七) %基带信号 y2-cos(2piFc七): %载波信号 Y %对调制信号进行积分 32 int_mt(1)=0; 33 for i-1:length(t)-1 int_mt (i+1)=int_mt(i)+y1(i)dt end 37 y3-Acos (2piFct+ -2pi Kfint_mt) :%已调信号 38 39 %% 调用DA输出函数

[b,a] = fir1(100,fcutoff/(fs/2)); y_demod = filter(b,a,y_env); % 调用DA输出函数（未实现） if runType == 1 % TODO: 调用DA输出函数 end 需要注意的是，该代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况...

利用for循环实现1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

1. 在 for 循环中，步长不能为小数，应该改为步长为 1。 2. 在循环体中，应该先将当前位置的数值赋给 a(i)，再计算 sum 的值。改正后的代码如下： matlab clc clear n = 10; sum = 0; for i = 1:2:n a(i) = ...

tic clear clc k=1000; n=448; M=0;w=0; a=[];b=[];d=1; for q=1:10000 x=100rand(1,n); y=100rand(1,n); X=100rand(1,k); Y=100rand(1,k); w=0; for m=1:k for p=1:n(d) b=sqrt((x(p)-X(m))^2+(y(p)-Y(m))^2); if b<10 w=w+1; break; end end if w==1000 M=M+1; break; end end end result=M/10000什么意思

2. 在每次实验中，生成长度为n的随机数组x和y，以及长度为k的随机数组X和Y。 3. 通过嵌套循环遍历X和Y，检查每个元素与x和y之间的距离是否小于10。 4. 如果找到了1000个满足条件的点，则将M计数器加1，并跳出内部...

利用for循环实现1+0.5+1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

根据题意，应该是要让循环变量 i 从 1 开始每次增加 0.5，直到小于等于 10。同时在每次循环中，累加器 sum 的值应该增加 i 的值，并将 sum 的值记录在数组 a 中。以下是修改后的代码： clc clear n = 10; sum =...

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clc clear wanhao=[158,204 180,146 206,129,174]; zongshu=[158,204,184,153,211,136,187]; P=[]; P0=1; a=1:1:20; b=1:1:20; [a,b] = meshgrid(a,b); for t=1:1:7 r = exp(-1*(t./a).^b); Ni=zongshu(t); Nr=wanhao(t); P=binopdf(Nr,Ni,r); P0=P0.*P; end mesh(a,b,P0); % % plot(a,b,P0);

利用for循环实现1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

tic clear clc k=1000; n=448; M=0;w=0; a=[];b=[];d=1; for q=1:10000 x=100*rand(1,n); y=100*rand(1,n); X=100*rand(1,k); Y=100*rand(1,k); w=0; for m=1:k for p=1:n(d) b=sqrt((x(p)-X(m))^2+(y(p)-Y(m))^2); if b<10 w=w+1; break; end end if w==1000 M=M+1; break; end end end result=M/10000什么意思

利用for循环实现1+0.5+1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

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给定不超过6的正整数A，考虑从A开始的连续4个数字。请输出所有由它们组成的无重复数字的3位数。编写一个C语言程序

clc clear wanhao=[158,204 180,146 206,129,174]; zongshu=[158,204,184,153,211,136,187]; P=[]; P0=1; a=1:1:20; b=1:1:20; [a,b] = meshgrid(a,b); for t=1:1:7 r = exp(-1(t./a).^b); Ni=zongshu(t); Nr=wanhao(t); P=binopdf(Nr,Ni,r); P0=P0.P; end mesh(a,b,P0); % % plot(a,b,P0);

tic clear clc k=1000; n=448; M=0;w=0; a=[];b=[];d=1; for q=1:10000 x=100rand(1,n); y=100rand(1,n); X=100rand(1,k); Y=100rand(1,k); w=0; for m=1:k for p=1:n(d) b=sqrt((x(p)-X(m))^2+(y(p)-Y(m))^2); if b<10 w=w+1; break; end end if w==1000 M=M+1; break; end end end result=M/10000什么意思